Résumé
Cette thèse examine la construction de graphes de connaissances à partir de textes, en se concentrant principalement sur l'extraction d'informations à partir de textes non structurés. L'objectif de ce travail est d'explorer différents aspects de l'extraction d'informations à partir de corpus spécialisés dans le domaine juridique. Pour ce faire, nous divisons cette étude en deux sous-tâches : l'extraction terminologique et l'extraction de relations.L'extraction terminologique vise à identifier automatiquement les termes pertinents dans un corpus de textes donné. Ensuite, à partir de ces termes, nous extrayons les relations qui les lient. Pour l'extraction de relations, deux approches sont envisageables : soit en déterminant au préalable des types de relations qui structurent les termes, soit en utilisant le contexte, notamment les verbes ou autres actions qui relient ces termes (dans le domaine de l'OpenIE). Nous abordons donc trois sous-problématiques principales.Nous introduisons le système d'extraction terminologique InfoGlean KeyTerms, composé de trois modules : un pour la reconnaissance d'entités nommées (NER), un pour l'extraction de termes/segments textuels pertinents (KPE) et un dernier pour l'extraction d'entités juridiques. Des annotations d'experts ont été fournies en complément à ce système pour constituer une base terminologique.Après la construction de cette base terminologique, nous avons mis en place deux systèmes d'extraction de relations : Relational Embeddings Model (REM) et GOREX. REM identifie des relations typées entre les termes extraits en utilisant le réseau lexical rezoJDM. REM représente les paires de relations à l'aide d'un modèle Word2Vec, puis classe les types de relations. GOREX, quant à lui, exploite le principe de l'OpenIE en se concentrant sur les verbes ou termes d'action dans le contexte local des termes. GOREX utilise les LLMs pour réaliser cette tâche.L'analyse des résultats a révélé des pistes de recherche prometteuses à approfondir dans les travaux futurs pour l'ensemble des systèmes. Plus spécifiquement, la mise en place d'un système hybride d'extraction de relations pourrait être un chemin intéressant à explorer.