La reconnaissance d’entités nommées dans les éditions numériques à l’exemple du récit de voyage du pharmacien Wagener
Authors: Görmar Maximilian 
Published: November 2024

Dans le domaine des éditions numériques savantes, les applications de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique gagnent de plus en plus d’influence. De nos jours, la transcription ainsi que l’annotation de textes peuvent être facilitées par des outils puissants tels que Transkribus, avec lesquels des modèles d’IA peuvent être entraînés pour effectuer une reconnaissance de texte manuscrit (HTR). Dans une deuxième étape, les données textuelles peuvent être traitées par des logiciels conçus pour le Traitement du langage naturel (NLP) afin d’extraire et d’annoter des caractéristiques syntaxiques, morphologiques ainsi que des informations sémantiques. Par exemple, il est possible de baliser des personnes, des lieux et des organisations via la Reconnaissance d’entités nommées (NER), ce qui est particulièrement pertinent pour les éditions numériques de sources historiques.Ces considérations sont l’une des principales préoccupations du projet de recherche et d’édition « Grand Tour digital » à la Bibliothèque Herzog August de Wolfenbüttel. Il vise à établir la faisabilité des méthodes d’IA pour l’édition savante de sources historiques et à adapter de telles méthodes dans un flux de travail complet et durable qui pourrait être applicable à d’autres projets également. Ce faisant, nous devons identifier les possibilités et, plus important encore, les défis potentiels de la technologie en ce qui concerne son adaptabilité aux sources historiques. Cet article présente un travail réalisable grâce à la NER en utilisant l’exemple d’un récit de voyage du milieu du xviie siècle écrit par un jeune apothicaire itinérant qui a voyagé dans la région baltique, à travers le nord de l’Allemagne, faisant fonction de laquais dans la suite du jeune duc Ferdinand Albrecht Ier de Brunswick-Wolfenbüttel-Bevern, en Suisse et en France.En observant ce processus, apparaîtront certains problèmes et difficultés liés aux particularités des textes de l’époque moderne par rapport aux textes contemporains pour lesquels pratiquement tous les outils de NLP et de NER ont été initialement conçus. Tout d’abord, les textes actuels sont orthographiquement et grammaticalement beaucoup plus normalisés que de nombreux textes anciens. À l’époque moderne, par exemple, le même scribe pouvait utiliser différentes orthographes du même mot sur la même page. De plus, de nombreux scribes et leurs textes étaient multilingues plutôt que monolingues, et même les noms de personnes ou de lieux pouvaient parfois être donnés dans différentes langues et versions, par exemple le prénom allemand Johannes ou Hans pouvait parfois apparaître dans sa forme française Jean même si la même personne était visée.Il existe plusieurs approches pour atténuer ces difficultés et celles qui y sont liées, dont certaines seront évaluées dans cet article. La première consiste à utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour former des modèles NER spécifiquement sur des textes de la période et de la langue qui nous intéressent. Le problème est qu’il existe, en général, très peu de jeux de données d’entraînement disponibles à partir de textes historiques qui peuvent être utilisés pour former des modèles spécialisés. Une autre approche est l’utilisation de gazetiers ou de dictionnaires de noms avec lesquels le programme peut reconnaître certains tokens comme des noms. Encore une fois, il existe relativement peu de ressources pour les textes de l’époque moderne par rapport aux textes contemporains et surtout les noms de personnes montrent une grande variété et sont souvent très spécifiques à des textes individuels. Ainsi, l’approche basée sur le dictionnaire ou les règles ne peut être utilisée de manière significative que pour des entités qui existent sur une période relativement longue et peuvent apparaître, par conséquent, dans un plus grand nombre de textes, comme des lieux ou des organisations. Une troisième manière de faire face aux problèmes posés par les sources historiques pour la NER consiste en la combinaison des deux approches décrites ci-dessus. C’est possible avec certaines applications de NLP, par exemple spaCy, qui a été utilisé dans l’étude entre autre pour cette raison.Dans l’ensemble, cet article présente une étude de cas pour l’application de méthodes NER aux éditions numériques savantes de textes de l’époque moderne. Il analyse les possibilités et les défis de cette entreprise et propose des solutions en cas de difficultés. Si ces réflexions peuvent être utiles à d’autres projets, elles sont encore à un stade préliminaire et nécessitent des tests et des améliorations supplémentaires.