Analyse et expansion des textes en question-r�ponse
Bernard Jacquemin
This paper presents an original methodology to consider question answering. We noticed that query expansion is often incorrect because of a bad understanding of the question. But the automatic good understanding of an utterance is linked to the context length, and the question are often short. This methodology proposes to analyse the documents and to construct an informative structure from the results of the analysis and from a semantic text expansion. The linguistic analysis identifies words (tokenization and morphological analysis), links between words (syntactic analysis) and word sense (semantic disambiguation). The text expansion adds to each word the synonyms matching its sense and replaces the words in the utterances by derivatives, modifying the syntactic schema if necessary. In this way, whatever enrichment may be, the text keeps the same meaning, but each piece of information matches many realisations. The questioning method consists in constructing a local informative structure without enrichment, and matches it with the documentary structure. If a sentence in the informative structure matches the question structure, this sentence is the answer to the question.
jacqueminJADTfr2004.tex
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\begin{document}

\title{Analyse et expansion des textes en question-r�ponse}

\author{Bernard Jacquemin}

\email{Bernard.Jacquemin@xrce.xerox.com}

\affils{ILPGA - 19, rue des Bernardins - 75\,005 Paris - France \\
        XRCE - 6, chemin de Maupertuis - 38\,240 Meylan - France}
\maketitle

\JADTEvenHeader{Bernard Jacquemin}

\JADTOddHeader{Analyse et expansion des textes en
question-r�ponse}

\begin{Abstract}
This paper presents an original methodology to consider question
answering. We noticed that query expansion is often incorrect
because of a bad understanding of the question. But the automatic
good understanding of an utterance is linked to the context
length, and the question are often short. This methodology
proposes to analyse the documents and to construct an informative
structure from the results of the analysis and from a semantic
text expansion. The linguistic analysis identifies words
(tokenization and morphological analysis), links between words
(syntactic analysis) and word sense (semantic disambiguation). The
text expansion adds to each word the synonyms matching its sense
and replaces the words in the utterances by derivatives, modifying
the syntactic schema if necessary. In this way, whatever
enrichment may be, the text keeps the same meaning, but each piece
of information matches many realisations. The questioning method
consists in constructing a local informative structure without
enrichment, and matches it with the documentary structure. If a
sentence in the informative structure matches the question
structure, this sentence is the answer to the question.
\end{Abstract}

\begin{Resume}
Cet article pr�sente une m�thode originale d'envisager la t�che de
question-r�ponse. Nous avons remarqu� que l'expansion de requ�te
est souvent erron�e du fait d'une m�compr�hension de la question.
Mais la bonne compr�hension d'un �nonc� est fonction de la taille
du contexte, et les question sont souvent courtes. Notre approche
propose d'analyser les documents et de construire une structure
informationnelle en utilisant les r�sultats de l'analyse ainsi que
l'enrichissement s�mantique des textes. Une analyse linguistique
identifie les mots (segmentation et analyse morphologique), les
liens entre les mots (analyse syntaxique) et le sens des mots
(d�sambigu�sation s�mantique lexicale). L'expansion de texte
adjoint � chaque mot les synonymes qui correspondent � son
acception contextuelle et remplacent les mots des �nonc�s par
leurs d�riv�s, modifiant si n�cessaire la structure syntaxique de
la phrase. De la sorte, quel que soit l'enrichissement utilis�, le
texte conserve la m�me signification, tandis que chaque �l�ment
d'information obtient de nombreuses actualisations. La proc�dure
d'interrogation consiste � construire une structure
informationnelle locale � la question sans effectuer
d'enrichissement, et � faire lui faire correspondre un ou
plusieurs fragments de la structure documentaire. Si une phrase de
la structure informationnelle documentaire correspond � celle de
la question, cette phrase contient la r�ponse � la question.
\end{Resume}

\begin{Keywords}
question answering, information structuring, lexical semantic
disambiguation, parsing, text expansion, synonymy, derivation
\end{Keywords}

\section{Introduction}

Dans notre soci�t�, la ma�trise de l'information est devenue un
enjeu tr�s important, que ce soit en politique, en �conomie, dans
le domaine culturel, etc. Mais le contr�le de l'information doit
faire face � la profusion des donn�es disponibles. De fait, le
nombre des documents textuels augmente chaque jour, et aucun
humain ne peut actuellement avoir une id�e pr�cise de l'ensemble
de l'information qu'ils contiennent.

De ce fait, les m�thodes qui permettent d'�tudier, d'identifier et
de classifier l'information dans les textes �lectroniques prennent
de plus en plus d'importance. Les disciplines de traitement de
l'information - et plus particuli�rement l'extraction
d'information, la recherche d'information ou la t�che de
question-r�ponse - permettent de trouver un �l�ment d'information
dans une base textuelle. Dans ce domaine, chacune des disciplines
poss�de ses propres sp�cificit�s. En particulier, la t�che de
question-r�ponse joue un r�le de premier plan d'une part parce que
contrairement � la recherche d'information, c'est une information
particuli�re et pr�cise qui doit �tre obtenue, et d'autre part
parce que les donn�es recherch�es sont variable, contrairement �
la discipline d'extraction d'information.

Depuis TREC-8 (\textsl{Text REtrieval Conference})
\cite{VoorheesHarman99,Voorhees99}, toutes les m�thodes de
question-r�ponse propos�es utilisent une architecture similaire :
un module d'analyse de la question charg� d'identifier les
�l�ments d'information pr�sents dans la requ�te, et parfois de
cat�goriser la r�ponse attendue ; un syst�me d'expansion de
requ�tes qui donne � chaque �l�ment d'information de la question
autant d'actualisations qu'il est possible, car la m�me donn�e
peut se pr�senter sous plusieurs formes dans un texte ; un moteur
de recherche qui recherche chaque �l�ment d'information dans les
textes, quelle que soit son actualisation.

Toutes les m�thodes qui participent � la comp�tition TREC fondent
leur m�thode de recherche sur le traitement de la requ�te. Par
exemple, \cite{Hull99} utilise des analyseurs pour extraire et
identifier le vocabulaire de la question et trouver la r�ponse
contenant les mots les plus importants de cette question. Le
syst�me QALC \cite{FerretAl02} est bas� sur une analyse
linguistique de la requ�te, ainsi que sur l'exploitation par un
moteur de recherche de mots-clefs obtenus au d�part de cette
requ�te (racinisation, synonymes, entit�s nomm�es etc.). Falcon
\cite{HarabagiuAl02} est le seul syst�me qui consid�re que le
traitement des donn�es textuelles est aussi important que la
cat�gorisation des questions. Cependant, ce syst�me est �galement
centr� sur le traitement de la requ�te. En effet, les fragments de
la base textuelle analys�s sont obtenus par un moteur de recherche
utilisant le vocabulaire de la question ou des mots-clefs issus du
traitement de cette question.

Nous avons d�cid� de faire varier cette architecture
traditionnelle en effectuant les principaux traitements non plus
sur la requ�te, mais sur les textes de la base documentaire dans
laquelle sont cherch�es les r�ponses. Au travers de ces
traitements, nous obtenons une structure informationnelle enrichie
que nous pouvons interroger par un traitement minimal de la
question. Dans cet article, nous exposons d'abord pourquoi nous
avons choisi d'effectuer des traitements sur les textes. Ensuite,
nous pr�sentons le traitement appliqu� aux documents pour r�colter
des donn�es destin�es � la construction de la structure
informationnelle. Puis nous d�crivons bri�vement la technique
d'interrogation de la structure. Enfin, nous pr�sentons un
�valuation de ce syst�me de question-r�ponse.

\section{Effectuer des traitements sur les textes plut�t que sur les
questions}

La d�cision de proc�der � des traitement d'expansion sur les
documents plut�t que sur la question provient d'une constatation :
de nombreux enrichissements appliqu�s � la question ne
correspondent pas � la signification de l'�l�ment d'information
qu'ils enrichissent dans le contexte qu'il occupe. Dans l'exemple
\ref{expSyn}, on voit que la m�connaissance du sens d'une unit�
lexicale conduit � effectuer une expansion erronn�e dans deux cas
 (\textit{universel} et \textit{vague}) pour une expansion correcte dans un seul
 cas (\textit{commandant}). Or si le sens correct de l'unit�
 lexicale ainsi enrichie par synonymie �tait connu, l'expansion
 serait correcte et des erreurs pourraient �tre �vit�es.

\begin{figure}[!h]
\begin{center}
\mbox{\parbox{10cm}{
\textsf{Question propos�e~:}\\
Qui est le g�n�ral des Perses~?\\

\textsf{Synonymes de g�n�ral~:}\\
commandant (sens n�2)\\
universel (sens n�1)\\
vague (sens n�3)\\

\textsf{Question enrichie par tous les synonymes~:}\\
$\mathrm{Qui~est~le~}
\begin{array}{l}
\mathrm{g\acute{e}n\acute{e}ral}  \\
\mathrm{commandant} \\
\mathrm{universel}  \\
\mathrm{vague} \\
\end{array}
\mathrm{~des~Perses~?} $\\

\textsf{Question enrichie par les synonymes propres au sens ~:}\\
$\mathrm{Qui~est~le~}
\begin{array}{l}
\mathrm{g\acute{e}n\acute{e}ral}  \\
\mathrm{commandant} \\
\end{array}
\mathrm{~des~Perses~?} $\\ }}
 \caption{Expansion synonymique~:
int�r�t de la s�mantique.} \label{expSyn}
\end{center}
\end{figure}

Nous avons tir� les m�mes conclusions pour les autres types
d'enrichissements : racinisation, utilisation de d�riv�s, etc.
Chacune de ces m�thodes d'expansion rencontre le probl�me de la
bonne compr�hension de la signification des �l�ments d'information
de la question.

Or lorsque l'expansion de la requ�te apporte des enrichissements
qui ne correspondent pas � la signification des �l�ments qui
constituent cette requ�te, ces enrichissements erron�s sont
susceptibles d'amener des r�ponses incorrectes. Cependant,
l'utilisation d'un syst�me capable de d�terminer le sens exact de
chaque �l�ment composant la question - c'est-�-dire un syst�me de
d�sambigu�sation s�mantique - ne semble pas capable de r�soudre le
probl�me. En effet, ces syst�mes peuvent d�terminer le sens des
unit�s lexicales dans un �nonc� par l'analyse du contexte,
notamment lexical et syntaxique. Le contexte des questions est
g�n�ralement court, et de plus les questions utilisent le plus
souvent une syntaxe qui leur est particuli�re. Comme les documents
permettent le plus souvent de disposer d'un contexte plus large
que les questions, et que leur syntaxe est g�n�ralement plus
conforme aux possibilit�s des grammaires des analyseurs
syntaxiques, nous avons jug� qu'ils �taient plus propices �
l'analyse s�mantique, et donc � l'expansion d'�nonc�s.

Nous avons par ailleurs not� que les proc�dures appliqu�es aux
questions �taient lourdes et contraignantes. De plus, au plus le
syst�me est subtil et les r�sultats de qualit�, au plus les
traitements appliqu� aux questions sont substantiels. Mais
l'importance de ces traitements est inversement proportionnelle �
l'utilisabilit� du syst�me. Cependant, si les traitements les plus
lourds sont appliqu�s aux documents avant l'utilisation du syst�me
plut�t qu'� la question lors de l'interrogation, la r�ponse �
cette question peut �tre presque instantan�e. Pour ces raisons,
nous avons choisi d'appliquer les traitements aux documents de la
base textuelle, d'enrichir ces documents et de conserver un index
tant des donn�es ajout�es que des informations originelles.

\section{Traitements appliqu�s aux documents}

Notre m�thodologie est centr�s sur des techniques linguistiques et
sur l'utilisation de ressources lexicales. Nous consid�rons que
l'information pr�sente dans les textes est exprim�e par les mots
<<~significatifs~>>, qui sont les �l�ments d'information, par les
relations syntaxiques qui relient ces �l�ments entre eux, et par
le sens que ces mots poss�dent dans le contexte o� ils
apparaissent, qui correspond � la signification des �l�ments
d'information. De ce fait, l'analyse des textes consiste en une
identification des unit�s lexicales qui les composent, des
relations syntaxiques qui y apparaissent et du sens des mots.

Pour l'analyse morphologique et l'extraction des liens syntaxiques
entre les unit�s lexicales, nous utilisons des outils con�us au
\textsl{Xerox Research Centre Europe} (XRCE) de Grenoble.
L'analyseur morphologique s'appelle NTM (\textsl{Normalizer -
Tokenizer - Morphological analyser}) \cite{Ait98,Trouilleux01}.
Cet analyseur met en concurrence plusieurs transducteurs qui
contiennent le lexique de la langue, des r�gles de g�n�ration qui
constituent le <<~devin~>> (\textsl{guesser}), des r�gles de
flexion morphologique, etc. Il permet d'obtenir la segmentation du
texte en unit�s lexicales et propose pour chacune toutes les
analyses morphologiques possibles. Par ailleurs, toute information
ajout�e au transducteur lexical peut se retrouver comme une
�tiquette suppl�mentaire dans les analyses propos�es.

L'analyseur syntaxique mis en {\oe}uvre est XIP (\textsl{Xerox
Incremental Parser}) \cite{Roux99, AitAl02, HagegeRoux02}. Cet
analyseur robuste cr�e des syntagmes minimaux (\textsl{chunks}) et
extrait les d�pendances syntaxiques qui existent entre la t�te des
diff�rents syntagmes minimaux. Pour effectuer ces op�rations, il
exploite des r�gles grammaticales. Les r�gles exploitent le
contexte : cat�gorie grammaticale des unit�s lexicales, nature des
syntagmes minimaux (nominaux, verbaux, pr�positionnels, etc.) ou
autres traits. Les grammaires XIP sont tr�s souples, et cette
flexibilit� permet d'ajouter de nouvelles r�gles, de nouveaux
types de d�pendances, de nouveaux traits portant soit sur des
mots, soit sur des d�pendances ou encore sur des syntagmes
minimaux, selon les besoins. En particulier, il est possible
d'affecter des traits s�mantiques sur des unit�s lexicales et d'en
confier la gestion � une grammaire sp�cifique.

Le d�sambigu�sateur s�mantique que nous utilisons est une
�volution du syst�me d�velopp� nagu�re � XRCE
\cite{SegondAl00,BrunAl01}. Ce syst�me exploitait les donn�es
extraite des exemples et des collocateurs du dictionnaire bilingue
\textit{Oxford Hachette French Dictionary} \cite{CorreardGrundy94}
comme une information lexico-syntaxique de d�sambigu�sation. Le
nouveau syst�me de d�sambigu�sation s�mantique
\cite{JacqueminAl02,Jacquemin03} fonctionne toujours sur base de
r�gles de d�s\-am\-bi\-gu�\-sa\-tion obtenues � partir de
l'information d'un dictionnaire, le \textit{Dictionnaire des
verbes et des mots fran�ais} (\textit{Dubois})
\cite{DuboisDuboisCharlier97}. Le syst�me construit d'abord les
r�gles de d�sambigu�sation s�mantique, exploitant pour ce faire
l'information lexicale et syntaxique contenue dans le dictionnaire
(\textsl{cf.} exemple \ref{desambRule} page \pageref{desambRule}).
Les r�gles de d�sambigu�sation s�mantique sont cr��es selon le
formalisme des grammaires XIP. Elles proviennent de sch�mas
syntaxiques ou d'exemples qui sont attribu�s par sens aux entr�es
du dictionnaire.

\begin{figure}[!h]
\begin{center}
\mbox{\parbox{12cm}{
\textsf{Exemple extrait du Dubois~:}\\
On remporte la victoire sur ses adversaires (sens n�2 : <<~gagner~>>)\\

\textsf{Une d�pendance impliquant remporter~:}\\
\texttt{VARG[DIR](remporter,victoire)}\\

\textsf{R�gle conditionnelle de d�sambigu�sation~:}\\
\texttt{remporter : VARG[DIR](remporter,victoire) ==> sens <<~gagner~>>}\\
}}%}
\caption{Exemple d'extraction d'une r�gle de d�sambigu�sation
s�mantique.} \label{desambRule}
\end{center}
\end{figure}

L'exemple \ref{desambRule} page \pageref{desambRule} pr�sente une
r�gle de d�sambigu�sation pour le sens n�2 <<~gagner~>> du verbe
\textit{remporter}. Cette r�gle permet de d�terminer que dans un
contexte o� l'objet direct (\texttt{VARG[DIR]}) de
\textit{remporter} est \textit{victoire}, le sens du verbe
\textit{remporter} est \textit{gagner}, et pas \textit{ramener ce
que l'on avait apport�} (sens n�1).

Donc l'application de la d�sambigu�sation s�mantique est effectu�e
par l'analyseur XIP et une grammaire compos�e des r�gles de
d�sambigu�sation s�mantique d�s lors que les d�pendances
syntaxiques ont �t� extraites. L'application de ces r�gles de
d�sambigu�sation assigne � chaque unit� lexicale d�sambigu�s�e un
trait correspondant au num�ro de sens qui lui est propre dans le
contexte. De plus, les traits s�mantiques (domaine d'application,
classe s�mantique) correspondant � ce sens dans le dictionnaire
sont associ�s � cette unit� lexicale.

Le r�sultat de l'analyse morpho-syntaxique et de la
d�sambigu�sation s�mantique sont stock�s dans un index afin
d'obtenir une structure informationnelle des textes trait�s.
Chaque d�pendance, chaque mot significatif, chaque trait est
conserv� dans l'index et permet d'aboutir aux fragments de textes
o� ils apparaissent dans la base documentaire.

\section{Enrichissement de la structure informationnelle}

En plus des traits s�mantiques, c'est-�-dire le num�ro de sens, la
classe s�mantique et le domaine d'application provenant du
dictionnaire, qui ont �t� adjoints aux unit�s lexicales
d�sambigu�s�es dans la structure informationnelle, d'autres
m�thodes d'enrichissement ont �t� r�alis�es pour fournir autant
d'actualisation que possible aux �l�ments d'information. Par cette
m�thode, les donn�es pr�sentes dans les questions pourront
co�ncider avec les m�mes donn�es pr�sentes sous une autre forme
dans les documents.

La premi�re m�thode d'expansion des textes consiste � y introduire
des synonymes qui proviennent d'un ou plusieurs dictionnaires de
synonymes. Pour ce faire, nous utilisons les <<~parasynonymes~>>
fournis par le \textit{Dubois}, qui sont attach�s au sens d�sign�
par le d�sambigu�sateur s�mantique. Mais ces parasynonymes ne sont
pas assez nombreux : il y a au maximum deux synonymes par sens
dans ce dictionnaire. Comme nous disposions d'autres
dictionnaires, nous avons pu utiliser les synonymes qu'ils
fournissaient pour enrichir les textes.

Ces dictionnaires sont d'une part un dictionnaire de synonymes (le
\textit{Dictionnaire des synonymes} de Ren� \textit{Bailly}
\cite{Bailly47}), d'autre part des dictionnaires s�mantiques
(\textit{Memodata}  et \textit{EuroWordNet} fran�ais). Le probl�me
est que les synonymes ne sont pas distribu�s selon les sens du
\textit{Dubois} dans ces ressources, et que l'enrichissement ne
peut donc se faire selon la signification des unit�s lexicales
originelles d�termin�e par la d�sambigu�sation s�mantique. Pour
pouvoir conserver un enrichissement s�mantique, seuls les
synonymes qui poss�dent les m�mes traits s�mantiques dans le
\textit{Dubois} que le mot d�sambigu�s� peuvent �tre utilis�s pour
enrichir ce mot. Les autres synonymes propos�s sont consid�r�s
comme des synonymes pour un autre sens.

La m�thode d'enrichissement consiste simplement � mettre en
disjonction, dans la structure de l'information que l'on est en
train de construire, l'unit� lexicale originelle et le ou les
synonymes qui lui correspondent dans l'�nonc�. L'exemple
\ref{enriSyn} page \pageref{enriSyn} permet de comprendre le
fonctionnement de cet enrichissement. La d�sambigu�sation
s�mantique a d�termin� que le sens de \textit{chef} dans l'�nonc�
est <<~autorit�~>> (n�1). Les synonymes propos�s pour ce sens (en
gras) viennent simplement se glisser en disjonction dans les
d�pendance o� le mot originel appara�t.

\begin{figure}[!h]
\begin{center}
\mbox{\parbox{12cm}{
\textsf{\'{E}nonc� � enrichir~:}\\
C�sar fixe � Al�sia le \textbf{chef} des coalis�s\\

\textsf{\textsf{Synonymes propos�s~:}}\\
\textbf{commandant (sens 1~: autorit�)}\\
\textbf{dirigeant (sens 1~: autorit�)}\\
cuisinier (sens 2~: responsable de cuisine)\\
ma�tre queux (sens 2~: responsable de cuisine)\\

\textsf{D�pendances impliquant chef (sens 1, structure non enrichie)~:}\\
\texttt{VARG[DIR](fixe,chef)}\\
\texttt{NMOD[INDIR](chef,de,coalis�s)}\\

\textsf{D�pendances impliquant chef (sens 1, structure enrichie)~:}\\
$
\mathtt{VARG[DIR]}
\left(
\begin{array}{cc}
               & \mathtt{chef} \\
               & OU \\
\mathtt{fixe,~} & \mathtt{\mathbf{commandant}} \\
               & OU \\
               & \mathbf{\mathbf{dirigeant}} \\
\end{array} \right)
$ \\
$
\mathtt{NMOD[INDIR]}
\left(
\begin{array}{ccc}
\mathtt{chef}                & \\
OU                           & \\
\mathtt{\mathbf{commandant}} & \mathtt{,~des,~coalis\acute{e}s} \\
OU                           & \\
\mathbf{\mathbf{dirigeant}}  & \\
\end{array}
\right) $ }} \caption{Enrichissement synonymique.} \label{enriSyn}
\end{center}
\end{figure}

L'autre mani�re d'enrichir les documents consiste � utiliser des
formes d�riv�es des unit�s lexicales qui composent les �nonc�s,
consid�rant que la forme d�riv�e a un sens proche de la forme
originelle. Le \textit{Dubois} poss�de un champ informationnel qui
indique quels sont les d�riv�s d'une unit� lexicale dans chacun de
ses sens. Par exemple, le d�riv� \textit{tracteur} provient du mot
\textit{tirer}. Mais si \textit{tracteur} d�rive bien de
\textit{tirer} sous son sens <<~remorquer~>>, il n'en va pas de
m�me sous son sens <<~faire partir une arme � feu~>>.

Dans la plupart des cas, le d�riv� appartient � une cat�gorie
grammaticale diff�rente de celle du mot originel. De ce fait, les
relations syntaxiques que le mot originel entretient avec son
environnement ne peuvent rester inchang�es lors de la d�rivation.

En examinant chaque type de d�rivation suffixale, nous avons
construit une table de correspondance indiquant le sch�ma
syntaxique correspondant � chaque contexte originel. Ce tableau de
correspondance permet de transformer un fragment de texte par
d�rivation d'une unit� lexicale sans en modifier notablement le
sens. Par exemple, l'�nonc� l'\textit{arriv�e du train} peut �tre
transform� par un d�riv� \textit{arriver} gr�ce au sch�ma
syntaxique correspondant (\texttt{NMOD[INDIR](arriv�e,de,train)
==> SUBJ(arriver,train)}). L'�nonc� qui en d�coule \textit{le
train arrive} a pratiquement la m�me signification que celui dont
il d�coule.

\section{Interroger la structure informationnelle}

M�me si la base documentaire a �t� analys�e et qu'une expansion
l'a consid�rablement enrichie, la phase d'analyse de la requ�te
seule permet d'identifier les donn�es proches de la r�ponse � la
question. Le traitement de la requ�te est donc de premi�re
importance. Ce traitement est similaire � celui des documents,
mais il est limit� � l'analyse linguistique, et encore cette
derni�re ne comprend-elle pas la d�sambigu�sation s�mantique. La
proc�dure d'expansion n'est pas n�cessaire car la structure
informationnelle a d�j� �t� enrichie, et de plus elle ne peut �tre
mise en {\oe}uvre par manque de contexte permettant l'application
de la d�sambigu�sation s�mantique.

L'analyse linguistique de la question am�ne � la construction
d'une structure informationnelle locale, similaire � celle des
documents, mais �videmment plus rudimentaire. La grammaire
employ�e pour la question a �t� modifi�e de telle mani�re que les
caract�ristiques sp�cifiques � l'interrogation n'apparaissent pas
dans l'analyse, et donc pas non plus dans la structure locale. Si
l'interrogation porte sur un mot explicite de la question, ce mot
(appel� \textit{focus}) dispara�t de la structure locale, mais ses
caract�ristiques s�mantiques sont maintenues sous forme de traits,
et son requises dans la r�ponse. Dans les autres cas, les traits
s�mantiques du \textit{focus} d�pendent de l'interrogatif.

Une fois la structure locale �labor�e, la r�ponse peut �tre
trouv�e dans la structure informationnelle documentaire par simple
comparaison avec cette structure locale. Le syst�me peut �tre
interrog� � diff�rents niveaux (texte, paragraphe, phrase), mais
dans le cas d'une application de question-r�ponse, seul le niveau
de la phrase est pertinent. Une r�ponse congrue est une phrase qui
contient les informations contenues dans la structure locale,
ainsi que l'�l�ment non identifi� qui correspond aux traits
s�mantiques du \textit{focus}.

\begin{figure}[!h]
\begin{center}
\mbox{\parbox{10cm}{
\textsf{Question propos�e~:}\\
De quel chef Domitien fut-il le successeur~?\\

\textsf{Structure de la question (d�pendances)~:}\\
\textbf{NMOD}[SPRED](\textbf{Domitien,successeur})\\
\textbf{NMOD[INDIR](successeur,de,chef)}\\

\textsf{R�ponse attendue~:}\\
(\dots) Domitien succ�da � l'empereur Titus (\dots)\\

\textsf{Structure enrichie du texte~:}\\
SUBJ(succ�da \textit{OU remplacer},Domitien)\\
VARG[INDIR](succ�da,�,empereur)\\
\textit{VARG[DIR](remplacer},empereur OU \textit{chef)}\\
NN(empereur OU \textit{chef OU souverain},Titus)\\
\textit{\textbf{NMOD[INDIR](successeur,de}},empereur \textit{OU \textbf{chef})}\\
\textit{\textbf{NMOD(Domitien,successeur)}}
}}
\caption{Interrogation d'un texte enrichi.} \label{interro}
\end{center}
\end{figure}

L'exemple \ref{interro} page \pageref{interro} montre comment
l'expansion du texte permet de mettre en correspondance une
question avec la r�ponse dans laquelle la plupart des termes de la
requ�te ne sont pas repr�sent�s. Les d�pendances et leurs
arguments forment la structure informationnelle. Les parties en
gras montrent les �l�ments qui se r�pondent dans la structure de
la question et dans celle du texte. Les �l�ments en italiques sont
issus de l'enrichissement, soit synonymique, soit d�rivationnel.

\section{�valuation}

�tant donn� qu'il n'existe aucune �valuation standard de la t�che
de question-r�ponse pour le fran�ais, nous nous sommes inspir� du
mod�le de TREC-8 \cite{Voorhees99}. Pour notre �valuation, huit
personnes non sp�cialistes on lu 50 articles de
l'\textit{Encyclop�die Hachette Multim�dia 2000} et on propos� 25
questions chacun sur leur lecture. Les 200 questions sont en
fran�ais correct, sans erreur orthographique ni syntaxique. Chaque
question poss�de au moins une r�ponse dans les articles. Nous
avons �tabli un <<~plancher~>> (\textsl{baseline}) en effectuant
une interrogation de la base documentaire en utilisant uniquement
le vocabulaire (lemmatis�) pr�sent dans les documents, sans autre
traitement. Nous �tablissons un second point de comparaison en
enrichissant les documents avec tous les synonymes sans aucune
utilisation de l'analyse linguistique, et sans filtrage par la
d�sambigu�sation s�mantique (\textit{synonymes sans s�mantique}).

Nous comparons les r�sultats avec l'enrichissement s�mantique
synonymique (\textit{synonymes avec s�mantique}), puis avec tous
les enrichissements (\textit{tous les enrichissements}). Seules
les cinq premi�res r�ponses sont prises en compte. Une score est
allou� � chaque question. Ce score est de 1 si la premi�re r�ponse
est correcte, de 1/2 si la premi�re r�ponse est incorrecte et la
deuxi�me est correcte, de 1/3 si les deux premi�res r�ponses sont
fausses et que la troisi�me est correcte, etc. Si aucune bonne
r�ponse n'appara�t parmi les cinq premi�res, le score est de 0.
Les scores indiqu�s dans le tableau d'�valuation sont une moyenne
pour les 200 questions propos�es.

\begin{table}[!h]
\begin{center}
\begin{tabular}{|l|c|c|}
\hline
Enrichissement              & Score  & Pas de r�ponse \\
\hline
Plancher                    & 0.295  & 139 \\
Synonymes (sans s�mantique) & 0.303  & 137 \\
Synonymes (avec s�mantique) & 0.487  & 100 \\
Tous les enrichissements    & 0.504  & 97 \\
\hline
\end{tabular}
\end{center}
\end{table}

Cette �valuation montre la r�elle am�lioration de l'utilisation
d'une discrimination s�mantique pour l'expansion d'�nonc�s
appliqu�e � la t�che de question-r�ponse. Ces enrichissements
permettent d'�liminer de fausses propositions de r�ponses et
d'obtenir plus rapidement la r�ponse juste � une question pos�e.

Malgr� ces r�sultats prometteurs, de nombreuses am�liorations
peuvent encore �tre effectu�es pour am�liorer les performances du
syst�me. Notamment, le manque de synonymes est encore flagrant
lorsqu'on �tudie les questions et les (manques de) r�ponses en
profondeur. Par exemple, \textit{bru} et \textit{belle-fille} ne
sont jamais mis en relation. D'autres relations s�mantiques
devraient �galement �tre int�gr�es pour permettre de faire le lien
entre des informations proches, mais pas synonymes~: l'hyp�ronymie
permettrait ainsi de mettre en relation \textit{fonction} et
\textit{consul}, le premier recouvrant le second. Il y a encore la
n�cessit� de marquer l'�quivalence entre certaines expressions,
comme \textit{X est fatal � Y} qui �quivaut � \textit{Y meurt de
X}.

Par ailleurs, l'exigence d'une correspondance stricte et exacte
entre la structure de la question et celle des documents elimine
de fait des r�ponses l�g�rement diff�rentes de la structure
exig�e. Une m�thode de d�gradation de la correspondance des
structures, avec pond�ration des r�ponses candidates, serait sans
doute la bienvenue.

\section{Conclusion}

Dans cet article, nous avons montr� l'int�r�t du pr�traitement des
documents contenus dans une base documentaire destin�e � �tre
interrog�e selon les modalit�s de la t�che de question-r�ponse. Le
fait de soumettre le texte � des traitements plut�t que la
question est justifi� par le contexte g�n�ralement plus large dans
les �nonc�s des documents, rendant de ce fait possible l'usage
d'un syst�me de d�sambigu�sation s�mantique pour identifier le
sens correct de chaque �l�ment d'information dans le contexte dans
lequel il appara�t. De ce fait, les diff�rents enrichissements
apport�s pour r�aliser une expansion de texte sont plus pr�cis et
les r�ponses apport�es sont plus souvent correctes.

Nous pr�sentons �galement un syst�me de question-r�ponse fond� sur
la construction d'une structure informationnelle d'une base
documentaire. Cette structure provient de l'analyse linguistique
(morphologique, syntaxique et s�mantique) des documents, et de
l'expansion des �nonc�s par enrichissement synonymique et
d�rivationnel. L'�valuation confirme l'int�r�t de l'enrichissement
s�mantique, qui est rendu possible seulement par le traitement des
textes plut�t que celui des questions.


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%1998a; Author et Buthor, 2000; Author, 2000; Tuthor et al.,
%1998b).
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%\bibitem{key}
%I. M. Author, ``Some Related Article I Wrote,'' {\em Some Fine
%Journal}, Vol. 17, pp. 1-100, 1987.
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%\bibitem{baz}
%A. N. Expert, {\em A Book He Wrote,} His Publisher, 1989.
%\end{thebibliography}

\begin{thebibliography}{9}

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Jean Dubois et Fran�oise Dubois-Charlier, \textit{Dictionnaire des
verbes fran�ais}, Larousse, Paris, 1997. Ce dictionnaire n'existe
au d�part qu'en version �lectronique. Il dispose de son compl�ment
naturel \textit{Dictinnaire des mots}. Ces deux ressources sont
disponibles � ELDA.

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\end{document}

cs0506047.extracted_bib
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%\bibitem{baz}
%A. N. Expert, {\em A Book He Wrote,} His Publisher, 1989.
%\end{thebibliography}