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Approche statistique pour le repérage de mots informatifs dans les textes oraux

Narjès Boufaden, Yoshua Bengio, Guy Lapalme

Résumé : Nous présentons les résultats de l’approche statistique que nous avons développée pour le repérage de mots informatifs à partir de textes oraux. Ce travail fait partie d’un projet lancé par le département de la défense canadienne pour le développement d’un système d’extraction d’information dans le domaine de la Recherche et Sauvetage maritime (SAR). Il s’agit de trouver et annoter les mots pertinents avec des étiquettes sémantiques qui sont les concepts d’une ontologie du domaine (SAR). Notre méthode combine deux types d’information : les vecteurs de similarité générés grâce à l’ontologie du domaine et le dictionnaire-thésaurus Wordsmyth ; le contexte d’énonciation représenté par le thème. L’évaluation est effectuée en comparant la sortie du système avec les réponses de formulaires d’extraction d’information prédéfinis. Les résultats obtenus sur les textes oraux sont comparables à ceux obtenus dans le cadre de MUC7 pour des textes écrits.

Abstract : We present results of a statistical method we developped for the detection of informative words from manually transcribed conversations. This work is part of an ongoing project for an information extraction system in the field of maritime Search And Rescue (SAR). Our purpose is to automatically detect relevant words and annotate them with concepts from a SAR ontology. Our approach combines similarity score vectors and topical information. Similarity vectors are generated using a SAR ontology and theWordsmyth dictionary-thesaurus. Evaluation is carried out by comparing the output of the system with key answers of predefined extraction templates. Results on speech transcriptions are comparable to those on written texts in MUC7.

Mots clés : Étiquetage sémantique, extraction d’information

Keywords : Semantic tagging, information extraction