Identification de relations sémantiques par repérage et analyse de cooccurrences de signes linguistiques

Pierre FRATH, Rochdi OUESLATI & François ROUSSELOT

Pierre Frath
Groupe de recherche sur les fonctionnements discursifs EA 1339 LDL
Université Marc Bloch
Département d’anglais
UFR des Langues Vivantes
22 rue Descartes
67084 Strasbourg CEDEX
France
Email : frath@umb.u-strasbg.fr

Résumé :
L'acquisition de connaissances à partir de textes présente des difficultés liées au fait que le langage ne se coule pas aisément dans le moule de modèles formels. Ces difficultés justifient une approche sémasiologique, qui collecte des  données linguistiques effectivement présentes dans le texte pour parvenir aux représentations dont ces données sont la trace. Si on accepte l'idée que le sens est essentiellement le fruit d'une combinatoire, on peut partir des signes effectivement présents dans le texte pour tenter de construire des entités conceptuelles et mettre en évidence des relations entre ces entités. Nous présentons ici un outil d'acquisition destiné à cet effet, dont une des fonctions est de regrouper sous une même entrée des syntagmes proches par le  contenu lexical (même si leurs formes syntaxiques diffèrent), et donc proches par le sens. Il présente en outre les données recueillies sous une forme qui facilite  le repérage visuel des relations sémantiques entre entités conceptuelles, permettant ainsi la mise en évidence de schémas sémantiques.

Mots-clefs :Acquisition de connaissances, approche linguistique, cooccurrences, relations sémantiques

Les modèles et les ontologies de domaine sont construits à partir des connaissances des experts du domaine considéré. Le cogniticien interroge l'expert et construit une structure composée généralement de deux types d'objets : des concepts et des relations [Sowa 1984, 1988]. Ces concepts sont peu ambigus : ils désignent soit des référents facilement identifiables et cernables dans le monde réel (par exemple les composants d'une machine), soit des représentations mentales assez précisément définies dans le domaine considéré (par exemple le thésaurus de concepts médicaux d'UMLS, cité dans [Charlet et al. 1994]).
La transaction linguistique entre l'expert et le cogniticien ne semble alors pas poser  de problèmes particuliers : les termes correspondent aux étiquettes des concepts. D'une manière générale, en procédant ainsi, on fait abstraction du langage et on considère directement l'extra-linguistique auquel le langage fait référence, le langage étant alors simplement considéré comme le véhicule neutre des concepts et des relations qu'il s'agit d'organiser en un système. 
Cependant, dans le cas de l'acquisition de connaissances à partir de textes, l'ambiguité fondamentale du langage ne peut être ignorée. Dans la première partie de cet article, on passera rapidement en revue les approches existantes; une deuxième partie fera état d'hypothèses en vue d'une approche sémasiologique fondée sur la cooccurrence de signes linguistiques; une troisième partie décrira le traitement d'un texte par MANTEX, un outil d'acquisition dont une des fonctions est de regrouper des suites d'occurrences proches par le sens mais différents par la forme, et analysera les résultats obtenus; dans une quatrième partie, on verra rapidement quelques perspectives de la méthode.
1. Acquisition de connaissances textuelles
Dans le cas de l'acquisition de connaissances à partir de textes, le texte peut naturellement être considéré comme contenant les connaissances d'un expert, et être "interrogé" par le cogniticien pour construire l'ontologie (par ontologie, on entend ici un ensemble de concepts d'un domaine structuré par des relations). On se trouve alors dans le cas ci-dessus.
D'une manière générale, l'acquisition automatique de connaissances à partir de textes consiste à en extraire les connaissances, et à les représenter d'une manière structurée. On peut distinguer deux approches : l'approche top-down, c'est-à-dire du niveau conceptuel vers le texte (ou onomasiologique), et l'approche bottom-up (ou sémasiologique), qui part des données textuelles pour construire des entités conceptuelles. 
 1.1 L'approche top-down
Pour cette approche, on commence par poser des ensembles de concepts et de relations couvrant idéalement tout le domaine. Ainsi, dans [Guerdoud & Lebbe 1994], on pose que la description des plantes telle qu'elle est pratiquée par les systématiciens peut être considérée abstraitement comme une suite d'éléments de description comprenant un descripteur et un attribut, le descripteur étant défini comme une qualité sur un sujet portant sur un individu ou une partie de celui-ci, et un attribut  comme pouvant contenir des états ou des super-états. L'analyse manuelle des textes permet ensuite de remplir la structure abstraite et de construire l'ontologie. 
A noter qu'après un certain temps, l'ontologie s'enrichit surtout d'attributs (formes et couleurs des feuilles par exemple, toujours de plus en plus variées au fur et à mesure de l'analyse des descriptions), ce qui indique une possibilité d'en automatiser l'acquisition si on associe aux attributs la liste des mots les introduisant, "de couleur ..." amenant "... jaune orangé tirant sur le rouge", par exemple, formant ainsi des schémas syntaxiques.
D'une manière générale, si on associe  aux objets de l'ontologie (concepts et relations) les listes des formes linguistiques auxquels ils correspondent, on dispose d'un outil capable d'extraire des connaissances à partir de textes. Traiter un texte revient alors à le filtrer à travers la structure d'objets : la présence de telles ou telles formes sélectionne tel ou tel sous-ensemble de concepts et de relations dans la structure. Ce sous-ensemble constitue alors une représentation conceptuelle du texte. Un tel système est cependant nécessairement silencieux sur les connaissances non prévues dès l'origine dans l'ontologie; il est par contre en mesure d'acquérir des connaissances dans les environnements contraints par la structure (cf. [Guerdoub & Lebbe 1994] déjà cité). 
Cette approche semble bien adaptée à des domaines bien cernés ou à des textes stéréotypés. Elle se fonde sur l'idée que les connaissances sont constituées d'unités discrètes, donc isolables, et reliées par un petit nombre de types de relations ayant un caractère général. C'est sur cette hypothèse que [Lenat et al. 1986], par exemple, envisagent de représenter les connaissances du sens commun. Cependant, il n'est pas sûr qu'on puisse ramener les connaissances effectivement présentes dans un texte à une représentation structurée préalable. En procédant ainsi, on ne désigne que des ensembles d'objets du monde réel ou mental identifiés par des propriétés qui semblent caractéristiques [Lévy, 1994]. Mais le contenu sémantique d'un texte se réduit-il à une composition de propriétés ?
1.2 L'approche bottom-up
Plutôt que de contraindre le texte dans une structure préalable, on peut commencer par collecter des données linguistiques susceptibles de livrer les connaissances du texte. On peut faire précéder l'approche top-down par une approche bottom-up, où l'on commence par faire l'inventaire des connaissances du texte, pour ensuite construire l'ontologie. Un logiciel comme LEXTER [Bourigault & Lépine 1994] facilite considérablement la tâche du cogniticien dans ce domaine. LEXTER extrait d'un corpus étiqueté des candidats à être des termes du domaine, et le cogniticien les rejette ou les accepte selon des critères négatifs (tel candidat ne peut en aucun cas être un terme du domaine, pour telle ou telle raison). Une fois les concepts du domaine repérés, il s'agit de les relier (manuellement) par des relations pertinentes. Dans [Daille 1994], on décrit une méthode qui diffère de la précédente en ce qu'elle applique un traitement statistique aux candidats à être des termes, de manière à minimiser le bruit. Ces méthodes produisent des données plus assurées que celles issues de l'intuition du cogniticien, et semblent donc plus aptes à construire des ontologies de qualité. 
2. Hypothèses pour une approche sémasiologique quantitative
Les termes produits par LEXTER sont des syntagmes nominaux. Nous nous proposons ici d'une part de généraliser ce type d'approche à d'autres syntagmes, et d'autre part de présenter l'information obtenue de manière faciliter la mise en évidence des relations que ces syntagmes entretiennent entre eux.
Dans l'étude qui suit, on décrira un ensemble de procédures applicables à des textes, dont l'objet est faciliter le repérage visuel de relations qui ne le sont pas à la simple lecture. Ces relations peuvent ensuite servir au cogniticien à construire l'ontologie, ou au système à analyser le texte. L'objectif est de parvenir à ce but en réduisant au minimum les interventions manuelles. 
Le point de vue linguistique adopté ici est inspiré des conceptions structuralistes sur le langage. On étudiera les signes linguistiques essentiellement par rapport aux autres signes auxquels ils sont linéairement associés sur l'axe syntagmatique, ainsi que par rapport aux champs sémantiques sur l'axe paradigmatique. On admettra donc le point de vue selon lequel le sens se construit essentiellement grâce à une combinatoire : les constituants d'un syntagme exercent les uns sur les autres des contraintes sémantiques qui en restreignent et donc en précisent le sens. Par exemple, le texte étudié plus loin comprend le syntagme "appuyez sur la touche n° 7". La cooccurrence de "appuyez" et "touche" dans ce syntagme restreint le sens virtuel de chacun de ces mots : on sait maintenant que "appuyez" est une action qui s'exerce sur "touche", et inversement, "touche" est l'objet d'une action bien précise. Remarquons en passant que la notion de syntagme adoptée ici est très générale.
Si on admet ce point de vue, l'objectif est donc de repérer les mots cooccurrents qui, du fait qu'ils sont associés sur l'axe syntagmatique, ont une forte probabilité d'exercer l'un sur l'autre des contraintes sémantiques qui font du syntagme qui les contient une entité significative. A noter en passant que cette méthode ne nécessite pas d'étiquetage syntaxique préalable du texte.
Une recherche systématique de toutes les cooccurrences dans une fenêtre de n mots risque de produire beaucoup d'information inutile, parmi laquelle le tri ne peut se faire que manuellement [de Schaetzen, 1993], ou statistiquement, avec les limites inhérentes aux calculs de fréquence. On a donc adopté ici un point de vue plus restrictif, selon lequel un groupe de mots répétés a des chances de posséder une certaine validité générale, soit dans la langue, soit dans le domaine. On appellera ces collocations des segments répétés. Un segment répété est défini une comme une suite d'occurrences qui apparaît au moins deux fois dans le texte, et qui ne comprend pas de signe de ponctuation [Lebart & Salem 1994]. 
On commencera donc par collecter les segments répétés. On retiendra ensuite dans chaque segment répété deux cooccurrents caractéristiques, selon une méthode décrite plus loin. On considèrera alors ces deux cooccurrents comme les pivots d'une entité conceptuelle, susceptible de s'exprimer ailleurs dans le texte, dans d'autres contextes, qu'on collectera également. Cette phase de généralisation des segments répétés permettra de regrouper des contextes proches par le sens, mais différents par la forme, et non forcément répétés. Une recherche de cooccurrence de ces contextes servira ensuite à mettre en évidence d'éventuelles relations entre les entités conceptuelles. Pour finir, on verra brièvemement les perspectives de cette méthode dans le domaine de la phraséologie.
3. Une étude de cas : le traitement d'un mode d'emploi par MANTEX
MANTEX est un logiciel en cours d'expérimentation, dont la fonction est de mettre en évidence dans des textes des regroupements signicatifs de mots, et de faciliter le repérage des relations entre ces regroupements. Le texte dont il sera question ci-après est le mode d'emploi d'un thermostat destiné à réguler un chauffage central, et sera nommé THERMOSTAT dorénavant. 
3.1 Traitement initial du texte
THERMOSTAT comprend 200 phrases, étant entendu que par phrase on entend toute suite d'occurrences délimitée par un point, un double point, un point d'interrogation ou un point d'exclamation, tous suivis d'un espace ou d'un saut de ligne. Un relevé manuel indique que 150 de ces phrases environ sont des phrases classiques comprenant un verbe. 
Voici en outre quelques caractéristiques lexicales de THERMOSTAT, obtenues grâce aux méthodes classiques de l'analyse textuelle quantitative [Muller 1967, Muller 1978, Lebart & Salem 94] :
Taille			: T = 2619 occurrences
Vocabulaire		: V = 619 vocables (occurrences différentes)
Fréquence moyenne	: Fmoy = T/V = 2619 / 619 = 4,23
Fréquence maximale	: Fmax = 151

Une liste de 42 mots grammaticaux a été établie subjectivement à partir d'une liste des mots les plus fréquents dans un corpus d'environ 35 000 mots. Cette liste (LG, dorénavant) servira à filtrer les listes dont on souhaite éliminer les mots grammaticaux les plus fréquents.
Les 619 vocables du texte sont classés par ordre de fréquence décroissante; on appellera cette liste la liste des vocables (LV); une liste filtrée (LF) est obtenue par la différence: 
LF = LV \ LG

Si on ne retient que les mots de LF dont la fréquence est supérieure à la fréquence moyenne on obtient une liste d'une cinquantaine de mots les plus représentatifs du texte; on l'appellera la liste représentative (LR). Si cette liste était lemmatisée, c'est-à-dire si elle regroupait par exemple "appui", "appuis", "appuyée", appuyer" et "appuyez" sous une forme générique "appu*", elle serait encore plus représentative. Mais la lemmatisation automatique est un problème complexe, et on se contentera ici d'une lemmatisation sommaire, qui sera décrite plus loin. Par la suite il faudra sans doute utiliser un dictionnaire des formes fléchies, ou faire appel à un analyseur morphologique.
3.2 Collecte des segments répétés
La première tâche de MANTEX est donc de repérer les segments répétés, c'est-à-dire des collocations susceptibles de fournir des couples de mots dont la cooccurrence est peut-être l'indice de l'existence d'une entité conceptuelle. 
MANTEX produit la liste de tous les segments répétés dans le texte ne commençant pas par un membre de la liste LG des mots grammaticaux. Par exemple :
appuyez sur (8)
appuyez sur la (7)
appuyez sur la touche (6)
appuyez sur la touche du (2)
appuyez sur la touche du niveau (2)
ou
température affichée par (2)
température affichée à (2)
température affichée (4)
température confort et (2)
température confort (2)
température de consigne et la (2)
température de consigne et (2)
température de consigne (2)
température économie (2)
température mesurée par (2)
température mésurée (2)
température de (5)
température la (2)
température un (2)
température à (2)
température les (2)

(Les nombres entre parenthèses correspondent à la fréquence des segments répétés dans le texte)
MANTEX simplifie les listes obtenues en ne retenant pas les segments répétés se terminant par un mot de la liste LG. Ce qui donne :
température affichée (4)
température confort (2)
température de consigne (2)
température économie (2)
température mésurée (2)
et
appuyez sur la touche (6)
appuyez sur la touche du niveau (2)

MANTEX collecte ainsi un millier de segments répétés dans THERMOSTAT, dont il ne subsiste que 78 après simplication. Il faut remarquer toutefois qu'il subsiste très certainement des termes du domaine non détectés parmi les segments non répétés du texte. MANTEX ne repère pas non plus les termes de longueur 1 (ne comprenant qu'un seul élément lexical). Il est cependant possible de pallier cet inconvénient par le recours aux vocables de la liste représentative (LR)  et de la liste lemmatisée (LL), mais nous n'abordons pas ce point ici.
3.3 La généralisation des segments répétés
Les 78 segments répétés simplifiés représentent donc une bonne partie des syntagmes de THERMOSTAT (au moins 156). Cette méthode produit cependant un certain silence, notamment en ce qui concerne les segments non répétés proches de ceux qui ont été répétés : ceux qui en diffèrent morphologiquement ("appuyez sur les touches") et syntaxiquement ("appuyer fugitivement sur la touche" ou "maintenez la touche appuyée"). Il serait intéressant de les regrouper avec les segments répétés, et de les représenter collectivement en vue de manipulations ultérieures. Il faudrait aussi regrouper d'éventuels segments répétés qui se différencient seulement par la morphologie ("niveau de température" et "niveaux de température", par exemple). 
Pour ce faire, MANTEX procède en deux étapes. Il commence par considérer les 78 segments répétés comme des couples constitués des premiers et derniers mots de chaque segment répété. Ces mots appartiennent nécessairement à la liste filtrée (LF). Par exemple : le segment répété [appuyez sur la touche] est représenté par le couple {appuyez, touche}, et [appuyez sur la touche de niveau] par {appuyez, niveau}. On remarque que ces deux couples sont imbriqués l'un dans l'autre. Mais on a pris malgré tout le parti de les traiter comme des entités différentes. En effet, on ne peut pas savoir a priori si les entités conceptuelles qu'ils représentent s'expriment toujours de manière imbriquée ailleurs dans le texte. On ne peut donc pas exprimer avec certitude la relation que les deux couples entretiennent éventuellement entre eux dans le texte. De toute façon, si l'un des couples n'est pas productif lors de la phase de généralisation, son impact sera négligeable pour le repérage de relations (voir 3.4 ci-dessous). 
A partir de maintenant, ces couples sont considérés comme les pivots d'entités conceptuelles susceptibles de s'exprimer sous une forme différente dans le texte. Pour collecter ces autres formes, MANTEX recherche les cooccurrences non-ordonnées des deux mots du couple dans une fenêtre paramétrable de 10 mots, ce qui lui permet de repérer à la fois "appuyez fugitivement sur la touche" et "maintenez la touche appuyée". Cette recherche s'effectue aussi sur les mots morphologiquement proches des membres du couple. MANTEX utilise une méthode de lemmatisation sommaire. Elle consiste à regrouper sous un même couple {a*,b*} l'ensemble des couples {A, B} repérés à partir des segments répétés, tels que a et b sont des sous-chaînes communes respectivement à A et à B, calculées de gauche à droite. Par exemple: {appui, touche}, {appuyez, touche} et {appuyer, touches} sont lemmatisés par le couple {appu*, touche*}.
MANTEX regroupe ensuite sous le même couple les contextes appartenant à des couples morphologiquement proches, par exemple ceux de {niveau, température} et {niveaux, température}. Cette procédure a pour effet de réduire le nombre de couples retenus de 78 à 46. 
Ces 46 couples représentent maintenant un plus grand nombre de contextes que celui des segments répétés dont ils sont issus. En effet, on a d'une part regroupé sous un seul couple les contextes auparavant  regroupés sous deux ou plusieurs couples (voir ci-dessus); on a d'autre part "accroché" à ces 46 couples des contextes non encore représentés jusqu'ici  (par exemple "maintenez la touche appuyée"). Il s'agit donc bien d'une généralisation.
3.4 Cooccurrences de couples
A l'issue de cette phase, MANTEX a donc produit un nombre réduit de couples représentant un nombre accru de contextes, désormais faciles à manipuler. On fait l'hypothèse que ces couples représentent des entités conceptuelles présentes dans le texte. Le fait de disposer d'un petit nombre de couples représentant un grand nombre de contextes augmente les chances de découvrir des cooccurrences de contextes susceptibles de révéler l'existence de relations. 
Pour mettre en évidence ces schémas sémantiques constitués de concepts et de relations [Rousselot 1994], MANTEX recherche les cooccurrences non ordonnées des couples dans une fenêtre (paramétrable) de 20 mots. A l'issue de cette phase, MANTEX affiche toutes les cooccurrences qu'il a repérées, d'une manière qui permette un repérage visuel facile d'éventuelles relations que les couples entretiennent entre eux. L'affichage se fait par ordre décroissant de fréquence : MANTEX affiche les cooccurrents de chaque couple, en plaçant en tête de liste les couples les plus cooccurrents. Par exemple :

Exemple n° 1 : {appu*, touche*}
Fréquence : 3
Couples : {appu*, touche*} et {jusqu'à, affichage}
1) pour lire le contenu de chaque rythme, appuyez successivement sur la touche correspondante jusqu'à extinction de l'affichage
2) maintenez appuyée la touche du niveau souhaité jusqu'à affichage de la durée
3) gardez la touche ECO appuyée jusqu'à affichage du chiffre

Fréquence : 2
Couples :{appu*, touche*} et {programme, hebdomadaire}
4) pour annuler la fonction absence et revenir au programme hebdomadaire, il vous suffit d'appuyer sur la touche CONF repère n°19
5) pour relire votre programme hebdomadaire, appuyer sur la touche du jour

Fréquence : 1
Couples : {appu*, touche*} et {niveau, température}
6) un appui bref sur la touche du niveau de température souhaité
Couples :{appu*, touche*} et {fonction, absence}
7) pour annuler la fonction absence et revenir au programme hebdomadaire, il vous suffit d'appuyer sur la touche CONF repère n°19
Etc.

Exemple n° 2 : {fonction, absence}
Fréquence : 2
Couples : {fonction, absence} et {programme, hebdomadaire}
8) vacances d'hiver, la fonction absence permet de programmer un hors gel pour une durée de 1 à 99 jours tout en conservant le programme hebdomadaire
9) pour annuler la fonction absence et revenir au programme hebdomadaire, il vous suffit d'appuyer sur la touche CONF repère n°19

Exemple n°3 : {temps, marche}
Fréquence : 1
Couples : {temps, marche} et {température, consigne}
10) le temps de marche du chauffage est proportionnel à l'écart entre la température de consigne et la température ...

On constate une redondance normale des contextes qui comprennent plus de deux couples. Par exemple, la phrase 4 (répétée en 7 et en 9) comprend trois couples. Comme ils sont repérés deux par deux, MANTEX sélectionne trois fois la même phrase.
3.5 Relations et schémas sémantiques
Il s'agit maintenant de procéder à l'analyse de ces résultats, qui ont été obtenus de manière entièrement automatique jusqu'ici. Le but de l'analyse est de mettre en évidence d'éventuelles relations entre les couples de manière à établir des schémas sémantiques. 
Rappelons que dans un premier temps, on a repéré dans le texte des segments répétés dont on a extrait les extrémités. On a admis que les couples de mots ainsi obtenus, opérant l'un sur l'autre des restrictions sémantiques, pouvaient être considérés comme les pivots d'entités conceptuelles. On ne s'est cependant pas penché sur la nature des relations entre ces cooccurrents. Si on devait les étiqueter de manière générique, on pourrait dire qu'il s'agit de relations syntagmatiques du type "est-associé-à" ou "est-dans-le-contexte-de". Pour les préciser davantage, il faudrait étudier plus spécifiquement leurs relations syntaxiques et sémantiques. 
Les couples cooccurrents listés en 3.4 sont eux aussi reliés, a priori, par ce type de relations syntagmatiques très générales. Peut-on cependant déterminer des relations plus précises ? 

1) C'est le cas pour les phrases 1, 2 et 3, où on peut identifier un schéma du type :
(appu* (touche*)) JUSQU'A (affichage (X))
généralisé en :
(action (objet)) JUSQU'A (résultat (X))

Comme ce schéma apparaît trois fois dans THERMOSTAT, il semble assez caractéristique du texte. Par ailleurs, on peut admettre que l'entité conceptuelle (affichage (X)) peut représenter le syntagme "l'extinction de l'affichage", si on affecte une valeur nulle à X.
En ce qui concerne la relation JUSQU'A, il s'agira de l'interpréter (et de l'étiqueter) par comparaison avec d'autres données de ce type recueillies par ailleurs.

2)  Un autre schéma est discernable dans la phrase 5.
POUR (relire (programme hebdomadaire), (appu*, touche*)
généralisé en :
POUR (action1 (objet1)), (action2 (objet2))

3) Les phrases 4, 7 et 9 correspondent également à ce schéma:
POUR (annuler (fonction, absence), (appu*, touche*)
ET
POUR (revenir (programme, hebdomadaire), (appu*, touche*)
généralisé en :
POUR (action1 (objet1)), (action2 (objet2)) 
ET 
POUR (action3 (objet3)), (action2 (objet2))

4) Dans la phrase 10, on distingue le schéma suivant :
(temps, chauffage) EST PROPORTIONNEL A 
        (écart (température, consigne), (température, ...))
genéralisé en :
(temps (X)) EST PROPORTIONNEL A (écart (Y,Z))

A noter qu'on ne tient pas forcément compte des vocables présents dans le couple. Par exemple, (température, consigne) a été remplacé ici par écart (Y,Z), qui semble plus adapté. Mais ce n'est pas gênant, car il est admis qu'à ce stade l'acquisition se fait manuellement à partir des données proposées par MANTEX.

5) Mais que faire des phrases 6 et 8 ? On n'y distingue aucune relation étiquetable (autre que syntagmatique) entre les couples {appu*, touche*} et {niveau, température} de la phrase 6, et {fonction, absence} et {programme, hebdomadaire} de la phrase 7. 

MANTEX fournit donc bien une aide à l'identification de relations et de schémas sémantiques, difficiles à visualiser autrement. En outre, MANTEX donne des indications sur la représentativité de telle ou telle relation dans le texte considéré. On sait ainsi que le premier schéma décrit ci-dessus est plus pertinent par rapport à THERMOSTAT que celui identifié dans la phrase 10 (car plus fréquent). Le travail de celui qui construit la BDC est maintenant d'interpréter plus précisément ces relations, et puis de les encoder dans la représentation qu'il a choisie, en définissant leur sémantique. Par exemple : POUR peut définir le moyen, ou la possibilité ("enablement"), ou une autre relation, selon le cas et le point de vue..
MANTEX confirme par ailleurs que les associations de concepts dans la langue n'obéissent pas toujours à une typologie pré-établie de relations (voir le cas des phrases 6 et 8, et il y en a beaucoup d'autres), car rien n'interdit à un auteur d'associer des syntagmes librement, même dans un domaine très contraint comme celui-ci. 
4. Discussion
Il existe d'autres méthodes capables de repérer des cooccurrences de formes dans des corpus. C'est le cas de la plupart des concordanciers du marché. La particularité de MANTEX est d'extraire automatiquement des couples remarquables dont il va ensuite rechercher les  cooccurrences dans le texte. MANTEX se distingue également des méthodes qui recherchent des cooccurrences systématiquement en fonction de calculs statistiques sur les collocations dans de grands corpus (par exemple [Schütze 1992] ou XTRACT [Smadja 1993]), ou bien en fonction des mots les plus fréquents dans tel ou tel domaine (par exemple LEXINET / LEXIMAPPE [Turner, 1988]). En tout état de cause, la méthode utilisée par MANTEX n'est pas fondée sur une analyse statistique : un texte isolé, même de petite taille, peut donc être traité par MANTEX avec succès. 
L'avantage essentiel de MANTEX est donc de proposer automatiquement des candidats à être des pivots d'entités conceptuelles, et de permettre une manipulation aisée des contextes dans lesquels les pivots sont cooccurrents, de manière à repérer d'éventuelles relations. 
En ce qui concerne les contextes recueillis, MANTEX est nécessairement silencieux sur les contextes isolés ne comprenant pas de mots-pivots. Par exemple "détérioration des piles" ou "système de chauffage" ne sont pas repérés, et pourtant, il s'agit manifestement de termes du domaine. Cependant, le traitement conjoint de textes de même type peut permettre le repérage de ces contextes-là (il suffit que le syntagme apparaisse deux fois, même dans deux textes différents). Il reste cependant à voir, au fur et à mesure que la taille du corpus augmente, si le nombre de syntagmes repérés (car  repétés) augmente plus (ou moins) vite que le nombre de nouveaux syntagmes isolés (et donc non encore repérés). En d'autres termes, est-ce que la langue tend à utiliser toujours les mêmes syntagmes, ou bien est-ce que la création de syntagmes nouveaux est plus importante que la réutilisation de syntagmes existants ? L'étude en cours d'un corpus médical avec l'aide de MANTEX permettra peut-être de répondre à cette question.
MANTEX  produit relativement peu de données inutiles. Seuls sont recueillis les syntagmes ne comportant pas de mots grammaticaux, ni en position initiale, ni en position finale. Cette contrainte élimine d'emblée des syntagmes comme "le fait de" ou "se fait par". Cependant, certains couples comme {niveau, température}, issus de syntagmes très figés, sont peu productifs lors de la phase de généralisation, au contraire de {appu*, touche*}, par exemple, qui regroupe un grand nombre de contextes. Ceci est lié au fait que, d'une part {appu*, touche*} est très fréquent dans le texte, et d'autre part, qu' appu* est un radical susceptible d'apparaître dans un grand nombre d'unités lexicales, notamment dans un verbe et un déverbal qui acceptent des  expansions qui peuvent s'intercaler entre les pivots du couple (appuyer fugitivement sur la touche, un appui bref sur la touche).
En ce qui concerne les relations mises en évidence, cette  méthode ne peut pas prétendre à l'exhaustivité : repérer tous les types de relations est certainement hors de portée de MANTEX, et ce n'est d'ailleurs pas son ambition. Parmi les raisons de cette limitation, rappelons que la recherche d'entités conceptuelles est fondée sur l'existence de segments répétés, ce qui a ici pour effet de mettre l'accent sur certaines actions du texte ("appuyer", "lire", "annuler", etc.). Il y a donc nécessairement un certain silence, notamment en ce qui concerne les concepts qu'il est inutile de répéter dans un texte, par exemple les définitions et les descriptions. En tout état de cause, les schémas repérés à l'aide de MANTEX viennent s'ajouter à la bibliothèque de schémas obtenus par d'autres moyens [Rousselot 1994 déjà cité], c'est-à-dire par répérage manuel et dans la littérature [Rousselot et al. 1992, par exemple]. MANTEX possède par ailleurs un module qui permet d'utiliser ce type de schémas et de les valider sur d'autres corpus. 
5. Perspectives
La méthode décrite ici s'inscrit dans une réflexion plus large sur l'acquisition automatique de phraséologismes. Selon certains auteurs, [Gouadec 1993] le terme désigne, alors que le phraséologisme exprime des relations. Un phraséologisme élémentaire contient un terme, considéré comme une variable, et un relateur (par exemple R(X)). Un phraséologisme complexe comprend des phraséologismes enchâssés, ainsi que des relateurs (par exemple, R(X) R' R''(Y)). Par exemple, soit la phrase (en gras, les termes du domaine) :

Pour une installation équipée de convecteurs électriques et possédant un double tarif EDF avec heures creuses, il est possible d'avancer les heures de démarrage afin de bénéficier des conditions tarifaires

Qu'en est-il de "bénéficier des conditions tarifaires" et d'"avancer les heures de démarrage"? Selon la définition donnée ci-dessus, on peut considérer ces syntagmes commes des phraséologismes comprenant chacun un terme ("les heures de démarrage" et "conditions tarifaires") et des relateurs (les verbes "avancer" et "bénéficier de"). A noter ici qu'on donne une signification très générale au mot relateur, assez proche d'opérateur ou de fonction. De la même manière, le syntagme "avancer les heures de démarrage afin de bénéficier des conditions tarifaires"  est un phraséologisme complexe comprenant deux phraséologismes simples reliés par AFIN DE, qu'on peut représenter de la manière suivante :  

(AVANCER (X)) AFIN DE (BENEFICIER DE (Y))

On voit qu'on peut continuer de la sorte et relier ce phraséologisme à ceux qui précèdent par "il est possible" et parvenir finalement à une représentation de toute la phrase. Dans cette approche, l'accent est mis d'emblée sur les relateurs, les termes étant considérés comme des variables.
Il se pose ainsi deux séries de problèmes : l'acquisition automatique de ces schémas (qui ne semble pas être une priorité dans la communauté des phraséologues), et le stockage efficace des données.
En ce qui concerne l'acquisition, il faudra sans doute combiner une approche qui repère les termes et les expressions stétéotypées (ce que MANTEX est en mesure de faire), avec une approche par les relateurs, qui donnent en quelque sorte le cadre sémantico-syntaxique dans lequel les termes sont enchâssés. Il faudra bien sûr établir une typologie de ces relateurs, mais une première étude montre qu'on peut déjà y inclure les prépositions, les conjonctions, certains verbes, peut-être des déverbaux, etc. 
En ce qui concerne la base de connaissances phraséologiques, il s'agira de permettre un accès par domaine, à la fois par les termes et par les relateurs. Un accès par les termes fournira les phraséologismes dans lesquels un terme donné peut être enchâssé; un accès par les relateurs fournira le cadre sémantico-syntaxique dans lequel les termes peuvent  s'insérer. Les applications d'une telle base pourraient concerner l'aide à la rédaction et la traduction, si on prévoit de co-indexer des bases dans plusieurs langues.
6. Conclusion
MANTEX effectue donc bien un pré-traitement automatique du texte. Il fournit une aide au repérage du contenu sémantique exprimé en terme d'entités conceptuelles et de relations. Les données ainsi produites bénéficient d'un statut plus assuré que celles qui seraient recueillies dans le texte grâce à l'intuition du cogniticien. MANTEX produit un certain niveau de silence (il ne repère pas tous les segments non répétés, ni les paraphrases), mais peu de bruit (il génère quelques données inutiles). Cette méthode doit donc être considérée comme complémentaire d'autres méthodes, auxquelles elle peut éventuellement servir de validation.
On n'a pas cherché à mettre en évidence de structure syntaxique, logique ou conceptuelle qui aurait été définie au préalable. Si les résultats produits n'entrent pas dans le cadre de ces structures a priori, c'est qu'il faut sans doute admettre la spécificité de l'acquisition de connaissances à partir de textes. Le texte est très certainement rebelle à une description et une modélisation complètes. Une certaine incertitude doit dès lors être acceptée. 
Des discussions entre terminologues et spécialistes de l'intelligence artificielle, notamment au sein du groupe Terminologie et Intelligence Artificielle, ont montré l'intérêt de constituer des bases de connaissances terminologiques [Bourigault & Condamines 1994]. Ceci implique notamment le développement de l'acquisition de relations à partir de textes, à laquelle le travail ci-dessus peut  apporter une contribution.

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