Les ressources annotées, un enjeu pour l analyse de contenu (vers une méthodologie de l annotation manuelle de corpus)

L annotation manuelle de corpus est devenue un enjeu fondamental pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). En effet, les corpus annotés sont utilisés aussi bien pour créer que pour évaluer des outils de TAL. Or, le processus d annotation manuelle est encore mal connu et les outils proposés pour supporter ce processus souvent mal utilisés, ce qui ne permet pas de garantir le niveau de qualité de ces annotations. Nous proposons dans cette thèse une vision unifiée de l annotation manuelle de corpus pour le TAL. Ce travail est le fruit de diverses expériences de gestion et de participation à des campagnes d annotation, mais également de collaborations avec différents chercheur(e)s. Nous proposons dans un premier temps une méthodologie globale pour la gestion de campagnes d annotation manuelle de corpus qui repose sur deux piliers majeurs : une organisation des campagnes d annotation qui met l évaluation au coeur du processus et une grille d analyse des dimensions de complexité d une campagne d annotation. Un second volet de notre travail a concerné les outils du gestionnaire de campagne. Nous avons pu évaluer l influence exacte de la pré-annotation automatique sur la qualité et la rapidité de correction humaine, grâce à une série d expériences menée sur l annotation morpho-syntaxique de l anglais. Nous avons également apporté des solutions pratiques concernant l évaluation de l annotation manuelle, en donnant au gestionnaire les moyens de sélectionner les mesures les plus appropriées. Enfin, nous avons mis au jour les processus en oeuvre et les outils nécessaires pour une campagne d annotation et instancié ainsi la méthodologie que nous avons décrite.Manual corpus annotation has become a key issue for Natural Langage Processing (NLP), as manually annotated corpora are used both to create and to evaluate NLP tools. However, the process of manual annotation remains underdescribed and the tools used to support it are often misused. This situation prevents the campaign manager from evaluating and guarantying the quality of the annotation. We propose in this work a unified vision of manual corpus annotation for NLP. It results from our experience of annotation campaigns, either as a manager or as a participant, as well as from collaborations with other researchers. We first propose a global methodology for managing manual corpus annotation campaigns, that relies on two pillars: an organization for annotation campaigns that puts evaluation at the heart of the process and an innovative grid for the analysis of the complexity dimensions of an annotation campaign. A second part of our work concerns the tools of the campaign manager. We evaluated the precise influence of automatic pre-annotation on the quality and speed of the correction by humans, through a series of experiments on part-of-speech tagging for English. Furthermore, we propose practical solutions for the evaluation of manual annotations, that proche che vide the campaign manager with the means to select the most appropriate measures. Finally, we brought to light the processes and tools involved in an annotation campaign and we instantiated the methodology that we described.PARIS13-BU Sciences (930792102) / SudocSudocFranceF