Une approche de caract´erisation des contextes appelants et appel´es des liens hypertextes
Moustafa Al-Hajj, Gilles Verley, Hubert Cardot
Universit´e Franc¸ois-Rabelais de Tours Laboratoire d’Informatique (EA 2101), 64, Avenue Jean Portalis,
37200 TOURS - France
{moustafa.al-hajj,gilles.verley,hubert.cardot}@univ-tours.fr
R ´ESUM ´E.Nous nous int´eressons `a la s´emantique des liens hypertextes, en termes d’extraction et d’exploitation, dans le but de faciliter le partage des connaissances sur le Web. Dans cet article, nous nous concentrons sur l’´elaboration d’outils d’aide `a l’analyse de la s´emantique des liens hypertextes, nous proposons une automatisation de la reconnaissance des formes litt´eraires des contextes appelants des liens et des contextes appel´es par des liens.
MOTS-CL ´ES :analyse s´emantique de liens hypertextes, treillis de Galois, r´eseau de neurones, k-plus proches voisins, arbre de d´ecision, Web s´emantique.
1. Introduction
Nous cherchons `a faire l’analyse s´emantique des liens hypertextes. Pour ce faire, nous avons construit notre propre corpus avec, comme domaine, les biographies d’hommes c´el`ebres. Pour effectuer l’analyse s´emantique manuelle d’un lien hypertexte, nous proposons une m´ethode qui consiste `a faire l’analyse s´emantique des deux contextes, contexte appelant du lien et contexte appel´e par le lien, et `a trouver la relation s´emantique entre le contexte appelant et le contexte appel´e. L’analyse s´emantique des deux contextes, contexte appelant du lien et contexte appel´e par le lien, consiste `a les d´ecrire dans une phrase compos´ee de trois parties :
– La premi`ere pour dire qu’il s’agit d’un contexte du lien ou d’un contexte appel´e par le lien.
– La deuxi`eme pour d´ecrire la forme litt´eraire du contexte - appelant ou appel´e - qu’on analyse.
– La troisi`eme pour d´ecrire, par quelques mots cl´es reli´es naturellement, le contexte appelant (resp. appel´e) en cours d’analyse.
Dans cet article, nous nous int´eressons `a l’extraction de la deuxi`eme partie de la s´emantique des deux contextes, contextes appelant du lien et contexte appel´e par le lien, `a savoir la caract´erisation des formes litt´eraires des contextes, contextes appelants des liens et contextes appel´es par les liens.
On nomme “contexte appelant d’un lien” l’ensemble minimal de textes, caract`eres et objets, autour du lien qui constituent une seule id´ee, concept ou sujet.
De mˆeme, on nomme “contexte appel´e par un lien” l’ensemble minimal de textes, caract`eres et objets de la page cibl´ee par le lien qui constituent un sujet en rapport avec le “contexte appelant du lien”.
Nous avons retenu comme support informatique du contexte appelant d’un lien, la partie de la page du lien, comprise entre la premi`ere balise“a name′′qui pr´ec`ede le lien et la premi`ere balise“a name′′qui suit le lien. Et nous avons retenu comme support informatique du contexte appel´e par le lien, la partie de la page cible du lien, comprise entre le d´ebut de la cible du lien et la premi`ere balise“a name′′qui suit.
Dans la section 2 nous d´efinissons les formes litt´eraires, les param`etres des contextes sont d´efinis en section 3, le choix de la base de contextes pour l’exp´erimentation sera pr´esent´e en section 4, les sections 5, 6 et 7 sont consacr´es aux essais de classement par des outils de reconnaissance de formes, on termine par une conclusion en section 8.
2. Classes des contextes des liens
Dans cet article, nous nous int´eressons `a la caract´erisation des formes litt´eraires des contextes, nous nous sommes inspir´es des travaux de [PAPY 03] pour d´efinir nos classes, nous en avons retenu quelques classes et en avons rajout´e d’autres sp´ecifiques au domaine des biographies d’hommes c´el`ebres. Apr`es une observation des formes litt´eraires des diff´erents contextes de notre corpus, nous avons opt´e pour les classes suivantes :
– Classe sommaire : Le contenu du contexte est un r´esum´e qui comporte les titres des parties des sites, c’est la mˆeme chose que la “page carrefour interne” d´efinie par [PAPY 03]. On les reconnaˆıtra principalement grˆace
`a l’adjacence des liens.
– Classe illustration graphique : Le contenu du contexte est une illustration graphique par une image, c’est la mˆeme chose que la “page informative avec texte illustr´e” d´efini par [PAPY 03]. On les reconnaˆıtra principa- lement grˆace `a la pr´esence d’images de taille importante dans le contexte.
– Classe r´ecit : Le contenu du contextes est en majorit´e du texte, on les reconnaˆıtra principalement grˆace `a la pr´esence de texte en grand quantit´e dans le contexte.
– Classe citation : Le contenu du contexte est un texte qui fait r´ef´erence directe `a une oeuvre dans sa totalit´e ou en partie. On les reconnaˆıtra principalement grˆace `a la pr´esence de texte en quantit´e moyenne et sans liens hypertextes.
– Classe liste : Le contenu du contexte est une suite d’articles inscrits les uns `a la suite des autres. On les reconnaˆıtra principalement grˆace `a la pr´esence des puces ou num´eros aux d´ebuts des articles.
3. Extraits des donn´ees
En partant des caract´eristiques cit´ees auparavant, il est possible d’´etablir le profil d’un contexte en constituant un vecteur d’informations. Le profil est construit par une analyse et un traitement statistique de balisesHT M L.
Les param`etres les plus significatifs obtenus `a partir de notre ´echantillon documentaire initial sont : nbHref : nombre de liens ; nbImg : nombre d’images ; TGimg : taille de la plus grande image ; SMoyImg : surface moyenne des images ; nbMot : nombre de mots hors balise ; nbLEH : nombre de lignes entre balises “a href” ; nbLigne : nombre de lignes hors balise ; nbBListe : nombre de balises qui d´efinissent des listes et/ou listes avec puces et/ou les ´enum´erations ; nbBPg : nombre des balises qui d´efinissent les paragraphes ; nbBSLigne : nombre de balises de saut de lignes ; cit : prend 1 si des mots tels que “citation” figurent en balise ‘m´eta name’ et 0 sinon ; def : prend 1 si des mots tels que “d´efinition” figurent en balise m´eta name et 0 sinon ; desc : prend 1 si des mots tels que “description” figurent en balise ‘m´eta name’ et 0 sinon ; sommaire : prend 1 si des mots tels que “sommaire, r´esum´e” figurent en balise m´eta name et 0 sinon.
L’agent Web recueille les indicateurs quantitatifs, et les stocke sous forme d’une matrice, chaque ligne corres- pond `a un contexte et chaque colonne correspond `a l’un des param`etres cit´es pr´ec´edemment (tableau 1).
nbHref nbImg TGimg SMoyImg nbMot nbLEH nbLigne nbBListe nbBPg nbBSLigne cit def Desc Sommaire
10 1 4628 4628 2770 23 239 40 47 0 0 0 0 0
9 2 0 0 308 0 40 0 0 0 0 0 0 0
TAB. 1. Deux lignes de la matrice documents / param`etres
4. D´ecoupage de la base de donn´ees
Le corpus de documents sur lequel on travaille est compos´e de biographies d’hommes c´el`ebres.
Pour la phase d’exp´erimentation, nous avons choisi 1029 contextes parmi les contextes appelants de liens hypertextes et des contextes appel´es par les liens hypertextes de notre corpus. Ensuite nous avons annot´e ces contextes manuellement par leurs formes litt´eraires. A partir de cet ensemble de contextes, nous avons tir´e au hasard 852 contextes pour la base d’apprentissage et ce qui reste (177 contextes) sera pour la base de test. Le tableau 2 est un r´ecapitulatif des effectifs des formes litt´eraires dans les deux bases.
Citation Illustration Liste Sommaire R´ecit
Base d’apprentissage 376 13 59 130 274
Base de test 80 3 14 18 62
%de classes dans les 2 bases 44,3 1,6 7,1 14,4 32,6
TAB. 2. Effectif de formes litt´eraires dans les bases
La classe citation est fortement repr´esent´ee du fait du domaine d’application de biographies d’hommes c´el`ebres.
Ensuite nous avons men´e quatre exp´eriences de classification : avec les treillis de Galois, les k-plus proches voisins, les r´eseaux de neurones et les arbres de d´ecision.
5. Classification avec les treillis de Galois
La construction du treillis de Galois [NGU 02] se fait `a partir d’un tableau binaire, et les techniques de classifi- cation se basant sur les treillis de Galois traitent avec des objets d’attributs binaires. Donc un passage de param`etres quantitatifs aux param`etres qualitatifs doit ˆetre fait. Pour ce passage, nous avons d´efini pour chaque param`etre quantitatif quatre intervalles, le premier correspond `a des valeurs tr`es petites du param`etre, le deuxi`eme `a des valeurs petites, le troisi`eme `a des valeurs grandes, le quatri`eme `a des valeurs tr`es grandes.
Les attributs binaires de chaque contexte sont obtenus de la fac¸on suivante :
On obtient les premiers attributs par ´echantillonnage de chaque valeur des param`etres du contexte (§3) dans les quatre intervalles qui lui sont d´efinis. A ces attributs s’ajoutent cinq attributs binaires dont chacun correspond `a une de nos classes et prend 1 si le contexte est de la classe qui correspond `a l’attribut et 0 sinon. Le probl`eme de classification d’un nouveau contexte revient alors `a lui inf´erer un attribut de classe.
Nous avons utilis´e les deux techniques de classification se basant sur le treillis de Galois que nous avons d´ej`a utilis´ees dans [HAJ 03] : “Validation Globale” et “Validation Locale”.
L’application de la m´ethode “Validation Globale” sur les 177 contextes de la base de test a permis de classer 108 contextes et ils sont tous correctement class´es, et l’application de la m´ethode “Validation Locale” sur l’ensemble de test a permis de classer 154 contextes dont 139 sont correctement class´es (tableau 3).
Total Citation Illustration Liste Sommaire R´ecit
Effectifs 177 80 3 14 18 62
Valiadtion Globale Class´es 108 57 1 3 12 35
Correctement class´es 108 57 1 3 12 35
Validation Locale Class´es 154 70 2 8 18 56
Correctement class´es 139 67 2 6 13 51
TAB. 3. R´esultats obtenus avec les treillis de Galois
6. Classification avec les k-plus proches voisins et les arbres de d´ecision
Nous avons appliqu´e les deux m´ethodes de reconnaissance de formesk−ppv[FIX 51] et les arbres de d´ecisions (C4.5 [QUI 93]) pour classer les contextes de la base de test, les contextes des deux bases d’apprentissage et de test ´etant repr´esent´es par leurs valeurs de param`etres quantitatifs (cf§3).
Avec les valeurs suivantes du param`etrekde la m´ethodek−ppv{5,10,15,20,25,30,40}, nous avons obtenu un meilleur classement pourk= 20. Le nombre de correctement class´es avec lek−ppvest de 83, et celui avec les arbres de d´ecision est de 73. Le tableau 4 r´ecapitule les r´esultats obtenus par les deux m´ethodes de reconnaissance.
Total Citation Illustration Liste Sommaire R´ecit
Effectifs 177 80 3 14 18 62
Correctement Class´es par lek−ppv,k= 20 83 62 0 0 0 21
Correctement Class´es par les arbres de d´ecisons 73 60 0 1 1 11
TAB. 4. R´esultats obtenus avec les k-ppv pour k = 20 et avec les arbres de d´ecision
7. Classification avec les r´eseaux de neurones
Nous avons aussi appliqu´e un r´eseau de neurones [BON 98] pour classer les contextes de la base de test, ´etant donn´es les contextes des deux bases repr´esent´es par leurs valeurs de param`etres quantitatifs (cf§3).
Nous avons men´e plusieurs exp´eriences avec les r´eseaux de neurones de type :
– R´eseaux r´ecurrents contenant dix neurones d’entr´ee, sept neurones de sortie, un neurone de biais et une couche cach´ee enti`erement r´ecurrente compos´ee de neurones avec des fonctions de transfert tangente hyper- bolique et avec l’algorithme d’apprentissageBP T T (BackPropagation Through Time)[RUM 86].
– R´eseaux `a couches contenant le mˆeme nombre de neurones d’entr´ee et de sortie, un neurone de biais et une couche cach´ee compos´ee de neurones avec des fonctions de transfert sigmo¨ıde et avec l’algorithme d’ap- prentissageBP(BackPropagation)[RUM 86]. Avec les deux types, nous avons vari´e le nombre de neurones en couche cach´ee entre quatre, six, douze, vingt-quatre.
Le meilleur r´esultat est obtenu avec le r´eseau `a couches de six neurones dans la couche cach´ee, avec ce r´eseau, 107 contextes, parmi les 177 contextes de la base de test, ont ´et´e correctement class´es (tableau 5).
Total Citation Illustration Liste Sommaire R´ecit
Effectifs 177 80 3 14 18 62
Correctement Class´es 107 76 1 4 0 26
TAB. 5. R´esultats obtenus avec le r´eseau de neurones
8. Conclusion
Ce travail se situe dans un projet plus vaste d’analyse de la s´emantique de liens hypertextes [VER 00]. Nous avons pr´esent´e une exp´erience d’extraction, par des outils de reconnaissance de formes, de la partie de la s´emantique qui correspond aux formes litt´eraires des contextes appelants des liens et des contextes appel´es par des liens. Une autre exp´erience est en cours concerne le changement des supports informatiques des contextes des liens.
9. Bibliographie
[PAPY 03] PAPYF., BOUNAIN., Navigation et recherche par cat´egorisation floue des pages HTML, Actes des JET’2003, 2003.
[NGU 02] NGUIFOM., NJIWOUA, Treillis de concepts et classification supervis´ee : un ´etat de l’art, rapport, 2002, CRIL rapport de recherche.
[HAJ 03] AL-HAJJM., BERTETK., GAYJ., OGIERJ. -M., Aide `a la reconnaissance d’objets d´et´erior´es avec un treillis de Galois, In Atelier Treillis, AFIA 2003, Laval, France, Juin 2003.
[FIX 51] FIXE., HODGESJ. L., Dicriminatory analysis, nonparametric discrimination : Consistency properties, rapport, 1951, USAF School of Aviation Medecine, Randolph Field, TX.
[QUI 93] QUINLAN J. R. , C4.5 : Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, 1993.
[BON 98] BONE´ R., CRUCIANUM., MAKRISP., ASSELIN DEBEAUVILLEJ. -P., A Web Oriented Recurrent Neural Net- work Simulator, International conference on neural information processing, Kitakyushu, Jabon, 1998, p. 97-100.
[RUM 86] RUMELHARTD. E., HINTONG. E., WILLIAMS, R. J., Learning internal representations by error propagation, In Parallel Distributed Processing : Explorations in the Microstructure of Cognition, D.E. Rumelhart, J. McClelland (Eds.) MIT Press, Cambridge, 1986, p. 318-362.
[VER 00] VERLEYG., ROUSSELLEJ. J., An evolved link-specification language for creating and sharing documents on the web, CRIS 2000 Current Research Information Systems, Helsinky, 25-27 mai 2000.
