Intégration de la similarité entre phrases comme critère pour le résumé multi-document (Integrating sentence similarity as a constraint for multi-document summarization) (2016)

Abstract: multi-document Maâli Mnasri1, 2 Gaël de Chalendar1 Olivier Ferret1 (1) CEA, LIST, Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus, Gif-sur-Yvette, F-91191, France. (2) Université Paris-Sud, Université Paris-Saclay, F-91405 Orsay, France. maali.mnasri@cea.fr, gael.de-chalendar@cea.fr, olivier.ferret@cea.fr R ÉSUMÉ À la suite des travaux de Gillick & Favre (2009), beaucoup de travaux portant sur le résumé par extraction se sont appuyés sur une modélisation de cette tâche sous la forme de deux contraintes antagonistes : l’une vise à maximiser la couverture du résumé produit par rapport au contenu des textes d’origine tandis que l’autre représente la limite du résumé en termes de taille. Dans cette approche, la notion de redondance n’est prise en compte que de façon implicite. Dans cet article, nous reprenons le cadre défini par Gillick & Favre (2009) mais nous examinons comment et dans quelle mesure la prise en compte explicite de la similarité sémantique des phrases peut améliorer les performances d’un système de résumé multi-document. Nous vérifions cet impact par des évaluations menées sur les corpus DUC 2003 et 2004.

## introduction les travaux menés dans le cadre du ra par extraction ont vu la proposition d'un grand nombre de critères de sélection de phrases et d'intégration des résultats de cette sélection pour former un résumé. toutes ces propositions ont plus ou moins explicitement pour objectif de faire un compromis entre le respect d'une contrainte de taille maximale du résumé à produire, la maximisation de son contenu informationnel et la non redondance des informations qu'il véhicule. depuis quelques années, les approches abordant la problématique du ra comme un problème d'optimisation de contraintes fondée sur la programmation linéaire en nombres entiers (ilp) ont montré des résultats intéressants. cette approche présente l'avantage d'optimiser conjointement plusieurs critères exprimés de façon très déclarative, ce qui en fait un modèle assez flexible. néanmoins, la déclinaison la plus répandue de ce modèle, incarnée par @xcite , ne prend en compte la contrainte de non-redondance des informations que de façon implicite et s'interdit de ce fait de bénéficier des travaux sur la paraphrase et l'implicature textuelle, problématique particulièrement importante dans le cadre du ra multi-document. dans cet article, nous examinons ainsi comment intégrer de façon plus explicite la contrainte de non-redondance informationnelle dans le cadre proposé par @xcite en nous focalisant sur la similarité sémantique des phrases. par la suite, différents travaux ont proposé des modèles ilp plus élaborés tandis que d'autres ont mis en oeuvre des traitements plus ciblés en amont de la phase ilp. @xcite suggèrent ainsi de regrouper les phrases par aspect, en l'occurrence de nature événementielle (qui, où ...), et de garder un représentant par cluster, constitué par la compression de ses phrases. la partie ilp se charge de sélectionner les phrases maximisant l'inclusion des aspects les plus importants dans le résumé. la performance de cette approche dépasse légèrement celle des baselines classiques. l'approche @xcite répartit quant à elle la sélection de phrases sur des modules indépendants. chacun prend en compte un critère différent (e.g. couverture en bigrammes, position et style des phrases, compression des phrases, etc.). la sortie de ces modules est passée au programme ilp dont l'objectif est de maximiser le score des phrases donné par la contribution des différents modules de sélection de phrases. des méthodes supervisées ont aussi montré leur efficacité, particulièrement l'estimation de la fréquence des bigrammes dans le résumé par un modèle de régression. les fréquences prédites sont considérées comme les poids des bigrammes dans le modèle ilp @xcite . d'autres travaux @xcite se sont intéressés spécifiquement à la pondération des bigrammes en combinant l'utilisation des critères internes, comme les fréquences et les positions des bigrammes dans les documents, et des ressources externes comme wordnet, wikipédia et dbpedia. le problème du compromis entre la performance et l'efficacité a aussi été abordé. il a ainsi été établi que l'élagage des bigrammes peu fréquents améliore la vitesse de l'optimisation mais se fait aux dépens des scores rouge. une approche approximative par agrégation de plusieurs solutions optimales a été proposée comme solution possible à ce problème @xcite . la méthode que nous proposons repose sur deux étapes principales : une phase de clustering sémantique des phrases des textes à résumer et une phase de sélection des phrases du résumé. cette dernière étape est réalisée grâce à un modèle ilp auquel nous intégrons l'information sémantique déduite du clustering. nous détaillons dans ce qui suit les différentes composantes de cette méthode.