Ratkovic Zorana – Analyse prédicative pour l’extraction d’information : application au domaine de la biologie

Thèse de doctorat à l'école doctorale Langage et langues de l'université Paris 3 sous la direction de Thierry Poibeau, 2014

Directeur de thèse : Thierry Poibeau

Résumé

L’abondance de textes dans le domaine biomédical nécessite le recours à des méthodes de traitement automatique pour améliorer la recherche d’informations précises. L’extraction d’information (EI) vise précisément à extraire de l’information pertinente à partir de données non-structurées. Une grande partie des méthodes dans ce domaine se concentre sur les approches d’apprentissage automatique, en ayant recours à des traitements linguistiques profonds. L’analyse syntaxique joue notamment un rôle important, en fournissant une analyse précise des relations entre les éléments de la phrase.Cette thèse étudie le rôle de l’analyse syntaxique en dépendances dans le cadre d’applications d’EI dans le domaine biomédical. Elle comprend l’évaluation de différents analyseurs ainsi qu’une analyse détaillée des erreurs. Une fois l’analyseur le plus adapté sélectionné, les différentes étapes de traitement linguistique pour atteindre une EI de haute qualité, fondée sur la syntaxe, sont abordés : ces traitements incluent des étapes de pré-traitement (segmentation en mots) et des traitements linguistiques de plus haut niveau (lié à la sémantique et à l’analyse de la coréférence). Cette thèse explore également la manière dont les différents niveaux de traitement linguistique peuvent être représentés puis exploités par l’algorithme d’apprentissage. Enfin, partant du constat que le domaine biomédical est en fait extrêmement diversifié, cette thèse explore l’adaptation des techniques à différents sous-domaines, en utilisant des connaissances et des ressources déjà existantes. Les méthodes et les approches décrites sont explorées en utilisant deux corpus biomédicaux différents, montrant comment les résultats d’IE sont utilisés dans des tâches concrètes.