Bibliographie & annexes
Présentation
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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Human beings often have to read documents whose content is complex and long to assimilate. The aim of a summary is to reduce the quantity of necessary efforts in order to assimilate the knowledge contained within a document. A summary can be defined as a representation which is condensed, understandable by human beings and not critical of the content of another document. The automatic summary generation is used to meet such needs and more generally to synthesize several texts. It also applies to documents with different formats such as images, sounds and videos.
Auteur(s)
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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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Concepts clés1. Principales applications
L’objectif de toute méthode de GAR (génération automatique de résumé) est de présenter l’essentiel d’un document afin de réduire l’énergie et le temps qu’il faudrait à une personne pour prendre connaissance de son contenu. La plupart des utilisations courantes d’outils de GAR ont pour objet d’aider à rechercher des informations dans des bases documentaires ou à surveiller le contenu de sources d’information.
1.1 Recherche d’informations
Aujourd’hui, entreprises, administrations et particuliers peuvent aisément se constituer des bases documentaires privées contenant plusieurs milliers, voire plusieurs millions, de documents.
typiquement, un particulier peut avoir archivé tous ses e-mails, toutes ses photos, le catalogue de tous ses DVD ou CD, etc. Dans une entreprise ou une administration, les bases documentaires servent souvent à archiver la mémoire de l’entreprise (e-mails, rapports internes...) mais elles ont aussi souvent une utilisation directe. Par exemple, les techniciens assurant un support téléphonique utilisent des bases de connaissances qui fournissent les réponses à des milliers de problèmes. Pour travailler, les juristes ont besoin de rechercher dans des bases de décrets, de conventions et autres lois.
Afin de tirer profit de ces bases, il faut que les recherches aboutissent rapidement. La GAR peut jouer un rôle central pour réduire la durée des recherches car, même si un résumé ne répond pas directement aux besoins du lecteur, son contenu peut lui permettre de se faire une idée de l’intérêt du document et donc d’estimer si ce document vaut la peine d’être lu. La recherche dans les bases documentaires se fait généralement au moyen de deux types d’outils : les moteurs de recherche (§ 1.1.1) et les systèmes de question-réponse (§ 1.1.2). Il existe aussi des outils adaptés à des types particuliers de documents (§ 1.1.3).
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BIBLIOGRAPHIE
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(3) - RADEV (D.R.), OTTERBACHER (J.), WINKEL (A.), BLAIR-GOLDENSOHN (S.) - NewsInEssence: summarizing online news topics - . Communications of the ACM, 48 (10), 95-98 (2005).
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(5) - PASSONNEAU (R.), KUKICH (K.), HATZIVASSILOGLOU (V.), LEFKOWITZ (L.), JING (H.) - Generating summaries of work flow diagrams - . Proceedings of the International Conference on Natural Language Processing and Industrial Applications, 204-210, New Brunswick, Canada (1996).
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