Ce mémoire présente la conception et la réalisation d’un système de questions-réponses intelligent nommé YouTAQA, utilisant l’apprentissage approfondi et la recherche d’information pour fournir des réponses précises à partir de la base de connaissances de Wikipédia.
Université de Alger 1 Benyoucef Benkhedda
Faculté des sciences
Département de mathématiques et informatique
Master en informatique Spécialité : Ingénierie des systèmes informatiques intelligents
Mémoire de fin d’étude
YouTaQA : Système de questions-réponses intelligent basé deep learning et la recherche d’information
M. Agabi Rayane Younes & Melle. Tidafi Asma
Dirigé par: Mme. Halfaoui & Mme. Ait Aoudia & Dr. Ziani Amel & Dr. Bouadjenek Mohamed Reda
2020
Remerciements
Nous remercions tout d’abord le tout puissant ALLAH qui nous a toujours comblés de ses bienfaits et à qui nous adressons nos remerciements pour sa grâce infinie pour nous avoir éclairés et aidés dans la préparation et la réalisation de cette thèse.
En second lieu, nos reconnaissances et nos vifs remerciements vont particulièrement à nos encadrants M. Mohamed reda Bouadjenek et Mme. Amel Ziani qui ont bien voulu accepter de diriger et d’encadrer ce travail, également pour leur patience, leurs sacrifices, leurs conseils et l’aide qu’ils nous ont fournis tout au long de notre stage qui nous a été d’une grande utilité.
Nous remercions l’université de Deakin pour nous avoir donné l’opportunité d’effectuer un stage au cours de notre dernière année Master, ainsi que tout le personnel qui nous ont apporté aide et assistance et donné toutes les informations dont nous avions besoin pour la réalisation de cette thèse.
Nous présentons notre gratitude aux membres du jury qui ont bien voulu examiner et évaluer notre travail et qui nous font l’honneur de participer à la soutenance.
Nos remerciements s’adressent aussi à tous les enseignants de l’université d’Alger 1 Ben Youcef Ben Khedda qui nous ont formé durant ces cinq dernières années.
Ce travail est dédié à ma très chère maman et au meilleur des pères. Grâce à leurs tendres encouragements et leurs grands sacrifices, ils ont pu créer le climat affectueux et propice à la poursuite de mes études. Aucune dédicace ne pourrait exprimer mon respect, ma considération et mes profonds sentiments envers eux. Je prie le bon Dieu de les bénir, de veiller sur eux, en espérant qu’ils seront toujours fiers de moi.
A mes sœurs et mes frères qui m’ont soutenu durant tout mon cursus.
A mon encadrant Dr.BOUADJENEK Mohamed Reda qui a toujours été présent et m’a donnée les meilleurs conseils pour pouvoir compléter le travail comme je l’ai toujours souhaité, je le remercie pour sa patience, son aide et la confiance qu’il nous a témoignée.
TIDAFI Asma.
Dédicaces
A ma chère maman, qui a œuvré pour ma réussite, par son amour, son soutien, ses précieux conseils ; je ne pourrai jamais la remercier assez pour toute sa présence dans ma vie. Reçois à travers ce travail aussi modeste soit-il, l’expression de mes sentiments et de mon éternelle gratitude, je t’aime ma meilleure.
à mon cher père, qui n’a jamais cessé de m’encourager ni de me guider tout au long de mes études ; je le remercie infiniment pour ses sacrifices consentis et pour les valeurs nobles qu’il m’a apprises, l’éducation et le soutient permanent venant de sa part, je t’aime mon meilleur.
à ma grande soeur Asmaa, tu as été à mes côtés pendant toutes les étapes de ce travail, je t’en suis très reconnaissant. Je te dédie ce travail en témoignage de ma profonde affection en souvenirs de notre indéfectible union qui s’est tissée au fil des jours.
à ma petite soeur Maroua, une sœur comme on ne peut trouver nulle part ailleurs, puisse Allah te protéger, garder et renforcer notre fraternité. Je te souhaite tout le bonheur du monde.
à ma tante Djamila, celle qui a toujours joué le rôle d’une deuxième maman pour moi, et qui m’a toujours soutenu, ainsi que mes tantes Noria, Dehbia et Radia et à mon oncle Mohamed.
Votre soutien, votre gentillesse sans égal, vos profonds attachements, vos conseils et encouragements m’ont motivé dans les moments les plus difficiles. à mon cher oncle Karim AGABI et Tata Evelyne.
à mon cousin Iheb Tekkour qui est un grand frère pour moi, ma tante Nassira , papa Ahmed, Saliha, Soumia et Islem Boulacheb que j’aime beaucoup ainsi que toute ma grande famille que j’aime.
à mes professeurs du primaire, CEM, Lycée et de l’université particulièrement Mme. Bassai, Mme. Aoudia, M. Krouri, M. Guernah, Mme. Louati, Mme. Touil, Mme. Taibouni, M. Zemali, M. Derias, M. Abbas, M. Tali et M.Boutaleb, je vous remercie d’avoir enrichi mes connaissances et de m’avoir guidé durant tout mon parcours estudiantin.
La passion pour votre travail est contagieuse! C’est avec un réel plaisir que j’ai travaillé avec vous et que je vous ai eu comme encadrant. Ce travail est dedié à Bouadjenek Mohamed Reda.
à mon binôme TIDAFI Asma et à toute sa famille pour tout ce qu’on a partagé durant notre stage.
à tous mes amis : Mehdi Belhoucine, Akram Arar, Mounir Grar, Yazid AitAlala, Fares Aliliche, Oussama Hamada, Rayane Krimi, farid belmareg, Khaled Chenouf, Islem Krim, Chakib Kessai, Rami Naidji, Amine Yahouni, Anis Amirouche, Abdelfetah fetouhi ainsi que tous mes amis que je n’ai pas pu citer, je vous remercie d’avoir toujours été là pour moi.
à la toute première promo MI de la fac centrale 2015/2016, elle a été sans aucun doute la meilleure promo, pleine d’énergie et de collaboration, je vous souhaite du bonheur et de la réussite dans vos vies.
AGABI Rayane Younes.
Table des matières
Introduction générale 1
Contexte générale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
Problématique et motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
Contribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
Plan du mémoire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
Les Systèmes de Questions-Réponses 5
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2 Les systèmes de Questions-Réponses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
é tat de l’art des systèmes de Questions-Réponses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Classification par domaine d’application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
Classification par source de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Classification par type de questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Les jeux de données disponibles 10
Conclusion 11
Généralités 12
Recherche d’information 12
Les modèles RI 14
Les métriques d’évaluation 15
Outil de développement 18
Deep Learning en Traitement du Langage Naturel 18
Le mécanisme d’attention 19
Les Transformers 19
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 22
TABLE DES MATIè RES
Keras 23
Les métriques d’évaluation 23
Conclusion 24
Conception et implémentation de YouTaQA 25
Introduction 25
Architecture globale du système YouTaQA 25
Le choix des jeux de données 26
SQUAD 26
Wikipedia 27
Moteur de recherche MRI 27
Pré-traitement de la base Wikipédia 28
Indexation des articles 29
Méthodes de recherche adoptées 30
Module de classification MC 31
Module d’extraction de réponses MER 32
Déploiement du système YouTaQA 34
Conclusion 34
Analyse et discussion des résultats 35
Introduction 35
Prétraitement et fractionnement des données 35
Résultats du module de recherche d’information MRI 35
Méthodes de recherche employées 36
Discussion des performances des méthodes de recherche 36
Résultats du module de classification MC 39
Résultats du module d’extraction des réponses MER 40
Déploiement et test du système 42
Conclusion 42
Conclusion Générale 43
Perspectives 44
Bibliographie 45
0.1 Schéma global du systeme YouTaQA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.1 La taxonomie de l’état de l’art des QAS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Processus de recherche d’information [Baeza-Yates and Ribeiro-Neto, 2011]. 13
Architecture de base des transformateurs [Tra, 2018]. 20
Architecture de l’encodeur du transformateur [Tra, 2018]. 21
Principe de self-attention [Sel, 2020]. 21
Représentation des entrées et sorties du modèle BERT [Devlin et al., 2018]. 22
Schéma global du systeme YouTaQA 26
Structure XML d’un article Wikipédia 28
Arborescence des fichiers XML. 29
Schéma représentatif des sections d’un article Wikipédia 30
La phase de tokenisation des entrées. 31
La classification du texte avec BERT 32
Extraction du début et fin de la réponse avec BERT 33
Capture d’écran de l’application web YouTaQA 34
Histogrammes d’évaluation du Module de Recherche d’Information. 37
Graphes d’évaluation du Module de Recherche d’Information. 38
Graphes d’évaluation du Module de Classification. 39
Matrices de confusion du MC. 40
Graphes d’évaluation du Module d’Extraction de Réponse (Start). 40
Graphes d’évaluation du Module d’Extraction de Réponse (End). 41
Exemple d’utilisation du système YouTaQA 42
Classification des QAS selon plusieurs axes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Les différents jeux de données disponibles. 10
2.1 Matrice de confusion. 16
Liste des abréviations
API Application Programming Interface.
BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers.
BOW Bag Of Words.
CDQAS Closed-Domain Question-Answering Systems.
DL Deep Learning.
EM Exact Match.
GPT Generative Pre-trained Transformer.
IR Information Retrieval.
KB Knowledge Bases.
LSTM Long Short-Term Memory.
MAP Mean Average Precision.
MC Module de Classification.
MER Module d’Extraction des Réponses.
MRI Module de Recherche d’Informations.
MRR Mean Reciprocal Rank.
NLIDB Natural Language Interface to DataBases.
NLP Natural Language processing.
ODQAS Open-Domain Question-Answering Systems.
QAS Question-Answering System.
QNLI Question Natural Language Inference.
RI Recherche d’Information.
RNN Recurrent Neural Network.
SPA Single Page Application.
SQAS Social Question-Answering Systems.
SQuAD Stanford Question Answering Dataset.
TF-IDF Term Frequency – Inverse Document Frequency.
TREC Text REtrieval Conference.
UI User Interface.
VSM Vector Space Model.
XML eXtensible Markup Language.
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Le travail est divisé en plusieurs pages (articles). Voici la liste :