Utilisation des citations pour le résumé automatique de la contribution d'articles scientifiques

Cette thèse cherche à construire des outils pour la communauté scientifique.   Une des tâches d'un chercheur est la lecture d'articles scientifiques, que ce soit  pour les comparer, pour identifier de nouveaux  problèmes, pour situer son  travail dans la littérature courante ou pour définir des propositions de recherche.   Nous avons appliqué, combiné et modifié des techniques de résumé automatique pour la littérature scientifique.  L'idée est de construire le résumé à partir de l'information que d'autres chercheurs ont retenue d'un l'article de référence.   Plus particulièrement, le texte des citations vers l'article de référence est  utilisé pour constituer la base du résumé.  Ce résumé est donc  construit à partir de l'analyse de plusieurs autres qui le citent.      Une citation est un élément qu'un autre auteur (ou le même) a retenu en lisant  l'article.  À l'intérieur d'une citation, il y a une description des liens entre plusieurs articles.  Cette information n'étant pas disponible lors de l'écriture de l'article, cela lui ajoute un niveau d'interprétation et nous  donne un indice sur l'apport de l'article à la communauté scientifique.    Pour construire le résumé d'un article, nous trouvons tous les articles qui lui  font référence à l'aide d'une base de données RDF construite à partir des données de l'ACL Anthology Network.  Ensuite, les citations sont extraites et  classées selon leur contexte rhétorique.  Afin de construire le résumé à l'aide de  l'information trouvée, une technique basée sur la Maximal Marginal Relevance  choisit certaines phrases parmi les citations en évitant la redondance.  Finalement,  le résumé est amélioré à l'aide  d'extraits du texte original. The goals of this thesis are to build and improve tools for  the scientific community.  One of the tasks of a researcher is to read  scientific papers,  in order to compare them, identify new problems, place  the work within the current literature or define new research proposals. We applied, combined and modified techniques of automatic summarization  for the scientific literature. The underlying idea is to build the summary from the information that other  researchers retained from a given paper called a reference paper. More particularly, the text of citations towards the reference paper is used for the base of the summary. The summary of the reference paper will thus be built from the analysis from  several others who quote it. A citation is an element which another author (or the same) remembered from reading the paper. Inside a citation, there is a description of the links between  several papers. This information was not available when writing the original paper,  it thus adds a level of interpretation to the paper. It gives an indication of the contribution of the paper to the  scientific community. The set of citations reflects the opinion  of the scientific community (community insight). To build the summary of a paper, we find papers which  reference to it.  For this, we use a RDF database built from the data from  the ACL Anthology Network. Then citations are extracted and classified according to their rhetorical context. To build the summary, we use a Maximal Marginal Relevance based technique to  choose sentences among citations  while avoiding the redundancy. Finally, the summary is improved by adding extracts from the original text.

Keyphrases: informatique, linguistique, langue naturelle, résumé automatique, analyse d'articles scientifiques, Computer science, Linguistic, Natural language, Automatic summarization, Scientific paper analysis