Keyphrase Extraction (Extraction de phrases clés)

L’extraction de phrases clés dans le traitement du langage naturel (NLP) consiste à extraire les phrases les plus importantes d’un document et à en capturer l’essence. Cette technique facilite les contrôles de similarité des documents et améliore l’efficacité de la recherche. La mise en correspondance des requêtes des utilisateurs avec les phrases extraites accélère la recherche, en particulier dans les grandes bases de données.

Dans le monde des affaires, l’extraction de phrases-clés est essentielle pour analyser les commentaires des clients, comprendre les sentiments et repérer les tendances émergentes. Il s’agit d’une tâche difficile, qui exige de prêter attention aux détails linguistiques, au contexte et à la structure des documents. Pourtant, elle joue un rôle essentiel dans la recherche d’informations et le traitement automatique des langues (NLP).

Comprendre l’extraction de phrases clés #

Le processus d’extraction de phrases-clés se divise en deux étapes :

• L‘extraction des phrases candidates: Il s’agit d’étudier la façon dont les mots sont utilisés et la manière dont les documents sont rédigés, de rechercher des phrases possibles sur la base de règles spécifiques, telles que leur fréquence d’apparition ou leur importance, puis d’utiliser des méthodes manuelles ou automatisées, telles que les expressions régulières, pour extraire les phrases importantes. Ces phrases extraites et codées en dur sont appelées « phrases candidates ».

• Classement des phrases candidates : Une fois les phrases candidates identifiées, leur classement est déterminé en fonction de leur pertinence par rapport à un document textuel d’intérêt. Les phrases candidates les mieux classées sont les phrases clés de ce document. Ce processus de classement est généralement réalisé à l’aide d’algorithmes spécialisés tels que …..

Tout d’abord, les phrases candidates sont converties en vecteurs numériques dans le cadre d’un processus appelé «  word embedding ». Ensuite, nous prenons le document entier, disons un article sur l’intelligence artificielle, et nous le représentons sous la forme d’un autre vecteur. Enfin, nous comparons les vecteurs des phrases candidates avec le vecteur du document entier. Cette comparaison nous aide à comprendre à quel point ces phrases sont liées au contenu de l’article, ce qui nous permet d’évaluer leur similarité et de classer leur importance dans le contexte du document.

L’extraction de phrases-clés comparée à d’autres techniques NLP

L’extraction de phrases-clés présente des similitudes avec d’autres techniques NLP. Dans cette section, nous analyserons les similitudes et les différences.

• Extraction de mots-clés : L’extraction de mots-clés et l’extraction de phrases-clés sont souvent confondues mais ont des objectifs distincts. L’extraction de mots-clés vise à extraire les mots importants d’un document. En revanche, l’extraction de phrases-clés vise à regrouper des mots qui forment des phrases. Considérez l’extraction de mots-clés comme une partie de l’extraction de phrases-clés, car elles utilisent des techniques similaires.

• Résumé de texte : Le résumé de texte est une technique de NLP qui consiste à condenser un long document tout en conservant son sens. L’extraction de phrases-clés contribue à la synthèse en garantissant que les phrases essentielles sont incluses, quelle que soit la taille du document

Les deux techniques diffèrent dans leur utilisation et leur mise en œuvre. Les résumés sont souvent générés en extrayant les phrases clés d’un document. Cette technique, connue sous le nom de résumé de texte extractif, est similaire à celles utilisées pour l’extraction de phrases. Cependant, des techniques NLP plus avancées sont maintenant utilisées pour générer des résumés dans la pratique.

• Extraction d’informations : L’extraction d’informations consiste à récupérer des informations organisées telles que des dates, des lieux ou toute autre information pertinente dans un document textuel. En revanche, l’extraction de phrases clés est utilisée pour identifier les termes ou les phrases clés qui représentent les thèmes d’un document. Le texte n’étant pas structuré, nous utilisons l’extraction d’informations pour en extraire les détails utiles de manière structurée. Des techniques telles que la reconnaissance des entités nommées(NER) sont utiles pour les tâches d’extraction d’informations.

Techniques d’extraction de phrases-clés #

Les techniques d’extraction de phrases-clés peuvent être classées en deux catégories :

• Les techniques supervisées.

• Techniques non supervisées.

Techniques d’extraction de phrases-clés supervisées

Dans cette méthode, vous entraînez un modèle à l’aide d’un ensemble de données de phrases-clés étiquetées pour un domaine particulier. Par exemple, nous pouvons disposer d’un ensemble de données d’expressions clés pour un domaine spécifique, comme les affaires. Lors de l’extraction des phrases-clés d’un nouveau document, le modèle décide si chaque phrase candidate est une phrase-clé.

Si les techniques supervisées excellent dans leur domaine, la création de l’ensemble de données de formation prend du temps. Elles peuvent être moins performantes dans différents domaines en raison des caractéristiques spécifiques des données d’entraînement.

Dans l’extraction supervisée de phrases-clés, les tâches peuvent être soit la classification (décider si une phrase est une phrase-clé), soit le classement (attribuer des rangs aux phrases). Le SVM de classement, qui utilise une machine à vecteur de support, est un exemple de modèle pour les tâches de classement.

Techniques d’extraction de phrases-clés non supervisées

Les techniques d’extraction de phrases-clés non supervisées ne s’appuient pas sur un ensemble de données préexistant pour former un modèle d’extraction. Elles utilisent plutôt des méthodes allant de l’analyse des propriétés linguistiques d’un texte à l’utilisation de modèles linguistiques pour l’extraction.

Méthode basée sur la fréquence : TF-IDF

Cette technique simple et efficace permet d’extraire des phrases en se concentrant sur leur fréquence dans un document. Elle identifie les groupes de mots les plus fréquents, en partant du principe que les phrases importantes seront répétées plusieurs fois dans le document.

La fréquence des termes(TF) est l’une des approches les plus utilisées, en particulier pour l’extraction de mots-clés. Elle consiste à extraire le mot qui revient le plus souvent dans le document. Cependant, elle peut également être utilisée pour l’extraction de phrases-clés en considérant les n-grammes supérieurs à 1.

La fréquence inverse des documents(IDF) complète la TF en évaluant la rareté des termes dans les documents. Elle peut également analyser plusieurs paragraphes d’un même document. Les phrases ayant l’IDF le plus élevé dans le document sont considérées comme des phrases-clés.

Bien que les approches basées sur la fréquence fonctionnent dans certains cas, elles présentent des limites. Elles peuvent repérer des séquences de mots qui reviennent souvent, mais toutes les répétitions ne forment pas des phrases significatives.

Les approches basées sur la fréquence peuvent être efficaces dans certains contextes, mais elles présentent des limites qui les rendent moins fiables dans certaines situations. Par exemple, si ces approches peuvent identifier des séquences de mots fréquentes, toutes les répétitions ne sont pas des phrases significatives.

Méthode linguistique : L’étiquetage des parties du discours (POS)

Cette technique consiste à décomposer le texte en mots et à étiqueter chaque mot avec sa partie du discours (POS). Ensuite, à l’aide de règles et de modèles prédéfinis (expressions régulières), les phrases sont extraites sur la base de propriétés linguistiques telles que les noms, les verbes, les adjectifs, etc.

Par exemple, nous pouvons utiliser un modèle pour détecter les phrases sans sujet ni prédicat. Les expressions régulières sont également utiles pour repérer les noms, les adjectifs et les phrases verbales.

L’étiquetage POS est souvent la première étape pour trouver des phrases potentielles dans un document. Ces phrases sont ensuite soumises à un processus plus avancé afin d’identifier les phrases-clés proprement dites.

Vecteurs intégrés : Word2Vec, Doc2Vec et Glove

L’intégration est une autre technique employée pour l’extraction de phrases-clés. Ce processus consiste à convertir les phrases-clés potentielles en représentations vectorielles, puis à les comparer à la représentation vectorielle du document. L’utilisation de l’intégration vectorielle pour le NLP a été initialement introduite avec l’algorithme Word2Vec, qui proposait que les mots ayant des significations similaires aient des représentations vectorielles similaires.

Des développements ultérieurs, tels que Doc2Vec, ont étendu ce concept à des documents entiers. GloVe(Glove Vectors), quant à lui, applique les mêmes principes que Word2Vec, mais avec une différence simple. GloVe utilise des statistiques de cooccurrence globales sur l’ensemble du corpus, tandis que Word2Vec se concentre sur le contexte local.

Paramètres d’évaluation pour l’extraction de phrases-clés #

Lors de l’évaluation des algorithmes d’extraction de phrases-clés, une approche courante consiste à traiter la tâche comme un problème de classification binaire, où l’algorithme prédit si une phrase candidate est une phrase-clé. Mais toutes les phrases-clés ne sont pas aussi pertinentes pour le document textuel. Certaines phrases-clés peuvent avoir une relation plus forte que d’autres avec le contenu du document. Il est donc essentiel d’utiliser des mesures d’évaluation qui prennent en compte le classement des expressions clés.

Cela nous amène à nos deux catégories de mesures pour l’extraction de phrases-clés :

• Mesures traditionnelles

• Mesures basées sur le classement.

Mesures traditionnelles

Ces mesures sont couramment utilisées dans les tâches de classification. Elles comprennent la précision, le rappel et le score F1. Voici comment les utiliser pour l’extraction de phrases-clés :

• Précision : La précision pour l’extraction de phrases-clés est la proportion de phrases-clés correctement identifiées et extraites par l’algorithme. En d’autres termes, elle mesure la précision des phrases-clés extraites.

• Rappel : Le rappel est la proportion de phrases-clés correctement identifiées parmi toutes les phrases-clés pertinentes du document ou du corpus. Il mesure l’exhaustivité du processus d’extraction des phrases-clés.

• Score F1 : Le score F1 combine la précision et le rappel en une seule mesure, en utilisant la moyenne harmonique. Dans l’extraction de phrases-clés, nous n’évaluons pas le modèle dans toutes les catégories possibles, mais nous nous concentrons sur sa précision dans l’extraction d’un nombre défini de phrases-clés d’un document.

Ces mesures d’évaluation sont similaires aux tâches de classification top-k, où le modèle est évalué sur la prédiction des top-k classes avec les scores de confiance les plus élevés. Pour l’extraction de phrases-clés, des mesures telles que precision@k, recall@k et F1 score@k évaluent spécifiquement l’efficacité du modèle à identifier les phrases-clés les plus pertinentes dans une limite donnée, ce qui ressemble aux scénarios de classification top-k.

Mesures basées sur le classement

Ces mesures traitent la tâche d’extraction de phrases-clés comme un problème de classement, en évaluant chaque phrase-clé extraite en fonction de sa pertinence par rapport au contenu du document.

• Rang réciproque moyen (MRR) : Le rang réciproque moyen(MRR) est utilisé pour évaluer l’efficacité du classement des phrases-clés extraites. Il mesure la qualité moyenne du classement en évaluant la réciproque du rang de la première phrase clé correctement extraite dans la liste des phrases clés candidates. En d’autres termes, le MRR quantifie la rapidité avec laquelle l’algorithme peut identifier les expressions clés pertinentes, une valeur MRR plus élevée indiquant une meilleure performance.

• Précision moyenne (MAP) : La précision moyenne(MAP) est utilisée pour évaluer la qualité globale du classement produit par l’algorithme d’extraction sur plusieurs documents. Il calcule la précision moyenne pour chaque document, puis la moyenne de ces précisions moyennes.

• Gain cumulatif actualisé normalisé (nDCG) : Le gain cumulatif actualisé normalisé(nDCG) évalue le classement des phrases-clés extraites, en tenant compte de leur pertinence et de leur position dans la liste. Il calcule le gain total en additionnant les scores de pertinence des phrases-clés et en ajustant leur position. Le score idéal normalise ensuite le gain pour obtenir le nDCG.

Défis de l’extraction de phrases-clés #

L’extraction de phrases-clés se heurte à plusieurs difficultés qui peuvent entraver les performances des algorithmes les plus performants. En voici quelques-uns :

• Perte de contexte : Le contexte est souvent perdu une fois qu’une phrase clé est extraite d’un document. Il devient difficile de discerner la pertinence d’une phrase lorsqu’elle est isolée des autres mots qui fournissent un contexte supplémentaire. Par conséquent, la phrase extraite peut être classée à tort à un niveau inférieur à sa pertinence réelle.

• Ambiguïté due à la polysémie : On parle de polysémie lorsqu’une phrase a plusieurs sens. Cette situation est source d’ambiguïté. Un algorithme d’expression clé doit naviguer à travers tout cela afin d’identifier et d’extraire correctement l’expression clé la plus pertinente sur le plan contextuel.

• Adaptation à différentes langues : L’un des défis de l’extraction de phrases-clés consiste à transférer en douceur les phrases apprises d’une langue à l’autre. Chaque langue ayant ses propres règles, les techniques telles que l’étiquetage POS ne fonctionnent pas bien d’une langue à l’autre. Même les modèles d’intégration linguistique doivent être révisés. Cela nécessite des méthodes spécifiques pour chaque langue et une réévaluation constante pour garantir l’efficacité dans les différentes langues.

• Adaptation à un nouveau domaine : Ce défi est commun aux modèles d’extraction de phrases-clés supervisés. Il leur est difficile d’appliquer ce qu’ils ont appris d’un domaine de connaissances à un autre, car chaque domaine a des phrases-clés uniques. Bien que les modèles non supervisés puissent aider à résoudre les problèmes spécifiques à un domaine, les recherches passées montrent que les modèles supervisés sont souvent plus performants que les modèles non supervisés.

Applications dans le monde réel #

L’extraction de phrases-clés est appliquée à divers secteurs d’activité. Voici quelques exemples d’applications :

Optimisation des moteurs de recherche (SEO) pour le contenu numérique : Les expressions clés sont essentielles pour améliorer le classement du contenu dans les moteurs de recherche. Un algorithme d’extraction de phrases-clés permet de trouver des phrases-clés pertinentes, qui peuvent être ajoutées aux métadonnées, utilisées comme texte alternatif pour les images et informer la création d’annonces sur des plateformes telles que Google Ads. L’utilisation de phrases clés améliore les performances du contenu en matière de référencement.

Intelligence économique grâce à l’analyse du retour d’information des clients : L’extraction d’expressions clés aide les entreprises à comprendre les commentaires des clients provenant de diverses sources telles que les médias sociaux, les enquêtes et les avis. En analysant ces phrases clés, les entreprises peuvent connaître les sentiments et les préférences des clients. Cela les aide à identifier les tendances et les modèles dans les commentaires, révélant quels aspects de leurs produits ou services sont les plus importants pour les clients.

Conclusion #

En résumé, l’extraction de phrases clés est un élément important de la compréhension du contenu écrit. Elle est polyvalente et permet notamment de résumer, d’analyser les tendances et de décoder les commentaires des clients. Malgré les difficultés liées aux nuances linguistiques et à l’évolution du contenu, il est essentiel d’affiner les techniques d’extraction et d’explorer de nouvelles métriques.

Avec son pouvoir de découvrir des informations significatives et d’améliorer la recherche d’informations, l’extraction de phrases-clés se situe à l’intersection de la compréhension du langage et de l’efficacité informatique, révélant l’essence du texte avec précision et clarté.