Semantic Annotation in Specific Domains with rich Ontologies (Annotation sémantique pour des domaines spécialisés et des ontologies riches) [in French]

Annotation sémantique pour des domaines spécialisés et des ontologies riches Yue Ma1 François Lévy2 Adeline Nazarenko2 (1) TU-Dresden, Germany (2) LIPN, Université Paris 13-CNRS, France mayue@tcs.inf.tu-dresden.de, {francois.levy,adeline.nazarenko}@lipn.univ-paris13.fr RÉSUMÉ Explorer et maintenir une documentation technique est une tâche difficile pour laquelle on pourrait bénéficier d’un outillage efficace, à condition que les documents soient annotés sémanti- quement. Les annotations doivent être riches, cohérentes, suffisamment spécialisées et s’appuyer sur un modèle sémantique explicite – habituellement une ontologie – qui modélise la sémantique du domaine cible. Il s’avère que les approches d’annotation traditionnelles donnent pour cette tâche des résultats limités. Nous proposons donc une nouvelle approche, l’annotation sémantique statistique basée sur les syntagmes, qui prédit les annotations sémantiques à partir d’un ensemble d’apprentissage réduit. Cette modélisation facilite l’annotation sémantique spécialisée au regard de modèles sémantiques de domaine arbitrairement riches. Nous l’évaluons à l’aide de plusieurs métriques et sur deux textes décrivant des réglementations métier. Notre approche obtient de bons résultats. En particulier, la F-mesure est de l’ordre de 91,9% et 97,6% pour la prédiction de l’étiquette et de la position avec différents paramètres. Cela suggère que les annotateurs humains peuvent être fortement aidés pour l’annotation sémantique dans des domaines spécifiques. ABSTRACT Semantic Annotation in Specific Domains with rich Ontologies Technical documentations are generally difficult to explore and maintain. Powerful tools can help, but they require that the documents have been semantically annotated. The annotations must be sufficiently specialized, rich and consistent. They must rely on some explicit semantic model – usually an ontology – that represents the semantics of the target domain. We observed that traditional approaches have limited success on this task and we propose a novel approach, phrase-based statistical semantic annotation, for predicting semantic annotations from a limited training data set. Such a modeling makes the challenging problem, domain specific semantic annotation regarding arbitrarily rich semantic models, easily handled. Our approach achieved a good performance, with several evaluation metrics and on two different business regulatory texts. In particular, it obtained 91.9% and 97.65% F-measure in the label and position predictions with different settings. This suggests that human annotators can be highly supported in domain specific semantic annotation tasks. MOTS-CLÉS : Annotation sémantique, Ontologie de domaine, Annotation automatique, Analyse sémantique des textes, Méthodes statistiques. KEYWORDS: Semantic Annotation, Domain Ontology, Automatic annotation, Semantic Text Analysis, Statistical methods. TALN-RÉCITAL 2013, 17-21 Juin, Les Sables d’Olonne 464 c￿ ATALA 1 Introduction Les documents techniques sont souvent complexes à lire et à maintenir mais ce sont des ressources critiques pour de nombreuses organisations. Les textes réglementaires décrivent les procédures, les règles et les politiques auxquels les organisations doivent se conformer ; ce sont des sources importantes, qui guide souvent la prise de décision dans ces organisations. Les instructions d’utilisation indiquent comment utiliser et maintenir des objets techniques qui sont parfois extrêmement complexes. Les experts ont besoin d’outils pour les aider à maîtriser et à valider ces documents autant que pour les maintenir à jour quand des évolutions techniques se produisent. Les textes sont de longueur variable (de …

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