Résumé automatique guidé de textes: État de l’art et perspectives (Guided Summarization : State-of-the-art and perspectives ) (2018)

Abstract: Les systèmes de résumé automatique de textes (SRAT) consistent à produire une représentation condensée et pertinente à partir d’un ou de plusieurs documents textuels. La majorité des SRAT sont basés sur des approches extractives. La tendance actuelle consiste à s’orienter vers les approches abstractives. Dans ce contexte, le résumé guidé défini par la campagne d’évaluation internationale TAC (Text Analysis Conference) en 2010, vise à encourager la recherche sur ce type d’approche, en se basant sur des techniques d’analyse en profondeur de textes. Dans ce papier, nous nous penchons sur le résumé automatique guidé de textes. Dans un premier temps, nous définissons les différentes caractéristiques et contraintes liées à cette tâche. Ensuite, nous dressons un état de l’art des principaux systèmes existants en mettant l’accent sur les travaux les plus récents, et en les classifiant selon les approches adoptées, les techniques utilisées, et leurs évaluations sur des corpus de références. Enfin, nous proposons les grandes étapes d’une méthode spécifique devant permettre le développement d’un nouveau type de systèmes de résumé guidé.

## introduction de nos jours, l'information textuelle en format numérique est abondante dans le web, elle représente une masse de 80% de l'information qui y circule. dans la plupart des cas, cette immense quantité est non structurée : elle n'est pas sous forme de bases de données classiques, mais sous un format de texte libre nécessitant le besoin de concevoir et de développer des outils pertinents pour que l'utilisateur puisse accéder aux informations pertinentes. le résumé automatique de textes est un de ces outils, en condensant les textes de façon pertinente, le résumé automatique pourra être une solution efficace et éprouvée pour traiter cette masse grandissante d'informations. le résumé automatique de textes, apparu vers la fin des années 1950 @xcite , a connu un fort renouveau ces dernières années. produire automatiquement un résumé pertinent et de qualité nécessite de condenser le ou les documents originaux tout en minimisant la redondance, et en maximisant la cohérence et la cohésion. la cohérence est l'absence de contradictions et de la redondance dans l'enchainement des phrases d'un document. pour toute partie d'un texte cohérent, il existe une fonction, une raison plausible à sa présence. la cohésion est un moyen de lier ensemble les différentes parties du texte, elle est assurée par l'utilisation de termes sémantiquement liés, co-références, ellipses et conjonctions. la cohésion se situe au niveau linguistique de la phrase, alors que la cohérence est située au niveau supérieur de la sémantique. de façon générale les systèmes de résumé automatique de textes (srat) sont confrontés à une difficulté majeure qui est l'absence d'un étalon-or unique (gold standard) que les sart pourraient suivre, le résumé est guidé par une vague notion de l'importance des faits mentionnés dans les documents sources, ce qui est très subjectif et dépendant du contenu. une autre difficulté est liée à l'utilisation exclusive des approches extractives qui sont devenues le paradigme dominant du développement de srat. bien que ces approches soient relativement simples, faciles à mettre en oeuvre et efficaces en extraction des phrases pertinentes, elles sont loin de produire des résumés optimaux. en effet des problèmes de cohésion, la cohérence et de résolution d'anaphores empêchent les srat basés sur ce type d'approche de produire des bons résumés en termes du contenu et de la qualité linguistique. les expériences hextac @xcite et d'autres études @xcite ont montré que même le meilleur mécanisme contenu-sélection utilisé par les êtres humains est incapable de produire de bons résumés s'il se limite à assembler un ensemble de phrases prises hors de leurs contextes. en conséquence, la recherche en srat devrait s'orienter plus vers l'abstraction que vers l'extraction. l'une des thématiques récentes accompagnant cette tendance est le résumé guidé. lancé dans la campagne internationale d'évaluation tac'2010, le résumé guidé peut être considéré comme des résumés multi-documents dont les contenus sont déterminés par les besoins et les préférences des utilisateurs. le reste de cet article est organisé comme suit : la section 2 présente les différents types et approches de résumés automatiques de textes, la section 3 est dédiée au résumé guidé, sa définition, une architecture fonctionnelle générique, et les spécificités qui le distinguent des autres résumés. la section 4 présente brièvement plusieurs systèmes de résumé guidé et les compare selon différents critères. dans la section 5 nous concluons et présentons différentes perspectives de recherche liées à l'amélioration des systèmes automatiques de résumé guidé. ## résumé automatique de textes bien que cet article s'intéresse au résumé guidé et à ses approches, nous présentons un aperçu des autres types de résumés, ainsi que les principales stratégies pour produire un résumé automatique. ## conclusion et perspectives de l'analyse comparative précédente, on constate que les approches extractives sont actuellement dominantes dans le développement de systèmes automatiques de résumé guidé. le principal avantage des méthodes extractives est qu'elles sont relativement simples à mettre en oeuvre et qu'elles ne nécessitent pas une analyse en profondeur des textes, analyse assez complexe. l'inconvénient principal de ces méthodes est que les résumés produits manquent souvent de cohérence et de cohésion. en ce qui concerne les approches semi-abstractives, plus récentes, elles essaient de compenser les faiblesses des approches extractives sans pour autant les remettre en cause. enfin les approches abstractives, bien que prometteuses, sont très difficiles à mettre en oeuvre dans des systèmes automatiques de résumé. d'une façon générale, pour améliorer la qualité des résumés guidés obtenus par ces systèmes, il nous semble nécessaire de prendre en compte plus de sémantique, sémantique liée soit au domaine d'application du résumé guidé recherché, caractérisé par les catégories et leurs aspects, soit liée à la langue naturelle dans laquelle sont écrits les textes en entrée (source) et en sortie (si multilingue). pour cela nous avons identifié deux grandes voies de recherche : la production automatique de résumés guidés par abstraction reste un domaine jusqu'à présent peu exploré. aux grand défis liés à la cohérence, la cohésion et la lisibilité des résumés générés, l'approche abstractive semble cependant la plus prometteuse. très peu de systèmes ont été crées selon cette approche, citons frump (dejong, 1982), riptides @xcite , et absum @xcite . tous ces systèmes combinent l'extraction d'information et les techniques de génération automatique de textes, mais reposent sur des tâches manuelles, notamment au niveau de l'extraction d'information. dans ce contexte, dans l'objectif de developper des systèmes automatiques de résumé guidé performants, notre recherche s'oriente plutôt dans la seconde voie, et aurait comme objectif la proposition d'une méthode abstractive pour le résumé guidé, composée de quatre étapes : (1) analyse et la représentation des documents, (2) extraction d'information, (3) sélection de contenu, et (4) génération du résumé. cette méthode exploiterait une ontologie de domaine comme ressource sémantique externe pour guider le processus d'extraction d'information automatique, conformément à l'objectif du résumé guidé, l'utilisation des ontologies rend le contenu de résumé centré sur les besoins de l'utilisateur @xcite . l'étape d'analyse et de la représentation des documents se baserait sur des techniques linguistiques profondes qui exploiteraient la structure discursive de texte, notamment la théorie de la structure rhétorique @xcite . l'étape d'extraction d'information reposerait sur l'utilisation d'une ontologie de domaine et sur une technique d'apprentissage automatique pour capturer les informations spécifiques aux aspects, comme le fait le système ontoilper (espinasse et al., 2016) en utilisant la programmation logique inductive. l'étape de sélection de contenu exploiterait des ressources sémantiques externes (ontologies). enfin, l'étape de génération du résumé serait assurée par le logiciel simplenlg realizer (gatt & reiter, 2009), en prenant en considération l'importance des aspects et la relation entre eux. une combinaison des approches abstractives et (semi)-extractives pourrait aussi être localement considérée.