Abstract
Dans cet article, nous présentons une méthode hybride combinant des approches de fouille de données et des analyses syntaxiques afin de découvrir et extraire automatiquement des informations dans les textes. Ces informations sont modélisées sous forme de relations n-aires représentées dans une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La relation n-aire relie un objet étudié (e.g. un emballage) à ses caractéristiques sous forme d'arguments (e.g. son épaisseur). Dans les textes, les arguments de l'objet étudié sont quantitatifs, associés à leurs attributs, une valeur numérique et une unité de mesure, à extraire pour peupler l'ontologie de nouvelles instances. La méthode proposée repose sur la découverte de relations implicites d'expression des arguments dans les textes en utilisant les motifs et règles séquentiels puis, sur l'intégration de relations syntaxiques d'intérêt dans les motifs découverts afin de construire des patrons linguistiques d'identification d'arguments corrélés. Les expérimentations ont été menées sur un corpus du domaine des emballages et consistent à extraire les résultats expérimentaux de perméabilités des emballages alimentaires.