Reconnaissance d’entités nommées sur des sorties OCR bruitées : des pistes pour la désambiguïsation morphologique automatique (Resolution of entity linking issues on noisy OCR output : automatic disambiguation tracks) (2022)

Abstract: La variation dans les données textuelles, en particulier le bruit, est un facteur limitant la performance des systèmes de Reconnaissance d’Entités Nommées (REN). Les systèmes de REN sont en effet généralement entraînés sur des données « propres », non-bruitées, ce qui n’est pas le cas des données des humanités numériques obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR). De fait, la qualité des transcriptions OCR est souvent perçue comme la source principale des erreurs faites par les outils de REN. Cependant, des résultats obtenus avec différents systèmes REN sur des transcriptions OCR d’un corpus du 19ème siècle (ELTeC) tendent à montrer une certaine robustesse, modulo la présence de formes bruitées, parfois dites « contaminées ». La difficulté, est alors de lier ces formes contaminées avec leur forme de référence, par exemple, pour rapprocher la chaîne « Parisl »et la chaîne « Paris ». Il s’agit de modéliser le fait que différentes variations se rapprochent du même terme. Des questions quant à l’automatisation de cette tâche et sa généralisation à toutes les variations d’un même terme restent ouvertes. Nous montrons dans cet article différentes expériences visant à traiter ce problème sous l‘angle de la désambiguïsation morphologique des entités nommées (EN) en aval de la chaîne de traitement, plutôt que par la correction en amont des données de l’OCR.

## introduction la numérisation en masse des fonds des bibliothèques a mis à disposition des chercheurs des données textuelles en grande quantité. aujourd'hui, ces communautés sont confrontées à la nécessité d'extraire des informations de ces documents numérisés afin de les rendre interrogeables. selon @xcite et @xcite , la reconnaissance d'entités nommées (ren) est une technologie clé pour accéder aux connaissances contenues dans ces vastes corpus. en effet, la majorité des requêtes des utilisateurs comportent au moins une entité nommée (en), en particulier des noms de lieux @xcite . de sorte que l'identification des en serait un moyen efficace d'améliorer l'accès à l'information et de valoriser les données préalablement numérisées. par ailleurs, la désambiguïsation des toponymes est un enjeu important (variation linguistique, diachronique ou diatopique, entre autres exemples) pour pouvoir établir des rapprochements entre des textes faisant partie de sous-corpus différents (période historique, qualité d'impression ou de numérisation . . .). le problème patent, auquel les chercheurs sont confrontés, est d'appliquer les outils informatiques existants, généralement entraînés sur des données textuelles correctement orthographiées @xcite , à des textes bruités par la numérisation, puis par l'application de la reconnaissance optique de caractères (ocr). le bruit désigne toutes les erreurs produites par le système ocr : l'insertion, la suppression, mais aussi la substitution d'un ou plusieurs caractères. les outils automatiques produisent certaines erreurs de manière systématique @xcite et l'agent humain peut alors les modéliser et produire un programme de correction automatique. néanmoins, lorsqu'il s'agit d'erreurs singulières un tel dispositif reste difficile à mettre en place. dans de nombreux cas, les erreurs commises par les systèmes de ren sont attribuées au caractère bruité des sorties ocr, ce qui suggère de corriger les données en entrée pour améliorer les résultats obtenus en sortie. pour pallier le problème lié à la qualité des transcriptions ocr les utilisateurs mettent en place des stratégies de nettoyage des textes. néanmoins, comme le souligne (huynh et al., 2020), s'il est effectivement possible d'améliorer les résultats de ren en corrigeant automatiquement les sorties ocr, cette correction peut produire ses propres erreurs. les performances des outils de ren présentent encore des limites en raison des variations des sources figurant en entrée, tant dans leur qualité textuelle (transcription ocr ou ou d'écriture manuscrite -htr) que dans leur genre (littéraire, critique) ou leur ancienneté. dès lors, la question principale concerne l'évaluation de l'incidence des erreurs d'ocr sur la reconnaissance d'entités nommées spatiales @xcite , et l'influence de ce bruit sur les usages consécutifs (van strien et al., 2020) de ses données. dans le même temps, @xcite produisent une analyse automatique des sorties d'outils de ren tels que spacy @xcite . ils démontrent que les outils de ren prêts à l'emploi sont capables de repérer des en spatiales, y compris sous des formes contaminées @xcite , c'est-à-dire des formes impactées par une ou plusieurs erreurs d'ocr. leurs analyses s'appuient sur le corpus eltec en français et comparent la ren sur cette version de référence, aux sorties obtenues par transcription ocr. ils utilisent des mesures de distances comme jaccard et cosinus et calculent ensuite les intersections entre l'ensemble des entités de la référence et celui des entités de la version ocr. cette analyse reste toutefois limitée à un point de vue ensembliste, qui ignore donc l'effectif des différentes entités et ne rapproche pas les formes contaminées des formes de référence, du fait de problèmes d'alignement entre les tokens de la version de référence et les tokens obtenus par l'ocr. au contraire, nous proposons de produire une analyse automatique plus précise et de résoudre les problèmes d'alignements entre les différentes sorties en utilisant l'outil nerval foot_0 . la suite de cette contribution est organisée de la façon suivante : dans la section 2, nous proposons une revue de la littérature sur la désambiguïsation des entités nommées sur des transcriptions ocr bruitées, puis dans la section 3, nous présentons le corpus littéraire en français et les outils utilisés pour notre étude, puis nous proposons une analyse des résultats de ren qui vient dépasser la problématique d'alignement pour l'évaluation f-score ainsi que des pistes pour la désambiguïsation dans la section 4, enfin nous exposons nos perspectives d'utilisation des résultats de désambiguïsation dans la section 5. en tal, la tâche de désambiguïsation automatique est couramment définie comme une tâche de classification consistant à associer différentes formes rencontrées dans des textes à des formes de référence. autrement dit, il s'agit d'associer des variantes à un terme vedette. cette association peut se faire de façon supervisée, si les termes vedettes sont déjà connus, car présents dans une ressource de référence, une base de données ou encore calculés hors ligne. elle est au contraire non supervisée, si les termes vedettes sont découverts directement dans le corpus, s'ils sont calculés en ligne. dans les deux cas, il est question de désambiguïsation puisque plusieurs formes font référence à la même entité et qu'une même forme pourrait être rapprochée de différentes entités candidates figurant dans un index, un gazetteer ou tout simplement d'autres entités découvertes dans le corpus. l'utilisation des bases de données, des bases de connaissance et des ontologies, visent principalement la désambiguïsation lexicale (wsd) et sémantique (nel) des entités @xcite . @xcite rapportent que les premières expériences de désambiguïsation s'appuyant sur les bases de données comme wikipédia remontent aux années 2000 ( @xcite , @xcite , @xcite et @xcite notamment). la majorité des expériences emploient des mesures de similarité et des poids pour déterminer la corrélation entre les termes trouvés et les termes des bases de données. parmi les outils de désambiguïsation et liage sémantique, on trouve sofie foot_1 qui s'appuie sur la base de connaissance yago @xcite ou reden @xcite opérationnel dans les champs de la critique littéraire et la littérature scientifique qui s'appuie sur un système de graphe de connaissances. les approches supervisées nécessitent l'accès à une grande quantité de données annotées @xcite ) et de pouvoir s'appuyer pour l'évaluation sur un gold standard (étalon) , ce qui n'est pas toujours adapté à l'évaluation des systèmes de ren sur des textes bruités. en outre, la question de l'annotation de corpus en vue de l'entrainement des modèles pour la ren soulève aussi la question de la (sur)adaptation de ces modèles au type de corpus pour lequel ils ont été préparés @xcite . aujourd'hui, certains jeux de données standardisés de référence existent et ont été enrichis avec le temps, conll (conll-02,conll-03, aida-conll-yago @xcite ) et ace (ace2004 @xcite ) qui sont sans doute les plus utilisés. malgré tout, la tâche reste encore complexe à mettre en place sur des données non standards et bruitées. @xcite utilisent le jeu de données wikilinksned conçue à partir du corpus wikilinks, pour pratiquer la désambiguïsation sur un corpus de textes courts bruités issus du web. pour tenter de dépasser les verrous dus à la conformité des jeux de données standards, certaines équipes s'intéressent aux approches non supervisées qui utilisent des systèmes à réseaux de neurones (convolutional neural network, cnn) @xcite pour apprendre au système des similarités entre le contexte, l'entité et l'entité candidate. ces dernières années, avec la mise en avant des travaux de @xcite , des systèmes d'alignements fondés sur des plongements de mots ou word embeddings ont aussi été élaborés @xcite . la principale qualité des systèmes fondés sur des word embeddings est de permettre l'alignement des entités par une comparaison de similarité entre les contextes d'apparitions de certain terme et de pouvoir déterminer une plus ou moins forte probabilité qu'il s'agisse du même terme. si ces systèmes sont capables de reconnaitre qu'une chaine de caractères est identique à une autre, ils ne détectent pas encore la polysémie potentielle et connaissent une limitation dans leur application automatique pour la nel, ils ne permettent pas à eux seule la désambiguïsation sémantique @xcite . néanmoins, des systèmes non supervisés comme celui @xcite peuvent être entrainés et utilisés pour l'aide à la prise de décision dans la désambiguïsation des entités nommées contaminées par les erreurs d'ocr avec d'assez bons résultats, comme le démontrent @xcite .