Détection automatique de phrases en domaine de spécialité en français (Sentence boundary detection for specialized domains in F rench ) (2018)

Abstract: La détection de frontières de phrase est généralement considéré comme un problème résolu. Cependant, les outils performant sur des textes en domaine général, ne le sont pas forcement sur des domaines spécialisés, ce qui peut engendrer des dégradations de performance des outils intervenant en aval dans une chaîne de traitement automatique s’appuyant sur des textes découpés en phrases. Dans cet article, nous évaluons 5 outils de segmentation en phrase sur 3 corpus issus de différent domaines. Nous ré-entrainerons l’un de ces outils sur un corpus de spécialité pour étudier l’adaptation en domaine. Notamment, nous utilisons un nouveau corpus biomédical annoté spécifiquement pour cette tâche. La detection de frontières de phrase à l’aide d’un modèle OpenNLP entraîné sur un corpus clinique offre une F-mesure de .73, contre .66 pour la version standard de l’outil.

## introduction la segmentation en phrases, aussi appelée "détection de frontière de phrase" (dfp) ou "sentence boundary detection" en anglais, est l'une des premières étapes des chaînes de traitement du langage naturel, sur laquelle repose les étapes suivantes tel que la segmentation en mots (ou tokenisation), l'étiquetage morpho-syntaxique, la reconnaissance d'entités nommées. les performances élevées obtenues pour les corpus journalistiques en anglais font que la segmentation en phrases est globalement considérée comme un problème résolu @xcite . cependant, les bons résultats obtenus sur le domaine général ne se maintiennent pas toujours sur des domaines spécialisés, ce qui a des répercutions sur l'ensemble des étapes postérieures dans une chaîne de traitement. de plus, les performances des outils de dfp varient probablement entre différentes langues à cause de différences morphologiques ou des ressources annotées disponibles. nous nous sommes particulièrement intéressés à l'application d'outils de traitement automatique de la langue au domaine biomédical en français. à notre connaissance, il n'existe pas d'évaluation des outils ou méthodes de segmentation en phrase en français qui pourrait guider le choix des chercheurs selon les caractéristiques du corpus ou l'utilisation voulue. pour combler ce vide, nous avons conduit une étude comparative de quatre outils de segmentation appliqués sur trois corpus en français. ## travaux proches dans les textes de domaine général et journalistique, le principal obstacle de la segmentation en phrases est lié aux abréviations. les systèmes doivent identifier si un point indique une fin de phrase ou marque une abréviation, puis reconnaitre si cette marque d'abréviation est une fin de phrase @xcite . de nombreuses méthodes reposent sur les signes de ponctuation comme le point de ponctuation, le point d'exclamation, le point d'interrogation, les points de suspension et les deux-points pour identifier les fins de phrase, soit avec un jeu de règles soit en apprenant à classer ces marqueurs à l'aide d'un corpus d'entrainement @xcite . les textes en domaine de spécialité apportent de nouveaux défis, touchant à la sémantique avec par exemple des abréviations absentes des dictionnaires non-spécialisés (comme les noms d'organismes tels que e. coli ou a. thaliana dans les textes biomédicaux) à la syntaxe (c'est-à-dire le manque de signes de ponctuation ou leur utilisation de façon non-conventionnelle) ou encore à la structure globale du document (abondance des listes à points, de titres de sections qui constituent des segments assimilables à une phrase). les problèmes liés aux lettres capitales et aux ponctuations ont été longuement étudiés dans le contexte du traitement de l'oral et de la transcription de parole, où les signes de ponctuation ne sont pas disponibles @xcite . un autre domaine où les détections de frontières de phrases ont reçu une attention particulière est le domaine de la traduction automatique, qui s'appuie sur des corpus alignés au niveau des phrases pour l'entrainement de modèles statistiques. quelques travaux ont évalué l'impact de performance de la segmentation dans la traduction automatique @xcite . d'autres travaux ont revisité la notion de "phrase" pour préparer les textes en segments plus courts, assimilables à des phrases @xcite . @xcite évaluent les outils de détection des frontières de phrases en anglais sur des corpus de domaines différents dont des textes journalistiques, des transcriptions d'appels téléphoniques, des résumés d'articles scientifiques et des textes cliniques. dans leur travaux, ils mettent en avant les difficultés liées au traitement des textes cliniques avec des outils non-entrainés pour cette tâche spécifique. @xcite présentent des expériences sur des textes cliniques en anglais avec un modèle statistique entrainé sur des caractères et montrent que des résultats satisfaisant peuvent être obtenus avec une quantité limitée de données annotées. @xcite ont abordé, avec des résultats positifs, le problème de la détection des abréviations et de la segmentation des phrases pour les textes cliniques en allemand. ## conclusion et perspectives une conclusion assez surprenante de cette étude est que la performance des outils de segmentation en phrase pour le français est globalement modeste, en particulier en comparaison avec les performances sur l'anglais qui se situent bien au delà de .90 de f-mesure pour des corpus de langue générale. concernant la segmentation en phrases pour les textes du domaine biomédical, il semble que le développement d'outils dédiés soit à base de règles soit statistiques reposant sur des corpus du domaine soit indispensable. dans la suite de ce travail, nous prévoyons d'expérimenter avec des modèles statistiques reposant sur une segmentation en caractères, et d'évaluer l'impact de la segmentation en phrases sur des tâches d'extraction d'information comme la reconnaissance d'entités nommées ou l'extraction de relations.