Construction de patrons lexico-syntaxiques d’extraction pour l’acquisition de connaissances à partir du web (Relation pattern extraction and information extraction from the web) (2018)

Abstract: Cet article présente une méthode permettant de collecter sur le web des informations complémentaires à une information prédéfinie, afin de remplir une base de connaissances. Notre méthode utilise des patrons lexico-syntaxiques, servant à la fois de requêtes de recherche et de patrons d’extraction permettant l’analyse de documents non structurés. Pour ce faire, il nous a fallu définir au préalable les critères pertinents issus des analyses dans l’objectif de faciliter la découverte de nouvelles valeurs.

## introduction l'utilisation du web comme corpus d'analyse n'est pas une nouveauté. en effet, avec l'essor des moteurs de recherche dans la seconde moitié des années 90, l'exploration des contenus analysables linguistiquement était facilitée. cependant, malgré le formatage requis pour l'interprétation des pages web par le navigateur ou l'apparition de standards tels que schema.org foot_0 , les textes accessibles via un moteur de recherche restent du texte 'libre', contenant des informations, mais qui ne peuvent être interprétées directement par la machine autrement que comme des chaînes de caractères. l'analyse de ces textes devient par conséquent une nécessité pour en extraire de l'information en contexte, notamment pour la mettre en relation avec d'autres informations. nous proposons ici une méthode permettant de construire à partir du web des patrons lexicosyntaxiques d'extraction, ainsi que leur application pour extraire des informations similaires et/ou complémentaires à une information donnée. nos travaux se placent dans un contexte d'enrichissement de base de connaissances à syllabs, dans le domaine de la génération automatique de textes où le besoin de nouvelles données est indispensable et se fait croissant. si des bases de données existent pour de nombreuses thématiques, elles sont bien souvent incomplètes, voire erronées. de plus, la mise à disposition des bases prend du temps, impactant l'accès à ces données. ainsi, il nous paraît nécessaire d'aller chercher de l'information là où elle se trouve, et en particulier sur le web. la masse de documents accessibles via les moteurs de recherche laisse penser que, dans leur grande majorité, les données les plus fréquentes seront correctes et, quand bien même le doute subsisterait, une validation semi-manuelle est toujours envisageable. mais avant toute chose, les données doivent être extraites. le choix de travailler à l'aide de patrons d'extraction est motivé par l'aspect linguistique de nos travaux. en effet, les patrons résultant de notre implémentation ne sont pas seulement un ensemble de traits permettant l'extraction d'informations, mais aussi des représentations linguistiques de la formulation d'une relation entre deux valeurs (ou plus), apportant de la connaissance supplémentaire et qui pourrait permettre d'étudier la variabilité linguistique par exemple. une autre application de ces patrons comme outil d'extraction d'entités nommées peut également être d'extraire de nouvelles entités qui ne sont pas connues actuellement. nous allons dans un premier temps revenir sur différentes méthodes d'extraction présentes dans la littérature, puis présenter notre méthode. nous fournirons ensuite nos résultats sur une extraction à partir d'une paire de valeurs, ainsi que des résultats d'évaluation. nous conclurons sur les optimisations et extensions envisagées pour l'amélioration de la méthode. les méthodes présentées ci-dessus sont supervisées, dans le sens où les outils reçoivent en entrée des valeurs définies préalablement. que ce soit simplement un couple de valeurs pour dipre ou une représentation formelle d'une relation, cette entrée est le point de départ de la méthode. les méthodes suivantes sont semi-supervisées, puisque leur point d'entrée n'est pas une valeur mais un corpus. en effet, contrairement aux méthodes ci-dessus, celles-ci ont pour but d'extraire toutes les relations au sein d'un corpus défini, et non une relation particulière servant d'amorce. @xcite font l'hypothèse distributionnelle pour développer dirt, dont le but est d'extraire des relations d'inférence (dans ce cas précis des paraphrases). leur méthode permet d'extraire ce qu'ils nomment des slot fillers, soit des entités qui apparaissent dans les trous laissés par leur patrons à partir d'arbres syntaxiques en dépendances, de règles de comparaison et d'un calcul de similarité afin d'identifier les paraphrases. @xcite publient les premiers résultats de leur système knowitall, un outil permettant d'extraire ce qu'ils nomment des faits, soit des informations mises en relations. leurs travaux se poursuivront les années suivantes avec knowitnow @xcite . leur méthode s'appuie sur des clauses, soient des règles prédéfinies pour extraire des entités qui répondent à ces règles. les améliorations de knowitnow concernent principalement la rapidité d'exécution de l'outil ainsi que l'apprentissage de règles d'extraction. etzioni et al. (2011) approfondissent leur système et développent reverb, un système d'extraction de relations basées sur les verbes. ce système applique un filtre syntaxique reposant sur des patrons morphosyntaxiques (des expressions régulières de parties du discours) et un filtre lexical. plus récemment, akbik et al. (2012) ont étendu l'extraction de relation non supervisée en extrayant toutes les relations d'un corpus puis en les classant par clustering. les travaux cités ci-dessus sont implémentés pour des contenus en anglais. pour un contexte français, il est possible de trouver des méthodes similaires appliquées à des documents techniques, comme par exemple le système prométhée @xcite qui extrait des schémas lexico-syntaxiques représentatifs d'une relation sémantique. les méthodes d'extraction de relations et d'informations à partir de patrons sont très développées au sein des méthodes d'extraction en général. dans la conception de notre outil, nous nous sommes beaucoup inspirés des travaux que nous évoquons ci-dessus. notre méthode utilise aussi bien des analyses syntaxiques en dépendances (akbik) que des patrons d'extraction @xcite . de plus notre corpus d'extraction est également le web, comme @xcite . ## présentation de la méthode nous décrivons dans un premier temps la méthode de construction de patrons d'extractions ainsi que les outils utilisés, en prenant l'exemple des valeurs d'entrée suivantes : "victor hugo" et "26 février 1802", soit un nom et une date de naissance. victor hugo étant un personnage dont la vie a bien été documentée, nous avons estimé qu'il ferait un bon point de départ pour extraire différentes façons de renseigner une date de naissance. puis, nous décrivons la méthode d'extraction de nouvelles valeurs à partir de ces patrons. la figure 1 ci-dessous résume l'ensemble de la méthode. ## améliorations nous présentons dans cette section nos deux principales pistes d'amélioration de la méthode pour l'enrichissement de connaissances à partir du web. ## conclusion et travaux futurs nous avons présenté une méthode de construction semi-supervisée de patrons de relation et d'extraction en français, à partir du web. nous avons montré que notre méthode permettait d'extraire des valeurs similaires (nom, date) et complémentaires (lieu, fonction) à partir d'un unique jeu de valeurs en entrée. cependant, notre méthode n'est pas complète, et comporte encore des faiblesses, notamment au niveau de la sélection des patrons pour l'extraction de nouvelles valeurs. par ailleurs, l'utilisation d'arbres syntaxiques en dépendances et la disponibilité de ressources multilingues nous permettrait de porter la méthode dans d'autres langues que le français. une de nos prochaines étapes de réflexion sera également de porter la méthode à des relations de plus de deux valeurs.