| Abstract | On voudrait apprendre à « lire automatiquement ». L’extraction d’information consiste à transformer des paragraphes de texte écrits en langue naturelle en une liste d’éléments d’information autosuffisants, de façon à pouvoir comparer et colliger l’information extraite de plusieurs sources. Les éléments d’information sont ici représentés comme des relations entre entités : (Athéna ; est la fille de ; Zeus). L’extraction d’information libre (EIL) est un paradigme récent, visant à extraire un grand nombre de relations contenues dans le texte analysé, découvertes au fur et à mesure, par opposition à un nombre restreint de relations prédéterminées comme il est plus courant. Cette thèse porte sur l’évaluation des méthodes d’EIL. Dans les deux premiers chapitres, on évalue automatiquement les extractions d’un système d’EIL, en les comparant à des références écrites à la main, mettant respectivement l’accent sur l’informativité de l’extraction, puis sur son exhaustivité. Dans les deux chapitres suivants, on étudie et propose des alternatives à la fonction de confiance, qui juge des productions d’un système. En particulier, on y analyse et remet en question les méthodologies suivant lesquelles cette fonction est évaluée : d’abord comme modèle de validation de requêtes, puis en comparaison du cadre bien établi de la complétion de bases de connaissances. |
