Annotation automatique des lieux dans l’oral spontané transcrit (Automatic annotation of places in the transcribed oral) (2017)

Abstract: Cet article a pour but de présenter une démarche généraliste pour l’annotation automatique des lieux dans l’oral transcrit. Cette annotation est effectuée sur le corpus ESLO (Enquête SocioLinguistique à Orléans) et suppose une réflexion sur les caractéristiques propres à la désignation d’un lieu à l’oral. Avant d’expliciter la méthode employée pour traiter automatiquement notre corpus, nous présenterons le travail préparatoire de la constitution d’une convention d’annotation et d’un corpus de référence indispensable pour l’évaluation du système.

## introduction cette étude s'inscrit dans un travail de thèse qui s'intéresse à la perception des habitants d'une ville. l'objectif à terme est de présenter l'analyse automatique de la perception des lieux dans le discours transcrit de l'oral par différents locuteurs grâce aux techniques du tal. ces techniques permettent notamment de détecter automatiquement les lieux ainsi que les expressions qui les accompagnent dans les transcriptions. nous appuyons notre travail sur le corpus eslo2 (enquête sociolinguistique à orléans foot_0 ), composé de 460 heures d'enregistrements répartis en une vingtaine de modules qui présentent chacun des situations de communication différentes. après avoir fait le rappel du cadre théorique encadrant notre démarche, nous présenterons la méthode suivie pour le repérage des lieux. ses différentes étapes seront développées : l'exploration manuelle du corpus, l'élaboration de conventions d'annotation, la constitution d'un corpus de référence ainsi que notre expérience d'annotation automatique. a la fin du processus d'annotation, les lieux détectés seront projetés sur la carte d'orléans grâce à leurs coordonnées géographiques présentes dans les métadonnées des ressources spécifiques constituées. depuis les années 1990 et la dernière série des conférences américaines muc foot_1 (message understanding conferences), la question de la reconnaissance des entités nommées est incontournable dans le domaine du tal. selon @xcite , les entités nommées correspondent à « toute expression linguistique qui réfère à une entité unique du modèle de manière autonome dans le corpus ». elles représentent des objets textuels porteurs de sens généralement classés selon plusieurs catégories : lieux, personnes, organisations, dates, unités monétaires et pourcentages @xcite . de nombreux outils d'annotation automatique sont dédiés à la reconnaissance des entités nommées (ren) comme l'un des modules du stanford ner foot_2 @xcite ou le polyglot ner foot_3 présenté dans @xcite . la ren est devenue une tâche indépendante qui est désormais au centre de différentes campagnes d'évaluation d'outils dédiés à l'extraction d'informations. plusieurs campagnes comme ester ou etape évaluent justement l'annotation des entités nommées dans des corpus d'émissions radiophoniques ou télévisuelles. ces projets présentent chacun des conventions d'annotation des entités nommées qui ont inspiré notre propre convention d'annotation des lieux. l'objectif du travail est d'annoter l'ensemble des mentions de lieux présentes dans l'oral transcrit. les lieux correspondent ici à la définition de @xcite des entités spatiales absolues (esa) qui représentent les informations spatiales les plus « primitives » et les plus proches de la définition des entités nommées de type lieux (ex : la ville d'orléans, le campus de la source). les esa associées à des indications géographiques (ex : au sud de la ville d'orléans, près du campus de la source) sont qualifiés d'entités spatiales relatives (esr). a la différence des projets de ren mentionnés précédemment, notre analyse se fonde sur un corpus oral spontané. comme démontré par @xcite , ce type de corpus peut être riche en entités nommées mais surtout en mentions de lieux génériques (ex : un endroit très beau, le long de la grande rue). pour reconnaître ces types de lieux qui se rapprochent des esr, les systèmes de ren existants ne sont pas adaptés au contexte oral. dans l'optique de faire l'analyse de la perception des entités spatiales identifiées dans notre corpus, nous privilégions la constitution d'un nouveau système de reconnaissance des lieux qui préparera directement l'analyse de la perception de ces mêmes lieux. ## méthode dans l'objectif de repérer les lieux présents dans l'oral transcrit, notre démarche (cf. figure 1 ) comprend 4 étapes suivantes : (1) constitution d'un corpus d'entraînement pour l'exploration manuelle des données, (2) création de convention d'annotations, (3) constitution d'un corpus de référence et (4) expérience d'annotation automatique des lieux. ## conclusion nous proposons une démarche pour la création d'un module de reconnaissance automatique des lieux qui se veut généraliste puisqu'il est applicable sur toutes les transcriptions du corpus eslo. les perspectives du travail présenté est d'offrir une visualisation cartographique de la perception des orléanais de leur lieu de vie. pour ce faire, nous avons défini une convention d'annotation ce qui nous a permis de constituer un corpus de référence dédié à l'évaluation de notre système d'annotation automatique. a terme, les expressions subjectives identifiées dans les transcriptions analysées formeront la vision que des orléanais ont de leur propre ville. cette vision sera comparée avec celle proposée par les données issues des bases de données linked open data comme wikipédia. le fait de prendre en compte les témoignages d'eslo et d'y associer l'ensemble des informations neutres et objectives des bases de données donnera une dimension anthropologique et sociologique à la carte produite et permettra de constituer un véritable portrait de la ville d'orléans.