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1279-5127
 

 ARTICLE VOL 13/3 - 2010  - pp.7-9
TITRE
INTRODUCTION

RÉSUMÉ

Aujourd’hui disponible sous forme électronique, sur le web mais aussi dans les intranets d’entreprises, l’information a une taille toujours croissante et la masse textuelle qu’il faut appréhender pour prendre connaissance d’une information ou la traiter atteint une ampleur considérable. On ne peut envisager de réaliser cette tâche sans disposer d’assistants intelligents pour accéder aux contenus. Aussi, au-delà de la recherche de documents, se posent les problèmes de l’analyse des textes ou des passages afin d’en restituer des informations précises, de les catégoriser, d’en faciliter la lecture et la synthèse. Ces thématiques amènent à se poser différents types de questions. D’abord quels sont les modèles de texte, ou de discours, permettant l’automatisation de leur analyse et de leur compréhension et quelle est la dépendance des processus d’analyse par rapport au type de texte, à la tâche ou à l’application visée ? Alors que les premiers travaux en traitement automatique de la langue se sont intéressés à la compréhension en profondeur de textes et à la définition des connaissances nécessaires à cette compréhension, les recherches se sont orientées vers la définition et l’utilisation de modèles caractérisant certaines propriétés des textes (cohésion lexicale, relations rhétoriques, structure, etc.) pour des analyses dédiées à des tâches. Ces analyses reposent sur des analyses de surface et exploitent les indices explicites dans les textes qui sont porteurs d’informations quant à l’interprétation du contenu. C’est l’approche suivie dans les quatre premiers articles qui, pour procéder à une analyse dédiée à une tâche (analyse d’opinion, détection de segments obsolescents, détection de dérivation de textes et gestion d’offres d’emploi et de candidatures), extraient des traits caractéristiques sur le plan lexical (types de termes, entités nommées, marqueurs rhétoriques, etc.) et sur les plans syntaxique et textuel (types de constituant syntaxique, position, marqueurs de structure, etc.). Le premier article offre une étude approfondie de la reconnaissance et l’interprétation de ces traits, et les trois autres proposent des méthodes choisies en fonction du type de texte traité, et donc des caractéristiques qui les décrivent, et de la tâche visée, définie en tant que tâche de classification. Tous ces processus se doivent de posséder une certaine robustesse pour être applicables à un ensemble de textes suffisamment grand : robustesse vis-à-vis de la langue, ou du domaine, et contraintes de se dérouler en un temps acceptable, et cela amène à faire des choix sur les indices extraits et leur traitement. L’article d’Agata Jackiewicz « Structures avec constituants détachés et jugements d’évaluation » se situe dans le courant de recherche actuel sur l’analyse d’opinion, domaine très largement exploré par des approches majoritairement statistiques. Dans cet article, l’auteur a choisi d’étudier un phénomène langagier particulier, les constituants détachés, et en effectue une analyse approfondie afin de montrer quel rôle ils jouent dans l’acte d’évaluation et quels types d’information ils sont à même d’apporter aux différentes dimensions évaluatives définies à partir de la théorie Appraisal.



AUTEUR(S)
Brigitte GRAU

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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GRATUIT
   
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