CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes
Chantal Enguehard
Résumé : La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.
Abstract : Recognizing terms in texts is useful in many Natural Language Processing applications : automatic indexation, summarization, translation, or knowledge extraction. We present a new methodology to evaluate Term Recognition Systems (TRS) so as to minimize the time required by experts to evaluate the results. This is done by making several TRS cooperate. This methodology is applied on English texts on metal chemistry with two systems : FASTR and SYRETE. The test bank we compiled evaluated the two systems and calculated the recall and precision rates.
Mots clés : Reconnaissance de termes, évaluation de la reconnaissance de termes, SRT, FASTR, SYRETE
Keywords : Recognition of terms, Term Recognition System, TRS, FASTR, SYRETE