extraction de termes

La création d’un système de dialogue prend en compte en premier lieu le domaine d’application. Il existe des systèmes qui sont conçus pour traiter un domaine ouvert (généraliste), d’autres pour traiter un domaine fermé (spécialisé). Nous trouvons plusieurs termes qui représentent les systèmes de dialogue, parmi eux, l’agent conversationnel, l’assistant intelligent ou le chatbot. Le point commun entre ces termes est l’interaction entre l’homme et la machine en langage naturel. Nous présentons dans ce mémoire la méthode que nous avons mis en place pour créer le prototype d’une application de chatbot à domaine fermé pour l’entreprise Yves-Rocher. Le rôle de ce chatbot est d’aider les clients à chercher des soins et des produits cosmétiques. Nous avons utilisé la plateforme Dialogflow de Google pour créer notre agent qui gère les conversations. Nous avons créé une application en nodejs qui gère la recherche des produits. Cependant, la base de données des produits que nous avons utilisée pour implémenter notre agent, ne contient pas de synonymes ou de variations de termes pour chaque produit. Pour cela, nous avons créé une méthode pour simplifier et générer des termes pour chaque produit afin d’enrichir notre base de données.

Puisque les chercheurs se concentrent plus sur les corpus bilingues, nous nous intéressons dans un premier temps à la situation des outils de traitement des corpus multilingues (plus de trois langues), y compris les langues slaves. Les outils pris en compte concernent l'alignement et l'extraction des termes, mais nous nous intéressons aussi aux concordanciers. Dans un second temps, nous appliquons les outils accessibles à notre corpus pour observer les occurrences extraites du corpus dans leur contexte immédiat et ensuite, l'alignement effectué pour analyser des équivalences en traductions. A l’avenir, le traitement de ce corpus pourrait aboutir à un lexique quadrilingue spécialisé en programmation.

La création d'un glossaire bilingue nécessite le choix judicieux du corpus à partir duquel la terminologie est extraite. Pour une extraction de terminologie efficace, les textes sont soigneusement préparés, segmentés avant qu'ils ne soient traités.Une selection d'outils informatiques est accessible pour l'extraction de terminologie. L'efficacité de l'extraction dépend de la transformation du texte en format le mieux supporté par le logiciel et les réglages des paramétres de ce dernier. L'alignement des termes à l'aide des extracteurs actuels n'est pas au point.

Le nettoyage et la rationalisation des termes représentent un travail manuel important. La création d'un glossaire bilingue peut se faire également par l'alignement des textes bilingues. Elle nécessite non seulement la bonne préparation du texte mais un travail "manuel" important.

Php et Mysql sont des languages conviviaux pour la mise en ligne du glossaire bien préparé.