Bibliographie & annexes
Présentation
En anglais
RÉSUMÉ
La masse des informations textuelles disponibles, notamment sur le Web, nécessite un traitement automatique pour une analyse pertinente de ces données. La veille, technologique ou économique, consiste à rechercher, traiter et diffuser des renseignements utiles à l’entreprise. Toutes les méthodes de veille appliquées aux données textuelles utilisent des systèmes de traitement automatique des langues, dit TAL, et de fouille de textes. Pour rendre ces outils plus efficaces, l’utilisation de connaissances du domaine telles que des classifications conceptuelles se révèle essentielle.
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The mass of available textual information, notably on the Web, requires automatic processing for the accurate analysis of such data. The technological or economic watch consists in searching, processing and diffusing useful information for companies. All watch methods applied to textual data use automatic language processing (ALP) and text mining. The use of knowledge from this domain such as conceptual classification is essential in order to optimize these tools.
Auteur(s)
-
Mathieu ROCHE : Maître de conférences à l’université de Montpellier-2Laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM)
INTRODUCTION
La masse des informations textuelles disponibles, notamment sur le Web, nécessite un traitement automatique pour une analyse pertinente de ces données. Cela s’avère particulièrement utile pour découvrir les informations stratégiques afin d’anticiper et de prendre des décisions sur les environnements socio-économiques. On utilise alors le terme de veille technologique pour l’étude de l’évolution des données techniques et scientifiques (articles scientifiques, brevets technologiques, etc.). Un domaine de veille en développement croissant concerne la veille économique (ou intelligence économique). Elle consiste à rechercher, traiter et diffuser des renseignements utiles à l’entreprise. La veille économique comprend notamment la veille à la concurrence et au marché. L’ensemble de ces méthodes de veille appliquées aux données textuelles utilise des systèmes de TAL (traitement automatique des langues) et de fouille de textes décrits ici. Pour rendre ces outils plus efficaces, l’utilisation de connaissances du domaine telles que des classifications conceptuelles se révèle essentielle. Nous verrons en particulier de quelle manière les ressources du Web peuvent aider à la construction automatique ou semi-automatique de classifications conceptuelles.
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Conclusion
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3. Utilisation du Web comme corpus pour des tâches de classification conceptuelle
3.1 Acquisition d’un corpus à partir du Web
L’exploitation des pages Web peut se révéler particulièrement appropriée pour constituer des corpus spécialisés. Les méthodes de construction de classifications conceptuelles 2 peuvent alors être appliquées sur les corpus issus du Web.
Une manière de constituer un corpus consiste à exploiter les innombrables ressources textuelles disponibles à partir du Web. En 2003, les auteurs de estiment que la taille des pages Web accessibles représente deux mille milliards de mots. La prédominance des textes en langue anglaise est incontestable en représentant, à eux seuls, près de 70 % des textes du Web (en 2002). Les textes en français représentent, quant à eux, seulement 3 % du Web . Entre 1998 et 2002, outre la croissance importante du nombre de pages Web accessibles ...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - WATRIN (P.) - Extraction d’information et lexique-grammaire de spécialité. - Actes du 23e Colloque international « Grammaires et lexiques comparés » (2004).
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(2) - KODRATOFF (Y.) - Induction extensionnelle : définition et application d’acquisition de concepts à partir de textes. - Revue RNTI E2, numéro spécial EGC’04, 247-252 (2004).
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(3) - FAURE (D.) - Conception de méthode d’apprentissage symbolique et automatique pour l’acquisition de cadres de sous-catégorisation de verbes et de connaissances sémantiques à partir de textes : le système ASIUM. - Thèse de doctorat, université Paris-Sud (2000).
-
(4) - NÉDELLEC (C.), NAZARENKO (A.) - Application de l’apprentissage à la recherche et à l’extraction d’information – Un exemple, le projet Caderige : identification d’interactions géniques. - Actes de la Journée thématique Exploration de données issues d’Internet (2001).
-
(5) - AZÉ (J.), ROCHE (M.) - Une...
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