Détection et classification non supervisées de relations sémantiques dans des articles scientifiques (Unsupervised Classification of Semantic Relations in Scientific Papers) (2016)

Abstract: Dans cet article, nous abordons une tâche encore peu explorée, consistant à extraire automatiquement l’état de l’art d’un domaine scientifique à partir de l’analyse d’articles de ce domaine. Nous la ramenons à deux sous-tâches élémentaires : l’identification de concepts et la reconnaissance de relations entre ces concepts. Une extraction terminologique permet d’identifier les concepts candidats, qui sont ensuite alignés à des ressources externes. Dans un deuxième temps, nous cherchons à reconnaître et classifier automatiquement les relations sémantiques entre concepts de manière nonsupervisée, en nous appuyant sur différentes techniques de clustering et de biclustering. Nous mettons en œuvre ces deux étapes dans un corpus extrait de l’archive de l’ACL Anthology. Une analyse manuelle nous a permis de proposer une typologie des relations sémantiques, et de classifier un échantillon d’instances de relations. Les premières évaluations suggèrent l’intérêt du biclustering pour détecter de nouveaux types de relations dans le corpus.

## introduction de nos jours, la production d'articles scientifiques croît à un rythme accéléré. cette explosion d'information rend le travail des chercheurs, des relecteurs et des experts de plus en plus difficile @xcite . ce problème a attiré l'attention de plusieurs chercheurs dans les domaines du web sémantique, de la scientométrie et du traitement du langage naturel, qui explorent des solutions actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 2 : taln pour fournir un meilleur accès à la littérature scientifique. @xcite ont par exemple travaillé sur l'analyse des communautés scientifiques en utilisant les liens de citations et des taxinomies de topiques de recherche dans le domaine informatique. @xcite a proposé une ontologie pour les différents types de citations. mais l'analyse des liens de citation n'est pas suffisante pour la compréhension profonde d'un domaine scientifique. celle-ci requiert la maîtrise de son "état de l'art", dont les éléments figurent généralement dans les parties introductives des articles de ce domaine. nous visons dans ce travail à extraire automatiquement et avec un minimum de supervision ces éléments. l'approche que nous préconisons prend donc appui sur l'analyse automatique d'articles. nous l'avons mise en oeuvre sur des textes extraits des archives des conférences acl, parce que le champ qu'elle couvre, le traitement automatique des langues, nous est familier. par exemple, à partir de la portion de texte : "semi-automatic extensions using bayesian inference [...]", nous souhaitons extraire l'information structurée suivante : <relation @xmath0. découvrir ce genre de relations permettrait de répondre à des questions comme "à quelle tâche a été appliquée l'inférence bayésienne ?". notre approche est spécifiquement dédiée à la littérature scientifique mais reste générique, au sens où elle est applicable sur n'importe quel domaine pour lequel une telle littérature existe. elle repose sur deux étapes successives : les intérêts d'un tel système sont multiples, il recoupe et étend diverses autres tâches : l'approche que nous proposons est proche du cadre de l'openie. elle est mise en oeuvre sur l'anthologie des conférences acl mais est applicable à tout domaine pour lequel il existe des textes scientifiques. faute de données annotées disponibles, elle est le moins supervisée possible. l'identification des concepts scientifiques est ainsi réalisée grâce à un extracteur de termes et à des lexiques spécialisés. une typologie des différentes relations possible a ensuite été constituée manuellement. cette typologie est destinée à servir de guide d'annotation pour créer un corpus d'évaluation, mais n'est pas utilisée pour diriger l'extraction. comme dans un certain nombre de travaux en openie (e.g. wang et al. (2013) ), la reconnaissance et la classification des relations sont traitées par des méthodes de clustering sans limiter a priori le nombre de clusters au nombre de relations de cet ensemble. ceci permet d'extraire non seulement les relations connues, mais aussi potentiellement d'autres d'un type nouveau, enrichissant ainsi notre base de connaissances. les informations disponibles pour l'extraction des relations sont les propriétés du couple d'entités que la relation relie (notamment la source qui a permis de les identifier et leur représentation distributionnelle dans le corpus) ainsi que la portion de texte qui les sépare dans le document. nous avons testé des méthodes de clustering exploitant ces différentes informations indépendamment, ainsi que des techniques de biclustering inspirées de la recherche en génétique (mais encore à notre connaissance peu exploitées en tal) qui essaient de les combiner. le résultat d'un biclustering est en effet une double partition dans deux espaces simultanément : pour nous, l'espace des couples d'entités et celui des séquences de caractères les séparant. pour évaluer nos résultats, nous avons manuellement annoté une partie des documents avec la typologie des relations. nos clusterings sont évalués en testant si les relations annotées manuellement présentes dans un même cluster correspondent effectivement à une même relation dans cette typologie. dans la suite de cet article, nous décrivons d'abord nos données, les concepts scientifiques que nous y avons trouvés et la typologie des relations sémantiques que nous avons construite en les analysant. nos différentes expériences de clustering sont ensuite exposées, ainsi que les résultats obtenus. ## données et ressources dans cette partie, nous décrivons le corpus sur lequel nous avons mené nos expériences. nous expliquons comment nous avons identifié les entités pertinentes qu'il contient et proposons une typologie des relations sémantiques possibles entre deux entités, construite à partir de l'annotation manuelle d'un échantillon de données.