Extraction de connaissances à partir de textes structurés
Abstract
Cet article propose un schéma général d'extraction de connaissances à partir de textes et situe la fouille de textes comme une étape particulière d'un processus complexe. Notre position est que tout processus de fouille de textes doit nécessairement exploiter un modèle de connaissances et qu'il est essentiel d'extraire des textes des informations structurées auxquelles peut être associée une sémantique. De ce fait, nous nous intéressons tout particulièrement à la structure des textes, structure devant être prise dans un sens très général qui va d'une structuration physique (hiérarchique) à une structuration cognitive ou sémantique. Nous montrons comment ces différentes dimensions du document et du texte peuvent ou pourraient être prises en compte pour que le processus dans son ensemble soit incrémental, c'est-à-dire qu'il soit initialisé avec un ensemble de connaissances réduit qui augmente au fur et à mesure des boucles de traitement. || This paper proposes a global schema for Knowledge Discovery in Texts and presents Text Mining as a specific step of the overall process. We argue that any text mining process should rely on a knowledge model, and that it is crucial for the information ex
Keywords
knowledge extraction from texts
text mining
document structure
natural language processing
information extraction
fouille de textes
structure du document
traitement automatique de la langue
extraction d'information
modèle de connaisances
knowledge model
extraction de connaissances à partir de textes