citations

Ce travail porte sur la détection de reprises de citations d'un corpus issu de la presse française, sur le thème de la guerre en Ukraine. Nous utilisons des méthodes de clusterisation par densité afin de repérer les citations identiques et similaires. Nous avons choisi d'utiliser les algorithmes OPTICS et DBSCAN qui permettent de regrouper des formes textuelles similaires sans avoir au préalable de données annotées. Cette application permet également de questionner l'importance du traitement en amont du contenu textuel, de quantifier les performances du modèle et de comparer les résultats des différentes clusterisations. Nous constatons que l'algorithme OPTICS surpasse DBSCAN en termes de scores. La continuité de ce travail serait d'une part, de pouvoir ordonner les citations de manière temporelle, de pouvoir les suivre dans la presse et d'autre part, une aide à l'annotation manuelle.

L’extraction d’informations est un domaine très vaste. Et en tant qu’informations, les citations sont de plus en plus demandées. Elles sont la preuve écrite de ce qu’une personne a dit. Ce travail s’inscrit donc dans l’objectif de fournir les meilleurs résultats possibles pour répondre à cette question : qui a dit quoi ? Pour ce faire, nous avons implémenté une chaîne de traitement qui permet d’extraire la citation et son auteur. Que la citation soit directe (avec des guillemets), indirecte (sans guillemets) ou avec des anaphores à résoudre, nous couvrirons ici le maximum de cas possible. Et pour un résultat optimal, il est nécessaire de pouvoir résoudre les anaphores et les coréférences car la presse les utilise régulièrement.