Extraction des relations 

L’extraction des relations sémantiques entre des termes est une tache très difficile à réaliser, Certains travaux ont tenté d’apporter des réponses à ce problème à partir de l’étude de corpus. Ce que nous proposons dans cette partie est une méthode hybride d’extraction de relations à partir du texte Coranique. Comme pour les termes, nous allons utiliser d’abord une approche linguistique basée sur les règles JAPE pour extraire des relations entre termes simples, puis nous validerons les résultats obtenus par une approche statistique basée sur l’information mutuelle. Pour les relations entre collocations, nous utiliserons un concordancier pour rechercher des relations entre termes complexes en utilisant des marqueurs, nous sauvegardons les résultats dans une base de données puis nous soumettons des requêtes en imposant certaines contraintes. Les résultats sont aussi filtrés par l’IM. La première approche se fait à l’aide de l’outil GATE et une grammaire de détection qui couvre les différentes formes syntaxiques d’apparition d’une relation dans le texte. À chaque relation sont associées une ou plusieurs grammaires, l’application de ces dernières sur le texte permet d’identifier une éventuelle expression de cette relation. Etant donné que GATE dispose d’un transducteur permettant l’application des grammaires JAPE sur le texte, nous avons utilisé ce langage pour écrire les règles de détection de relations. Bien que nous utilisons les patrons syntaxiques, nous avons aussi utilisé des marqueurs comme ( ،ثوٍ ِا_اجبسح .(ٍثئ_مَثو، مـ، Le travail comporte deux parties : L’une traite la recherche de relations entre termes simples, en utilisant des patrons parce que très souvent et spécialement dans la langue arabe deux noms qui se succèdent (le cas du génitif par exemple) exprime une relation sémantique. Exemple ( ادَ٘اىغ _بى = Créateur des cieux), où on peut déceler une relation (طشف_ٍِ _ي فُ = créé_par) Donc il est très courant que l’on puisse extraire des collocations précédentes des relations sémantiques, mais ce genre de relations, puisqu’elles n’utilisent pas des marqueurs, doivent impérativement être validé par un expert humain. Dans ce volet là, nous pouvons trouver des relations nommées comme ( ضهّ comme) أ _ايٚ ُف 88 nous pouvons reconnaitre des relations non nommées comme (ذٞاىج_ٍِ_ااذ٘اىق (où il est question d’une relation de méronymie qui n’est pas explicite dans le syntagme précédent. L’autre partie concerne les relations entre collocations, où nous utilisons ici des marqueurs et la liste des collocations extraites précédemment. Toute fois nous n’avons pu recenser toutes les relations, tant elles sont nombreuses, mais nous donnons la méthode pour les retrouver dans les deux cas. 2. Architecture du système d’extraction de relations L’architecture du système d’extraction de relation est le même que celui des collocations avec quelque menues modifications. Figure 33: Système d’extraction de relations Filtrage statistique (IM) Liste finale des relations Méthode linguistique GATE(termes simples) Exécution de l’application Ecriture de la règle JAPE appropriée Création du transducteur et d’une nouvelle application Extraction des relations Choix du patron syntaxique ou marqueur Relations retenues Liste des collocations Méthode du concordancier Sauvegarde des résultats Choix de la collocation Lancement de la recherche avec le concordancier Choix du marqueur Liste des relations après requêtes. Filtrage statistique (IM) Méthode linguistique GATE(termes simples) Exécution de l’application Ecriture de la règle JAPE appropriée Création du transducteur et d’une nouvelle application Extraction des relations Choix du patron syntaxique ou marqueur Relations retenues Liste des collocations Méthode du concordancier Sauvegarde des résultats Choix de la collocation Lancement de la recherche avec le concordancier Choix du marqueur Liste des relations après requêtes. Liste des collocations Méthode du concordancier Sauvegarde des résultats Choix de la collocation Lancement de la recherche avec le concordancier Choix du marqueur Liste des relations après requêtes. Liste des relations après requêtes. Calcul de l’information Mutuelle (relations binaires) Filtrage après fixation du seuil Liste des relations après requêtes. 

Description des composants 

Extarction de relations entre termes simples

Pour extraire des relations entre termes simples, nous utilisons GATE, tel que c’est décrit dans la section 2.3. Des patrons de relations sont choisis, puis nous écrivons la règle JAPE adéquate, apres avoir créé un nouveau transducteur, nous lui passons la règle comme paramètre, nous chargeons le corpus, ensuite nous créons un nouveau pipeline, constitué de segmenteur et de transducteur. Apres l’execution de l’application le système affiche les relations extraites surlignées. La premiere relation à laquelle nous nous sommes interessés est la relation de méronymie qui s’exprime entre autre par le patron Nom-ِفَ ٍفِ -Nom, exprimant le fait qu’un terme B est une partie d’un terme A. Figure 34: Règle JAPE pour l’extraction d’une relation de méronymie 90 Figure 35: Relation respectant Nom-ِفَ ٍ-Nom Une partie des relations affichées par GATE est donnée par le tableau suivant : Nom ِفَ ٍ Nom ثَضحضحٔ ِفٍ َفِ اى زاة إٔئ ِفٍ َفِ اىثَشاد اىق٘ااذ ِفٍ َفِ اىجٞذ اىغ ٖبء ِفٍ َفِ اىْبط ثخشجِٞ ِفٍ َفِ اىْبس اىَ غذ ِفٍ َفِ اىَصيح اىششذ ِفٍ َفِ اىغٜ ثبى َظ ِفٍ َفِ اىَ شق Tableau 12: Tableau des resultats de la relation Nom-ِفَ ٍ-Nom (Sourate ElBaqara) Concernant cette relation, il est clair que vu la richesse de la langue arabe, la préposition « ِفَ ٍ « introduite entre deux noms peut avoir des sens différents, cela 91 (اىغ ٖبء ٍِ اىْبط) ou) اىق٘ااذ ٍِ اىجٞذ) exemple par méronymie la exprimer bien peut comme elle peut exprimer l’antonymie ( صيحَاى ٍِ غذ َاى (ou ( ٜاىغ ِفَ ٍ اىششذ (Elle peut également exprimer une relation de (ٍِ_ٜأرٝ (comme c’est le cas de ( ِفَ ٍ ظَ اى de qualité la à dû est’c) ثخشجِٞ ٍ َفِ اىْبس ) ou) ثَضحضحٔ ٍ َفِ اى زاة ) aux Quant .)اىَ شق l’étiquetage, les noms étant agglutinés à des particules, ont été étiquetés en tant que nom.