Recherche d’entités nommées complexes sur le web : propositions pour l’extraction et pour le calcul de similarité

Les recents developpements des nouvelles technologies de l’information et de la communication font du Web une veritable mine d’information. Cependant, les pages Web sont tres peu structurees. Par consequent, il est difficile pour une machine de les traiter automatiquement pour en extraire des informations pertinentes pour une tâche ciblee. C’est pourquoi les travaux de recherche s’inscrivant dans la thematique de l’Extraction d’Information dans les pages web sont en forte croissance. Aussi, l’interrogation de ces informations, generalement structurees et stockees dans des index pour repondre a des besoins d’information precis correspond a la Recherche d’Information (RI). Notre travail de these se situe a la croisee de ces deux thematiques. Notre objectif principal est de concevoir et de mettre en œuvre des strategies permettant de scruter le web pour extraire des Entites Nommees (EN) complexes (EN composees de plusieurs proprietes pouvant etre du texte ou d’autres EN) de type entreprise ou de type evenement, par exemple. Nous proposons ensuite des services d’indexation et d’interrogation pour repondre a des besoins d’informations. Ces travaux ont ete realises au sein de l’equipe T2I du LIUPPA, et font suite a une commande de l’entreprise Cogniteev, dont le cœur de metier est centre sur l’analyse du contenu du Web. Les problematiques visees sont, d’une part, l’extraction d’EN complexes sur le Web et, d’autre part, l’indexation et la recherche d’information integrant ces EN complexes. Notre premiere contribution porte sur l’extraction d’EN complexes dans des textes. Pour cette contribution, nous prenons en compte plusieurs problemes, notamment le contexte bruite caracterisant certaines proprietes (pour un evenement par exemple, la page web correspondante peut contenir deux dates : la date de l’evenement et celle de mise en vente des billets). Pour ce probleme en particulier, nous introduisons un module de detection de blocs qui permet de focaliser l’extraction des proprietes sur des blocs de texte pertinents. Nos experimentations montrent une nette amelioration des performances due a cette approche. Nous nous sommes egalement interesses a l’extraction des adresses, ou la principale difficulte decoule du fait qu’aucun standard ne se soit reellement impose comme modele de reference. Nous proposons donc un modele etendu et une approche d’extraction basee sur des patrons et des ressources libres.Notre deuxieme contribution porte sur le calcul de similarite entre EN complexes. Dans l’etat de l’art, ce calcul se fait generalement en deux etapes : (i) une premiere calcule les similarites entre proprietes et (ii) une deuxieme agrege les scores obtenus pour le calcul de la similarite globale. En ce qui concerne cette premiere etape, nous proposons une fonction de calcul de similarite entre EN spatiale, l’une representee par un point et l’autre par un polygone. Elle complete l’etat de l’art. Notons que nos principales propositions se situent au niveau de la deuxieme etape. Ainsi, nous proposons trois techniques pour l’agregation des scores intermediaires. Les deux premieres sont basees sur la somme ponderee des scores intermediaires (combinaison lineaire et regression logistique). La troisieme exploite les arbres de decisions pour agreger les scores intermediaires. Enfin, nous proposons une derniere approche basee sur le clustering et le modele vectoriel de Salton pour le calcul de similarite entre EN complexes. Son originalite vient du fait qu’elle ne necessite pas de passer par le calcul de scores de similarites intermediaires.