International audienceAutomatic processing of textual data enables users to analyze semi-automatically and on a large scale the data. This analysis is based on two successive processes: (i) representation of texts, (ii) gathering of textual data (clustering). The software described in this paper focuses on the first step of the process by offering expert a parameterized representation of textual data

da Costa Pereira, Célia

Lafourcade, Mathieu

Lloret, Patrick

Lopez, Cédric

Roche, Mathieu

Hal-Diderot

Vectorisation paramétrée des données textuelles

HAL-CIRAD

Vectorisation parame´tre´e des donne´es textuellesCe´lia Da Costa Pereira, Mathieu Lafourcade, Patrick Lloret, Ce´dric Lopez,Mathieu RocheTo cite this version:Ce´lia Da Costa Pereira, Mathieu Lafourcade, Patrick Lloret, Ce´dric Lopez, Mathieu Roche.Vectorisation parame´tre´e des donne´es textuelles. EGC: Extraction et Gestion des Con-naissances, Jan 2014, Rennes, France. 14e`mes Journe´es Internationales Francophones surl’Extraction et la Gestion des Connaissances, RNTI-E-26, pp.593-596, 2014. <hal-01333661>HAL Id: hal-01333661https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01333661Submitted on 18 Jun 2016HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestine´e au de´poˆt et a` la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publie´s ou non,e´manant des e´tablissements d’enseignement et derecherche franc¸ais ou e´trangers, des laboratoirespublics ou prive´s.Vectorisation paramétrée des données textuellesCélia da Costa Pereira ∗, Mathieu Lafourcade ∗∗,Patrick Lloret ∗∗∗, Cédric Lopez ∗∗∗∗, Mathieu Roche ∗∗,]∗ I3S, UMR 7271, Sophia Antipolis - France – celia.pereira@unice.fr∗∗ LIRMM, UMR 5506, Montpellier - France – {prénom.nom}@lirmm.fr∗∗∗ Succeed Together, Paris - France – plloret@succeed-together.eu∗∗∗∗ Objet Direct, Grenoble - France – clopez@objetdirect.com] UMR TETIS, Montpellier - France – mathieu.roche@cirad.fr1 IntroductionL’expression en langage naturel recèle des informations riches que les analystes souhaitentsouvent explorer. Dans le cadre de l’activité de la Société Succeed Together qui consiste, entreautres, à recueillir et analyser des informations produites lors de séminaires interactifs, les ani-mateurs développent et structurent les discussions établies avec les participants. Les réponsesou remarques apportées par les participants peuvent alors être consignées puis traitées, unephase de regroupent est au préalable nécessaire. Le but est ainsi de mettre en exergue des sen-timents partagés par les participants selon une thématique donnée. Dans ce cadre, les travauxmenés par le LIRMM (Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microélectronique deMontpellier) liés au traitement automatique des données textuelles, permettent aux expertsde Succeed Together d’analyser semi-automatiquement et à plus grande échelle les données.Ainsi, nous avons focalisé notre étude sur la représentation des données textuelles par desméthodes de TAL (Traitement Automatique du Langage Naturel). Ceci permet, en particu-lier, d’améliorer les méthodes de classification et/ou regroupement effectuées par le deuxièmecollaborateur académique du projet (I3S / Université de Nice).Dans un premier temps, en section 2, nous décrivons les méthodes de représentation desdescripteurs textuels. Une application spécifiquement dédiée au projet a été développée. Cetteapplication est décrite en section 3. Les résultats issus des données fournies par la société sontdécrits et analysés en section 4. Enfin, quelques perspectives sont données en sections 5.2 Descripteurs textuels pour les tâches de ClusteringLa sélection de descripteurs pertinents à partir de textes est une étape indispensable pourune tâche de clustering (regroupement) qui consiste à regrouper les documents ayant des conte-nus sémantiques proches. Pour appliquer les algorithmes de regroupement, il est dans un pre-mier temps nécessaire d’établir une représentation pertinente des documents (Béchet (2009)).Dans cet article, nous nous concentrons sur la représentation vectorielle de Salton et al. (1975).Vectorisation paramétrée des données textuellesNous nous appuierons sur le principe sac de mots appliqué aux textes des séminaires de la so-ciété Succeed Together. Plusieurs types de représentations sont alors possibles :– Représentation booléenne : Le vecteur booléen donne des informations liées à la pré-sence ou l’absence d’un descripteur dans un document.– Représentation fréquentielle : La représentation fréquentielle de base revient à consi-dérer le nombre d’occurrences d’un terme i dans un document j, la normalisation parrapport aux nombre de mots dans un document peut être aussi appliquée.– Pondération TF-IDF : La mesure TF-IDF consiste à calculer l’importance et la discri-minance d’un mot dans un document relativement à une collection (Salton et al. (1975)).3 Logiciel de VectorisationDans le cadre du projet, nous avons développé un logiciel dédié à l’extraction des descrip-teurs utiles pour l’étape de clustering afin de représenter les textes sous forme d’une matrice.Le format ARFF choisi pour cette représentation est typique des logiciels de clustering tel queWeka 1. De manière plus précise, la matrice de sortie est constituée d’un nombre de lignescorrespondant au nombre de réponses des participants pour une question donnée lors des sé-minaires. La capture d’écran du logiciel (cf. Figure 1) montre les différentes fonctionnalitésdétaillées ci-dessous :– Fichiers d’entrée. Deux types de données peuvent être fournies en entrée du logiciel.Le premier correspond aux données textuelles fournies par Succeed Together (formatXML). Cette liste est pour l’instant figée. Mais l’utilisateur peut aussi introduire de nou-velles données textuelles via le panneau dédié.– Traitement de type n-grammes et par patrons grammaticaux. Différents types defiltres peuvent être appliqués. Les premiers filtres que nous proposons sont de types n-grammes de mots. L’utilisateur peut choisir le nombre n par l’intermédiaire de notrelogiciel. Par ailleurs, l’utilisateur peut effectuer une recherche terminologique selon despatrons définis reposant sur un étiqueteur grammatical 2 (Nom-Préposition-Nom, Nom-Nom, Nom-Adjectif, Adjectif-Nom, etc). Les syntagmes extraits sur la base de patronsmorpho-syntaxiques se révèlent en général plus pertinents.– Traitement statistique. Le logiciel permet de ne conserver que les n-grammes présentsau moins Nocc fois, ce seuil étant déterminé par l’utilisateur. Précisons qu’un élagagetrop strict peut engendrer un résultat nul si la taille du corpus est insuffisante.– Génération de différentes sorties. Le logiciel développé propose différents types desorties (cf. Figure 1).4 ExpérimentationsDans cette section, nous discutons les résultats obtenus en utilisant différents paramètresdu logiciel développé dans le cadre du projet.Filtres de n-grammes. La Figure 2 indique le nombre de n-grammes moyen extrait enfonction de n et en fixant le nombre d’occurrences Nocc = 3. Les résultats indiquent que1. http ://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/2. Sygfran : http ://www.lirmm.fr/∼chauche/ExempleAnl.htmlda Costa Pereira et al.Fig. 1: Vue globale du logiciel d’extraction des descripteurs linguistiquespour le corpus donné, de nombreux n-grammes sont extraits pour n = 1. Avec un nombre nsupérieur ou égal à 2, le nombre de n-grammes extraits est significativement plus faible. Cettemême constatation a été relevée quel que soit Nocc.Filtres morpho-syntaxiques. Sans filtrage syntaxique (FS), de nombreux n-grammes re-tournés se révèlent non pertinents. Par exemple, les 2-grammes des collaborateurs ou notreprésence. À partir d’un des fichiers caractéristiques fourni par la société, 437 n-grammes sontextraits (avec Nocc = 2). En appliquant les filtres syntaxiques, seulement 5% des 2-grammessont conservés par rapport à l’extraction sans FS. Par exemple, nous retenons les syntagmeslibre service, nouvelles technologies, service client, satisfaction client, contact humain, rela-tion client. De tels termes se révèlent sémantiquement plus pertinents.Filtres fréquentiels. La Figure 2 indique le nombre moyen de 1-grammes extraits en fonc-tion du seuilNocc. Par exemple, 96 n-grammes sont extraits avec un seuil égal à 2. Il est notablequ’à partir de Nocc = 6, très peu de 1-grammes sont extraits.Par ailleurs, nous avons comparé un classement de type fréquentiel avec un classement surla base d’une pondération TF-IDF. Nous avons calculé le recouvrement moyen des termes se-lon ces classements. Par exemple, avec Nocc = 2, environ 44% des 1-grammes sont communsaux deux mesures (en tenant compte des 10 premiers termes de plus haut score).5 Conclusion et perspectivesDans le cadre de ce projet, nous nous sommes concentrés sur l’extraction des descripteurslinguistiques à partir des données textuelles fournies par la société Succeed Together. Nousavons évalué l’utilisation de différentes méthodes de Traitement Automatique du Langage àVectorisation paramétrée des données textuellesFig. 2: Figure de gauche : Nombre de n-grammes extraits en fonction de n (Nocc=3).Figure de droite : Nombre moyen de 1-grammes extraits en fonction de Nocc (1 ≤ Nocc ≤ 14).partir de ces données. Par la suite, il semble essentiel d’évaluer l’utilisation de ces différentsdescripteurs pour la tâche de clustering menée par le laboratoire I3S de l’Université de Nice.De plus, nous souhaitons intégrer des informations sémantiques issues de Jeux de Mots(JDM) (Lafourcade et Joubert (2009)) et son réseau lexical d’envergure. La base lexicale deJDM a été amorcée avec environ 150.000 termes et aucune relation entre ces termes. En 5 ans,plus de 2.200.000 relations entre 260.000 termes ont été collectées de manière contributive.Le réseau lexical peut être exploré via une interface dictionnaire (nommée Diko) accessible àl’adresse : http ://www.jeuxdemots.org/diko.php. L’expérience menée avec Succeed Togethera permis, sur plusieurs séances, d’introduire de nouveaux termes liés au management d’en-treprise et de valider environ 300 relations. Ces nouveaux termes permettent de consolider etd’enrichir les descripteurs linguistiques issus des textes. Ceci constitue une perspective parti-culièrement intéressante dans nos futurs travaux.RéférencesBéchet, N. (2009). Extraction et regroupement de descripteurs morpho-syntaxiques pour desprocessus de Fouille de Textes. Ph. D. thesis, Université Montpellier 2.Lafourcade, M. et A. Joubert (2009). Similarity between term senses in a lexical network.TAL 50(1), 177–200.Salton, G., A. Wong, et C. S. Yang (1975). A vector space model for automatic indexing.Commun. ACM 18(11), 613–620.SummaryAutomatic processing of textual data enables users to analyze semi-automatically and on alarge scale the data. This analysis is based on two successive processes: (i) representation oftexts, (ii) gathering of textual data (clustering). The software described in this paper focuses onthe first step of the process by offering expert a parameterized representation of textual data.

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