Segmentation Automatique de Lettres Historiques
Michel Généreux, Rita Marquilhas, Iris Hendrickx
Résumé : Cet article présente une approche basée sur la comparaison fréquentielle de modèles lexicaux pour la segmentation automatique de textes historiques Portugais. Cette approche traite d’abord le problème de la segmentation comme un problème de classification, en attribuant à chaque élément lexical présent dans la phase d’apprentissage une valeur de saillance pour chaque type de segment. Ces modèles lexicaux permettent à la fois de produire une segmentation et de faire une analyse qualitative de textes historiques. Notre évaluation montre que l’approche adoptée permet de tirer de l’information sémantique que des approches se concentrant sur la détection des frontières séparant les segments ne peuvent acquérir.
Abstract : This article presents an approach based on the frequency comparison of lexical models for the automatic segmentation of historical texts. This approach first addresses the problem of segmentation as a classification problem by assigning each token present in the learning phase a value of salience for each type of segment. These lexical patterns can both produce a segmentation and make possible a qualitative analysis of historical texts. Our evaluation shows that the approach can extract semantic information that approaches focusing on the detection of boundaries between segments cannot capture.
Mots clés : Corpus comparables, Saillance, Segmentation, Textes historiques
Keywords : Comparable corpora, Salience, Segmentation, Historical Texts