Approches supervisées et faiblement supervisées pour l'extraction d'événements et le peuplement de bases de connaissances. (Supervised and weakly-supervised approaches for complex-event extraction and knowledge base population)

La plus grande partie des informations disponibles librement sur le Web se presentent sous une forme textuelle, c'est-a-dire non-structuree. Dans un contexte comme celui de la veille, il est tres utile de pouvoir presenter les informations presentes dans les textes sous une forme structuree en se focalisant sur celles jugees pertinentes vis-a-vis du domaine d'interet considere. Neanmoins, lorsque l'on souhaite traiter ces informations de facon systematique, les methodes manuelles ne sont pas envisageables du fait du volume important des donnees a considerer.L'extraction d'information s'inscrit dans la perspective de l'automatisation de ce type de tâches en identifiant dans des textes les informations concernant des faits (ou evenements) afin de les stocker dans des structures de donnees prealablement definies. Ces structures, appelees templates (ou formulaires), agregent les informations caracteristiques d'un evenement ou d'un domaine d'interet representees sous la forme d'entites nommees (nom de lieux, etc.). Dans ce contexte, le travail de these que nous avons mene s'attache a deux grandes problematiques : l'identification des informations liees a un evenement lorsque ces informations sont dispersees a une echelle textuelle en presence de plusieurs occurrences d'evenements de meme type;la reduction de la dependance vis-a-vis de corpus annotes pour la mise en œuvre d'un systeme d'extraction d'information.Concernant la premiere problematique, nous avons propose une demarche originale reposant sur deux etapes. La premiere consiste en une segmentation evenementielle identifiant dans un document les zones de texte faisant reference a un meme type d'evenements, en s'appuyant sur des informations de nature temporelle. Cette segmentation determine ainsi les zones sur lesquelles le processus d'extraction doit se focaliser. La seconde etape selectionne a l'interieur des segments identifies comme pertinents les entites associees aux evenements. Elle conjugue pour ce faire une extraction de relations entre entites a un niveau local et un processus de fusion global aboutissant a un graphe d'entites. Un processus de desambiguisation est finalement applique a ce graphe pour identifier l'entite occupant un role donne vis-a-vis d'un evenement lorsque plusieurs sont possibles.La seconde problematique est abordee dans un contexte de peuplement de bases de connaissances a partir de larges ensembles de documents (plusieurs millions de documents) en considerant un grand nombre (une quarantaine) de types de relations binaires entre entites nommees. Compte tenu de l'effort represente par l'annotation d'un corpus pour un type de relations donne et du nombre de types de relations consideres, l'objectif est ici de s'affranchir le plus possible du recours a une telle annotation tout en conservant une approche par apprentissage. Cet objectif est realise par le biais d'une approche dite de supervision distante prenant comme point de depart des exemples de relations issus d'une base de connaissances et operant une annotation non supervisee de corpus en fonction de ces relations afin de constituer un ensemble de relations annotees destinees a la construction d'un modele par apprentissage. Cette approche a ete evaluee a large echelle sur les donnees de la campagne TAC-KBP 2010.