Generation d’enonces descriptifs en Français bases sur des modeles cognitifs et linguistiques
Stéphanie Pouchot - Laurence Balicco
Equipe CRISTAL - GRESEC
ICM - Université Stendhal, BP 25, 38040 Grenoble Cedex 09
Tél. : 04 76 82 68 62 / 04 76 82 68 33
Mél. : pouchot@u-grenoble3.fr / balicco@u-grenoble3.fr 
Résumé
Dans le contexte général de la communication écrite, un destinateur cherche à transmettre un contenu informatif à un destinataire. En génération automatique de textes, celui qui produit le message est un ordinateur. Pour être compris par celui à qui il s'adresse, il doit fournir des messages adaptés à celui-ci, notamment au niveau du langage. Il est alors nécessaire de se baser sur des exemples concrets si l’on veut reproduire les mécanismes humains mis en œuvre lors d’une tâche de production d’énoncés. 
L’objectif de l’application que nous avons associée au générateur développé dans notre équipe est d’engendrer des textes se rapprochant le plus possible de ceux d’un corpus de textes descriptifs en français. Différentes études effectuées sur ce corpus ont permis de dégager des règles de production d’énoncés et des paramètres intégrables au générateur. Ceci fait l’objet du projet DéGA (Description Générées Automatiquement).
Mots-clefs
génération automatique de textes, analyse de corpus, modèles

Generation d’enonces descriptifs en Français bases sur des modeles cognitifs et linguistiques
Résumé
Dans le contexte général de la communication écrite, un destinateur cherche à transmettre un contenu informatif à un destinataire. En génération automatique de textes, celui qui produit le message est un ordinateur. Pour être compris par celui à qui il s'adresse, il doit fournir des messages adaptés à celui-ci, notamment au niveau du langage. Il est alors nécessaire de se baser sur des exemples concrets si l’on veut reproduire les mécanismes humains mis en œuvre lors d’une tâche de production d’énoncés. L’objectif de l’application que nous avons associée au générateur développé dans notre équipe est d’engendrer des textes se rapprochant le plus possible de ceux d’un corpus de textes descriptifs en français. Différentes études effectuées sur ce corpus ont permis de dégager des règles de production d’énoncés et des paramètres intégrables au générateur. Ceci fait l’objet du projet DéGA (Description Générées Automatiquement).

Dans le schéma classique de la communication, un destinateur envoie un message à un destinataire par un canal en utilisant un code. Pour que le contenu du message puisse être transmis, le code doit être partagé par l'émetteur et le récepteur du message. Plus simplement, les deux interlocuteurs doivent parler la même langue. Dans le contexte de la communication homme-machine, et plus particulièrement en génération automatique de textes, celui qui produit le message est un ordinateur. Pour être compris par celui à qui il s'adresse, en l'occurrence un humain, il doit fournir des messages adaptés à celui-ci, notamment au niveau du langage. Pour remplir leur fonction communicationnelle, les textes générés automatiquement doivent donc présenter un certain nombre de caractéristiques propres à la langue naturelle.
Dans cet article, nous présentons d’abord la génération automatique et les informations qu’elle manipule. Puis, nous nous intéressons à une application particulière de la génération : la production d’énoncés descriptifs. Par la suite, nous détaillons la méthodologie que nous avons employée afin d’améliorer les textes produits automatiquement pour arriver à la définition d’un modèle du destinataire du message.
1. La génération automatique de textes
Le but de la génération automatique de texte est de faire produire des textes par un ordinateur, de façon à exprimer automatiquement un contenu formel en langue naturelle. On partage traditionnellement la génération en deux étapes : le “ quoi dire ? ” qui est la détermination du contenu du texte, et le “ comment le dire ? ”, l’expression en langue naturelle du texte. L’objectif est donc d’engendrer des textes linguistiquement corrects et compréhensibles par le destinataire. En effet, l’écriture d’un texte, quelle que soit la méthode utilisée, ne se conçoit pas sans sa lecture et sa compréhension (Sfez 1999). Il est donc important que les textes produits automatiquement soient conçus pour un destinataire humain, ce qui a évidemment des conséquences.
La qualité des textes ainsi obtenus, mais surtout leur compréhension dépend des informations que le générateur aura à sa disposition. Il devient alors essentiel de recenser toutes les informations nécessaires au générateur, afin de les lui fournir ou de lui donner les moyens de les calculer. 
En effet, en génération automatique, les textes produits vont d’abord dépendre des données que l’on souhaite transmettre au destinataire du message. Ces éléments varient en fonction du contexte et donc de l’application visée. Ils constituent une première catégorie d’informations nécessaires, et sont généralement fournis au générateur. Ces informations sont alors représentées formellement (concepts, graphes ou autres) et constituent l’entrée de la génération. Ceci exprime le “ quoi dire ? ”. D’autres informations sont indispensables pour passer du “ quoi dire ? ” au “ comment le dire ? ”. Elles sont en partie données et en partie calculées au cours du traitement pour guider le générateur le long du processus, lors de l’expression du contenu formel en langue naturelle.
Toutes ces informations doivent donc être identifiées et décrites de façon à ce qu’elles soient manipulées et utilisées efficacement par le processus de génération.
Ces informations sont donc de types très divers : 
•	générales : on parle aussi de connaissances universelles, celles qui sont partagées par plusieurs locuteurs,
•	sur l’application, explicites ou implicites (on choisit de détailler plus ou moins une information), 
•	linguistiques : essentiellement morphologiques et syntaxiques, mais aussi sémantiques,
•	sur le destinataire du message, avec le principe d’un “ modèle ” décrivant le destinataire.
2. La génération d’énoncés descriptifs : une application possible
Plusieurs travaux en génération automatique de textes en français ont déjà été réalisés dans notre équipe. Ils ont conduit à l'élaboration de différentes versions d’un générateur indépendant du contexte, et donc adaptable à n'importe quelle application (Balicco 1993 ; Ponton 1996). Parmi les applications possibles, nous nous sommes intéressées à la génération d'énoncés de mêmes types que ceux d’un corpus en langue naturelle (Balicco 1997). Ce corpus a été recueilli par une équipe de l’INRIA (Bisseret, Montarnal 1993) et est à l’origine du projet DéGA (Descriptions Générées Automatiquement). Nous l’avons choisi pour plusieurs raisons Tout d'abord, car ce corpus a été rassemblé dans le but d'étudier les processus de linéarisation et les stratégies de description lors de la production de textes descriptifs. Or la production de textes descriptifs par des sujets humains repose sur des processus cognitifs complexes. En effet, qu'elle soit écrite ou orale, la description d'un objet suppose le passage d'une structure multidimensionnelle (l'objet décrit) à une forme langagière unidimensionnelle (l'énoncé descriptif, écrit ou oral). Il s'agit d'organiser linéairement quelque chose qui ne l'est pas. Une étude des textes produits dans ce cadre fournit donc des bases solides pour notre objectif de simulation automatique de ces processus (Balicco, Pouchot 1999a), tout travail d'écriture nécessitant une phase préalable de linéarisation. Ce qui est observé chez les sujets humains permet de mieux appréhender la génération automatique.
Ensuite, le monde auquel il est fait référence est assez restreint, donc plus facilement maîtrisable. Même si ces énoncés descriptifs sont relativement courts (de 2 à 15 lignes), ils sont néanmoins riches et extrêment variés en terme de vocabulaire, de structures logiques, de mises en forme matérielles. En outre, les objets manipulés sont simples (cercles, traits...) et peuvent plus facilement être étudiés sémantiquement.
Toutes ces données peuvent donc être analysées puis intégrées dans le processus de génération dans le but d'améliorer la qualité des textes “ automatiques ” et de les rapprocher des textes “ naturels ”.
Le fait de recourir à ce corpus permet également, en fin de processus, de comparer les résultats obtenus aux textes naturels. L’objectif de ce travail est de tester s'il est possible d’engendrer des textes semblables à ceux produits par les sujets humains.
Le processus est donc bouclé puisque le principe est de partir de textes écrits par des sujets, d’en extraire des modèles que nous allons intégrer au générateur afin qu’il conçoive des textes, destinés à être lus, compris et éventuellement analysés par des humains. L’interaction entre l’homme et la machine est donc totale, comme nous le montre le schéma suivant.

Présentées à

39 sujets

16 figures

R

M

B

N

J

V

O

P

- un rond rouge
- un trait horizontal vers la droite, un rond marron
- un trait vertical, un rond bleu
- un trait horizontal vers la droite, un rond noir
- un trait vertical, un rond jaune
- revenir au noir, trait horizontal droite, rond orange
- un trait vertical vers le haut un rond rose
- un trait vertical (du rond orange) vers le bas, un rond vert.

Corpus de 624 textes en langue naturelle, par exemple

Analyses du corpus
Extraction de données
Intégration au générateur

Descriptions écrites
des figures

Production automatique de textes similaires à ceux
du corpus

GENERATEUR

Figure 1 : Le projet DéGA

3. La méthodologie employée pour le projet DéGA
Le corpus en français a été recueilli pour l’étude des procédés de linéarisation lors de la production de descriptions de configurations spatiales à deux dimensions. 39 sujets ont eu à produire des descriptions écrites de 16 figures à deux dimensions constitués de cercles de couleurs reliés entre eux par des traits, ces réseaux étant plus ou moins complexes (structure linéaire, structure avec embranchements, avec boucle). La consigne indiquait aux sujets que leurs textes devaient conduire le lecteur à un dessin correct des figures décrites ; le point de départ étant laissé libre ou imposé par une flèche. 624 textes descriptifs manuscrits ont donc été rassemblés et conservés dans leur forme initiale, qu'ils conduisent ou non à un dessin correct de la figure décrite. Un corpus de 108 pages, police de caractères Times en corps 12, soit 46 525 mots, a ainsi été constitué. 
Trois grandes stratégies ont été mises en évidence lors de l'expérimentation : la stratégie circuit, la stratégie décomposition et la stratégie quadrillage (Bisseret, Montarnal 1993 ; Montarnal 1997). Ces trois stratégies correspondent à la façon dont les sujets ordonnent les éléments à décrire, décomposent éventuellement les figures, organisent linéairement ce qui ne l'était pas au départ.
La stratégie circuit consiste à considérer la figure comme un réseau que l'on parcourt, comme du regard, en choisissant chaque fois comme noeud suivant un noeud en connexion avec le noeud courant (deux cercles reliés par un trait). La stratégie décomposition correspond à une décomposition hiérarchique de la figure qui est vue comme un ensemble de sous-parties composées elles-mêmes d'éléments de base (généralement les cercles et les traits). Enfin, dans la stratégie quadrillage, le sujet énumère les cercles ligne par ligne et/ou colonne par colonne, indépendamment de leurs liaisons, celles-ci étant signalées seulement en complément, une fois tous les cercles positionnés.
Ce corpus nous intéresse particulièrement dans la mesure où il nous permet de déterminer le contenu du texte. En effet, le point de départ est une figure qui va être décrite en langue naturelle, en fonction d’un choix de linéarisation (ordre d’énumération des éléments de la figure), parmi les trois stratégies identifiées. Ceci nous permet donc de travailler sur l’entrée du générateur : les informations à transmettre et l’expression de ces informations. Nous pouvons ainsi étudier le “ quoi dire ? ” et ses conséquences sur le travail du générateur. Toutes les composantes de la communication Homme-Machine sont alors mises en jeu. 

Une figure et une stratégie choisies

Linéarisation de la figure selon la stratégie

Préparation de l’entrée du générateur

Description(s) de la figure en langue naturelle

Choix des mots

Traitement des opérations linguistiques

Traitements de surface

D
I
R
E

?

Q
U
O
I

C
O
M
M
E
N
T

L
E

D
I
R
E

 ?

Figure 2 : Schéma complet de la génération de descriptions

Lors de la génération de textes, bon nombre de paramètres doivent être considérés (Balicco, Pouchot 1999a). Tout d’abord, bien sûr, le contenu de la description que nous pouvons, dans cette application, faire varier en fonction de la figure, du destinataire… Nous avons ainsi étudié les connaissances contenues à l’intérieur des textes et surtout leur partage en connaissances implicites ou explicites présentes dans les descriptions (Le Boëdec 1993). L’objectif de ce travail était de déterminer les connaissances partagées par les deux interlocuteurs, le sujet écrivant le texte et la personne amenée à produire un dessin à l’aide de cette description. Ces connaissances sont diverses : elles peuvent être liées à l’application ou générales (encyclopédiques), et être exprimées, à chaque fois, explicitement ou implicitement. Par exemple, la figure est “ conventionnellement ” lue et décrite de haut en bas et de gauche à droite, sauf si le point de départ est imposé.
Nous devons également prendre en compte tout ce qui va guider l’expression de ce contenu en langue naturelle et mener au texte généré. Pour préparer l’entrée de cette phase, nous avons étudié la constitution des textes du corpus et identifié l'existence d'éléments de base, qui sont les éléments d'information à partir desquels le contenu des descriptions est exprimé. Ces éléments (placement d’un objet, retour sur un objet…) sont reconnus dans l’ensemble des descriptions. Ils concernent alors soit des éléments simples (des cercles, des traits), soit des éléments plus complexes comme des sous-parties de figures formées de cercles et de traits. On trouve une certaine récursivité dans l’utilisation de ces éléments. 
Lors de l’élaboration du texte, le premier paramètre qui intervient est le vocabulaire à utiliser. Le corpus nous a montré une richesse de termes employés pour exprimer un même objet. Une fréquence d’utilisation de ces termes a été calculée. Nous pouvons ainsi faire varier les mots utilisés pour représenter un objet et tester la notion de synonymie de manière relativement simple. Dans ce contexte, nous utilisons le terme de synonymes, les différents mots employés pour exprimer un même objet étant utilisés indifféremment. Nous avons également travaillé sur l’existence d’un vocabulaire “ général ”, partant de l'hypothèse que lorsqu'on décrit un objet quel qu'il soit, on utilise un vocabulaire spécifique plus ou moins restreint pour situer les différents items qui le constituent les uns par rapport aux autres. Cela nous a permis de mettre en évidence un certain nombre d'expressions utilisées pour situer les objets (cercles traits, sous-parties des figures) les uns par rapport aux autres. Plusieurs catégories lexicales permettent de rendre compte des données spatiales : noms, adjectifs, prépositions, verbes, adverbes (Borillo 1998). En outre, le vocabulaire employé par les sujets n'est pas uniquement constitué de mots isolés mais d'unités de sens, comme par exemple “ à côté de ”.
Une fois le vocabulaire fixé, le générateur traite donc des propositions constituées de formes canoniques. Nous nous intéressons alors aux traitements linguistiques, consistant principalement en une organisation du texte à l’aide d’opérations linguistiques. Nous appelons opération linguistique la mise en œuvre d’un phénomène linguistique. Deux types de phénomènes linguistiques sont considérés par le générateur : les phénomènes de regroupement (coordinations, relatives...) (Dale 1989), (Horacek 1992) et les phénomènes référentiels (anaphores, ellipses...) (Danlos 1985), (Nogier 1991). Ces opérations doivent d’abord être détectées à partir du contenu fourni en entrée. Nous passons donc en revue les différentes propositions et nous cherchons si des opérations de regroupement (coordination par exemple) ou référentielles (telles que l’anaphorisation) sont possibles entre deux propositions. Pour cela, nous avons recours à des règles de détection formant le modèle linguistique. Nous constituons ainsi un ensemble d’opérations linguistiques applicables au contenu du texte. Nous pouvons choisir ensuite de réaliser certaines d’entre elles. Nous avons donc la possibilité de paramétrer et modifier la composition linguistique des textes.
Un autre paramétrage possible est la mise en forme matérielle des textes. En effet, les descriptions du corpus comportent une caractéristique importante et visible d'emblée : la grande diversité des procédés de mise en forme matérielle, qui va du simple bloc de phrases les unes à la suite des autres à l’énumération sous forme de liste numérotée. Bien que courts, ces énoncés sont pour la plupart fortement structurés. A la lecture des textes du corpus, nous nous sommes rendues compte que la mise en forme matérielle avait des conséquences sur la lisibilité et la compréhension des descriptions comme cela avait déjà été mis en évidence dans d’autres travaux de recherche (Luc & al. 1999). Pour une meilleure simulation de ce corpus, une analyse de différents procédés de mise en forme matérielle (identification et recensement) était donc indispensable en vue d'implanter ces données dans le système de génération (Pouchot 1997).
Bien que les figures soient fortement structurées, certains sujets (environ un quart) ont adopté une mise en forme “ neutre ” dans laquelle les textes sont composés d'un seul bloc. Ils ont choisi une présentation sans mise en forme matérielle (SMF) apparente. La plupart des descriptions sont cependant segmentées en plusieurs parties, avec des indicateurs de surface plus ou moins marqués allant du simple retour à la ligne à la numérotation. On peut distinguer deux sous-catégories de descriptions avec mise en forme matérielle. D'une part, les sous-paragraphes simples (SPS) , comportant des retours à la ligne et parfois des sauts de ligne ; d'autre part, les sous-paragraphes sous forme de liste (SPL), contenant des signes typographiques plus ou moins visibles : retour à la ligne, puces, tirets, numéros… comme présenté dans l’exemple suivant.

- un rond bleu de 1 cm de rayon
- un trait vertical de 3 cm en remontant vers le haut
- un rond vert de 1 cm de rayon
- un trait horizontal de 3 cm en allant sur la droite
- un rond jaune de 1 cm de rayon
- un trait vertical de 3 cm en remontant vers le haut
- un rond rouge de 1 cm de rayon

Globalement, la structure la plus employée est la liste comme le montrent les pourcentages du tableau ci-dessous.

Stratégie \ Mise en forme matérielle	SFM	SPS	SPL	Total	
Circuit	14	32	54	100	
Décomposition	21	44	35	100	
Quadrillage	15	54	31	100	
Les descriptions de type circuit sont en général structurées sous forme de liste alors qu'on retrouve surtout des sous-paragraphes simples pour les descriptions de type décomposition. Mais toute règle de dépendance formelle entre stratégie et structure est exclue. Toutefois, si l'on distingue les descriptions sans mise en forme matérielle apparente de celles avec mise en forme matérielle on arrive à des résultats intéressants. L'emploi de structures avec mise en forme matérielle prédomine largement.
4. Vers un modèle utilisateur
Une fois l’ensemble de ces paramètres identifiés, étudiés et modélisés, ils ont été intégrés au générateur de textes ou sont en voie de l’être, contribuant à l’amélioration des textes produits (Balicco, Pouchot 1999b) pour engendrer des textes plus “ naturels ” que les premiers obtenus qui se présentaient sous la forme suivante :
Placer le cercle rose. Placer le cercle vert à la droite de lui, le cercle orange au dessous du cercle vert, le cercle bleu à la droite du cercle orange et le cercle violet au dessous du cercle bleu. Revenir au cercle bleu. Placer le cercle marron à la droite du cercle bleu et le cercle rouge au dessus du cercle marron. Revenir au cercle marron. Placer le cercle jaune au dessous du cercle marron.
Dans cet exemple, une seule anaphore est créée en appliquant les règles linguistiques qui suppriment toute ambiguïté syntaxique potentielle.
Une donnée nous fait cependant encore défaut : la connaissance du destinataire du message. En effet, nous nous attachons pour l’instant à engendrer des textes corrects linguistiquement, compréhensibles et respectant la consigne de l’expérimentation de départ. Pour tester la validité de ces textes, il est essentiel de les donner à lire à des sujets humains qui pourront les attester (Denhière, Baudet 1992). La prochaine expérimentation consistera à mêler des textes produits automatiquement et des textes écrits par des sujets lors du recueil du corpus afin de voir s’ils sont différentiables et identifiables. Notre but est, bien sûr, que la distinction devienne difficile. Nous comptons ainsi faire ressortir des critères de classement des textes en terme de compréhension, de facilité de lecture, d’efficacité communicationnelle et de mémorisation. Ces critères devraient nous permettre de guider davantage le processus de génération, de modéliser les destinataires de ces textes descriptifs et ainsi d’améliorer l’interaction entre ces destinataires et la machine. 
Dans notre contexte, la compréhension des textes peut être testée selon différents aspects. Le plus simple est de vérifier si la figure peut être (facilement ou non) reproduite à partir du texte, ce qui est l’objectif premier des textes engendrés. Nous ne nous limiterons évidemment pas à cet aspect de la compréhension, nous attachant également à des variations d’ordre cognitif (changement de la stratégie par exemple) et d’ordre linguistique (variation des structures textuelles, linguistiques). La rapidité de lecture, les commentaires des lecteurs sont autant d’éléments qui nous intéressent.
Le corpus et l’application décrits ici sont suffisamment simples pour servir de base à des travaux complémentaires. Une fois l’ensemble des paramètres et critères pris en compte, nous envisageons d’étendre notre recherche à d’autres applications de descriptions de configurations spatiales (plan de villes, appartements, écrans d’ordinateurs…).
Références
[Balicco 1993] Balicco L. (1993), Génération de répliques en français dans une interface Homme-Machine en langue naturelle, thèse de doctorat, Université Pierre Mendès-France Grenoble 2.
[Balicco 1997] Balicco L. (1997), “ Génération automatique de descriptions textuelles de figures à deux dimensions ”, GAT’97, Université Stendhal Grenoble 3.
[Balicco, Pouchot 1999a] Balicco L. et Pouchot S. (1999), “ Analyses d’un corpus en langue naturelle pour la génération automatique de textes descriptifs ”, Atelier Corpus et TAL, TALN’99, Cargèse.
[Balicco, Pouchot 1999b] Balicco L. et Pouchot S. (1999b), "Extraction de données d'un corpus en langue naturelle en vue de l'amélioration d'un système de génération automatique de textes", GAT'99 Université Grenoble 3, France.
[Bisseret, Montarnal 1993] Bisseret A. et Montarnal C. (1993), “ Stratégies de linéarisation lors de descriptions textuelles de configurations spatiales ”, Rapport de recherche n°1927, INRIA.
[Borillo 1998] Borillo A. (1998), L’espace et son expression en français, Gap : OPHRYS.
 [Dale 1989] Dale R. (1989), Generating referring expressions in a domain of objects and processes, PhD Thesis, Edinburg.
[Danlos 1985] Danlos L. (1985), Génération automatique de textes en langue naturelle, Col. Etudes et recherches en Informatique, Masson.
[Denhière, Baudet 1992] Denhière G. et Baudet S. (1992), Lecture compréhension de texte et science cognitive. Paris : Presses universitaires de France.
[Horacek 1992] Horacek H. (1992), “ An integrated view of text planning ” In Aspects of automated natural language generation, 6th International Workshop on Natural Language Generation, Trento. 
[Le Boëdec 1993] Le Boëdec L. (1993), Connaissances supposées et connaissances posées dans la compréhension automatique d’un discours en langue naturelle, DEA, Université Stendhal Grenoble 3. 
[Luc & al. 1999] Luc C., Garcia-Debanc C., Mojahid M., Péry-Woodley M.-P. & Virbel J. (1999) “ A Linguistic Approach to Some Parameters of Layout: A Study of Enumerations ”, In AAAI Fall Symposium on "Using Layout for the Generation understanding or Retrieval of Documents. North Falmouth, Massachusets. 
[Montarnal 1997] Montarnal C. (1997), L'activité de linéarisation lors de la production de textes descriptifs, Thèse de doctorat, Institut National Polytechnique de Grenoble.
[Nogier 1991] Nogier JF. (1991), Génération automatique de langages et graphes conceptuels, Ed. Hermes, Paris. 
[Ponton 1996] Ponton C. (1996), Génération automatique de textes – Essai de définition d'un système noyau, Thèse de doctorat, Université Stendhal Grenoble 3.
[Pouchot 1997] Pouchot S. (1997), Etude de la structure de textes en langue naturelle en vue d’une application en génération automatique de textes, DEA, Université Stendhal Grenoble 3.
[Sfez 1999] Sfez L. (1999), La communication, 5ème édition corrigée, Collection Que sais-je ? Paris : Presses Universitaires de France.