Rédiger un texte avec : "indices temporels, Extraction d’information, extraction d’événements, apprentissage statistique, segmentation de textes".
Utilisation d’indices temporels pour la segmentation événementielle de textes Dans le domaine de l’Extraction d’Information, une place importante est faite à l’extraction d’événements dans des dépêches d’actualité, particulièrement justifiée dans le contexte d’applications de veille. Or il est fréquent qu’une dépêche d’actualité évoque plusieurs événements de même nature pour les comparer. Nous proposons dans cet article d’étudier des méthodes pour segmenter les textes en séparant les événements, dans le but de faciliter le rattachement des informations pertinentes à l’événement principal. L’idée est d’utiliser des modèles d’apprentissage statistique exploitant les marqueurs temporels présents dans les textes pour faire cette segmentation. Nous présentons plus précisément deux modèles (HMM et CRF) entraînés pour cette tâche et, en faisant une évaluation de ces modèles sur un corpus de dépêches traitant d’événements sismiques, nous montrons que les méthodes proposées permettent d’obtenir des résultats au moins aussi bons que ceux d’une approche ad hoc, avec une approche beaucoup plus générique.