Filtrage sémantique: Du résumé automatique à la fouille de textes

Entreprises, administrations, laboratoires et services de développement sont aujourd'hui confrontés à un défi : gérer la masse de documents textuels électroniques qu'ils accumulent. Comment faire parvenir l'information à ceux qui sauront l'exploiter ? Comment résumer, extraire ou filtrer une information pertinente parmi toutes celles que contiennent les documents stockés ? Ces tâches sont d'autant plus complexes que la pertinence est liée aux fonctions et aux objectifs des différents agents. Cet ouvrage présente les méthodes fournissant des réponses opérationnelles à ce type de problèmes. La première partie décrit les principes et architectures sur lesquels se fondent les systèmes de résumé automatique en insistant sur les bouleversements que ce domaine a connu ces dernières années. La deuxième partie, consacrée au filtrage et à la fouille sémantique de textes, montre la nécessité d'utiliser la sémantique pour répondre aux objectifs spécifiques d'une tâche d'identification ou de recherche d'information. Des exemples d'applications et d'outils industriels, opérationnels ou en cours de développement, illustrent l'importance des travaux récents pour le traitement de l'information.
Introduction. Méthodes de résumé automatique.Les méthodes fondées sur la compréhension. Les méthodes par extraction. Les méthodes par apprentissage. Évaluer les systèmes de résumé automatique. Filtrage et fouille sémantique de textes. Les besoins en filtrage d'informations. Sum UM. Le projet FilText et la plate-forme ContextO. Étude d'outils industriels. Perspectives et applications. Conclusion.