Approche hybride - lexicale et thématique - pour la modélisation, la détection et l'exploitation des fonctions lexicales en vue de l'analyse sémantique de texte

• Main Author: Schwab, Didier
• Language: FRE
• Published: Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc 2005
• Subjects: [INFO:INFO_HC] Computer Science/Human-Computer Interaction; analyse sémantique; fonctions lexicales; vecteurs conceptuels; algorithmes à colonies de fourmis
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00333334; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/33/34/PDF/these_Schwab_version_ecran.pdf; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/33/34/ANNEX/Presentation_these_PDF.pdf

Utilisée à la fois pour l'apprentissage et l'exploitation des vecteurs conceptuels, l'analyse sémantique de texte est centrale à nos recherches. L'amélioration qualitative du processus d'analyse entraîne celle des vecteurs. En retour, cette meilleure pertinence a un effet positif sur l'analyse. Parmi les différentes voies à explorer pour obtenir ce cercle vertueux, l'une des pistes les plus intéressantes semble être la découverte puis l'exploitation des relations lexicales entre les mots du texte. Ces relations, parmi lesquelles la synonymie, l'antonymie, l'hyperonymie, la bonification ou l'intensification, sont modélisables sous la forme de fonctions lexicales. Énoncées essentiellement dans un cadre de production par Igor Mel'čuk, nous cherchons, dans cette thèse, à les adapter à un cadre d'analyse. Nous introduisons ici deux classes de Fonctions Lexicales d'Analyse. Les premières, les FLA de construction permettent de fabriquer un vecteur conceptuel à partir des informations lexicales disponibles. Les secondes, les FLA d'évaluation permettent de mesurer la pertinence d'une relation lexicale entre plusieurs termes. Ces dernières sont modélisables grâce à des informations thématiques (vecteurs conceptuels) et/ou grâce à des informations lexicales (relations symboliques entre les objets lexicaux).<br /><br />Les informations lexicales sont issues de la base lexicale sémantique dont nous introduisons l'architecture à trois niveaux d'objets lexicaux (item lexical, acception, lexie). Elles sont matérialisées sous la forme de Relations Lexicales Valuées qui traduisent la probabilité d'existence de la relation entre les objets. L'utilité de ces relations a pu être mis en évidence pour l'analyse sémantique grâce à l'utilisation du paradigme des algorithmes à fourmis. Le modèle introduit dans cette thèse, utilise à la fois les vecteurs conceptuels et les relations du réseau lexical pour résoudre une partie des problèmes posés lors d'une analyse sémantique.<br /><br />Tous nos outils ont été implémentés en Java. Ils reposent sur Blexisma (Base LEXIcale Sémantique Multi-Agent) une architecture multi-agent élaborée au cours de cette thèse dont l'objectif est d'intégrer tout élément lui permettant de créer, d'améliorer et d'exploiter une ou plusieurs Bases Lexicales Sémantiques. Les expériences menées ont montré la faisabilité de cette approche, sa pertinence en termes d'amélioration globale de l'analyse et ouvert des perspectives de recherches fort intéressantes.