Formalisation de connaissances à partir de corpus : modélisation linguistique du contexte pour l'extraction automatique de relations sémantiques

Corpora, which are text collections selected for specific purposes, are playing an increasing role in Linguistics and Natural Language Processing (NLP). They are conceived as knowledge sources on natural language use, as much as knowledge on the entities designated by linguistic expressions, and they are used in particular to evaluate NLP application performances. The criteria prevailing on their constitution have an obvious, though still delicate to characterize, impact on (i) the major linguistic structures they contain, (ii) the knowledge conveyed, and, (iii) computational systems' success on a give task. This thesis studies methodologies of automatic extraction of semantic relations on written text corpora. Such a topic calls for a detailed examination of the context in which a given expression holds, as well as for the discovery of the features which determine its meaning, in order to be able to link semantic units. Generally, contextual models are built from the co-occurrence analysis of linguistic informations, drawn from resources and NLP tools. The benefits and limits of these informations are evaluated in a task of relation extraction from corpora belonging to different genres (press article, fairy tale, biography). The results show that these informations are insufficient to reach a satisfying semantic representation as well as to design robust systems. Two problems are particularly addressed. On the one hand, it seems indispensable to add informations related to text genre. So as to characterize the impact of genre on semantic relations, an automatic classification method, which relies on the semantic restrictions holding between verbs and nouns, is proposed. The method is experimented on a fairy tale corpus and on a press corpus. On the other hand, contextual models need to deal with problems which come under discourse surface variation. In a text, related linguistic expressions are not always close to one another and it is sometimes necessary to design complex algorithms in order to detect long dependencies. To answer this problem in a coherent manner, a method of discourse segmentation based on surface structure triggers in written corpora, is proposed. It paves the way for grammars operating on macro-syntactic categories in order to structure the discursive representation of a sentence. This method is applied prior to a syntactic analysis and its improvement is evaluated. The solutions proposed to these problems help us to approach Information Extraction from a particular angle : the implemented system is evaluated on a task of Named Entity correction in the context of a Question-Answering System. This specific need entails the alignment of a category definition on the type of answer expected by the question.Les corpus, collections de textes sélectionnés dans un objectif spécifique, occupent une place de plus en plus déterminante en Linguistique comme en Traitement Automatique des Langues (TAL). Considérés à la fois comme source de connaissances sur l'usage authentique des langues, ou sur les entités que désignent des expressions linguistiques, ils sont notamment employés pour évaluer la performance d'applications de TAL. Les critères qui prévalent à leur constitution ont un impact évident, mais encore délicat à caractériser, sur (i) les structures linguistiques majeures qu'ils renferment, (ii) les connaissances qui y sont véhiculées, et, (iii) la capacité de systèmes informatiques à accomplir une tâche donnée. Ce mémoire étudie des méthodologies d'extraction automatique de relations sémantiques dans des corpus de textes écrits. Un tel sujet invite à examiner en détail le contexte dans lequel une expression linguistique s'applique, à identifier les informations qui déterminent son sens, afin d'espérer relier des unités sémantiques. Généralement, la modélisation du contexte est établie à partir de l'analyse de co-occurrence d'informations linguistiques issues de ressources ou obtenues par des systèmes de TAL. Les intérêts et limites de ces informations sont évalués dans le cadre de la tâche d'extraction de relations sur des corpus de genre différent (article de presse, conte, biographie). Les résultats obtenus permettent d'observer que pour atteindre une représentation sémantique satisfaisante ainsi que pour concevoir des systèmes robustes, ces informations ne suffisent pas. Deux problèmes sont particulièrement étudiés. D'une part, il semble indispensable d'ajouter des informations qui concernent le genre du texte. Pour caractériser l'impact du genre sur les relations sémantiques, une méthode de classification automatique, reposant sur les restrictions sémantiques qui s'exercent dans le cadre de relations verbo-nominales, est proposée. La méthode est expérimentée sur un corpus de conte et un corpus de presse. D'autre part, la modélisation du contexte pose des problèmes qui relèvent de la variation discursive de surface. Un texte ne met pas toujours bout à bout des expressions linguistiques en relation et il est parfois nécessaire de recourir à des algorithmes complexes pour détecter des relations à longue portée. Pour répondre à ce problème de façon cohérente, une méthode de segmentation discursive, qui s'appuie sur des indices de structuration de surface apparaissant dans des corpus écrits, est proposée. Elle ouvre le champ à la conception de grammaires qui permettent de raisonner sur des catégories d'ordre macro-syntaxique afin de structurer la représentation discursive d'une phrase. Cette méthode est appliquée en amont d'une analyse syntaxique et l'amélioration des performances est évaluée. Les solutions proposées à ces deux problèmes nous permettent d'aborder l'extraction d'information sous un angle particulier : le système implémenté est évalué sur une tâche de correction d'Entités Nommées dans le contexte d'application des Systèmes de Question-Réponse. Ce besoin spécifique entraîne l'alignement de la définition d'une catégorie sur le type de réponse attendue par une question