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RÉSUMÉ
Souvent, les humains doivent lire des documents dont les contenus sont complexes et longs à assimiler. L’objectif d’un résumé est de réduire la quantité d’effort nécessaire à l’acquisition des connaissances contenues dans un document. Un résumé peut être défini comme une représentation condensée, intelligible par un humain et non critique du contenu d’un autre document. La génération automatique de résumé (GAR) est utilisée pour répondre à ce besoin, et également plus largement pour synthétiser plusieurs textes. Elle s’applique également à des documents dans d’autres formats que le texte : les images, les sons et les vidéos.
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Jean-Yves DELORT : Maître de conférences à l’université de Montpellier-2 , laboratoire d’informatique, de robotique et de microélectronique de Montpellier (LIRMM)
INTRODUCTION
Pour satisfaire leurs besoins en information ou acquérir des connaissances, les humains doivent souvent lire des documents dont les contenus sont complexes et longs à assimiler. L’objectif d’un résumé est de réduire la quantité d’effort nécessaire à l’acquisition des connaissances contenues dans un document. Un résumé peut être défini comme une représentation condensée, intelligible par un humain et non critique du contenu d’un autre document :
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représentation condensée : un résumé permet de se faire rapidement une idée du contenu du document initial ;
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intelligible par un humain : un résumé permet de diminuer les efforts nécessaires à un humain pour acquérir les connaissances contenues dans un document. L’humain est l’utilisateur direct d’un résumé. De ce fait, un résumé diffère d’une indexation ou d’une représentation servant à l’extraction ou au raisonnement à partir de connaissances ;
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non critique : un résumé ne contient pas de commentaires ou de points de vue sur le document initial.
Nous démontrons ici l’intérêt de la génération automatique de résumé de documents avant d’analyser le problème et enfin de donner les principales solutions actuellement utilisées. Nous nous intéressons aux principales applications et aux concepts de la génération automatique de résumé (GAR). Après avoir expliqué le principe de la GAR, nous exposons les différents types d’améliorations qui peuvent être apportées. Les problématiques et les méthodes utilisées pour la GAR peuvent s’appliquer à la synthèse de plusieurs textes. Enfin, nous détaillons les problématiques et les méthodes de GAR de documents dans d’autres formats que le texte : les images, les sons et les vidéos.
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2. Concepts clés
Nous venons de voir différentes utilisations d’outils et de méthodes de GAR. Dans la suite, nous expliquons le principe général du résumé automatique de documents puis nous analysons le fonctionnement des techniques de GAR selon qu’elles servent à construire un résumé ou un multirésumé et en fonction du média et du nombre de documents à traiter.
2.1 Principales caractérisations
2.1.1 Résumé versus multirésumé
Les problématiques liées à la GAR diffèrent selon que l’on cherche à résumer un ou plusieurs documents. En effet, pour résumer un unique document, il est nécessaire d’identifier puis d’organiser les informations essentielles contenues tout en étant le plus fidèle possible à sa logique discursive. Lorsque l’on résume plusieurs documents, on peut désirer que, par exemple, le résumé synthétise les principales ressemblances ou différences entre les documents, ou que le résumé tienne compte d’éventuelles relations entre les documents (par exemple, des liens hypertextes ou un ordre temporel). On appelle multirésumé la synthèse de plusieurs documents.
HAUT DE PAGE2.1.2 Résumé par extraction versus résumé par abstraction
Générer automatiquement un résumé est un problème difficile que l’on décompose généralement en deux sous-tâches. La première consiste à localiser les informations importantes en fonction d’un objectif donné (on parle parfois d’extraction ou de filtrage d’informations). La seconde génère le résumé à partir de ces informations et en fonction d’éventuelles contraintes de cohérence, de cohésion, etc. Il s’agit de l’étape la plus difficile car elle nécessite des outils efficaces qui pour l’heure n’existent pas en génération automatique de contenus textuels et en compréhension automatique du discours.
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