{"id":18789,"date":"2021-03-24T15:31:52","date_gmt":"2021-03-24T14:31:52","guid":{"rendered":"https:\/\/kairntech.com\/blog\/non-categorise\/extraire-des-nombres-dun-texte\/"},"modified":"2026-04-17T00:08:16","modified_gmt":"2026-04-16T22:08:16","slug":"extraire-des-nombres-dun-texte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kairntech.com\/fr\/blog\/articles-fr\/extraire-des-nombres-dun-texte\/","title":{"rendered":"Extraire des nombres d’un texte"},"content":{"rendered":"\n

Comment extraire des nombres de documents<\/strong><\/h2>\n\n

La reconnaissance des entit\u00e9s nomm\u00e9es<\/em> concerne l’extraction de s\u00e9quences de mots \u00e0 partir d’un document. Cette technique est principalement utilis\u00e9e pour extraire des noms de personnes, d’organisations ou de lieux, qui sont donc les entit\u00e9s nomm\u00e9es les plus typiques. Toutefois, l’expression \u00a0\u00bb reconnaissance d’entit\u00e9s nomm\u00e9es\u00a0\u00bb<\/em> ne rend pas tr\u00e8s bien compte de l’importance d’un fragment de texte constitu\u00e9 d’un ou de plusieurs mots successifs. Ce fragment peut tout aussi bien \u00eatre constitu\u00e9 d’un seul verbe ou adjectif, qui ne sont pas \u00e0 proprement parler des entit\u00e9s nomm\u00e9es telles qu’une date ou un montant. Dans ce cas d’utilisation, nous extrayons des nombres. <\/p>\n\n

Extraction des frais financiers des d\u00e9cisions de justice<\/strong><\/h2>\n\n

Il s’agit ici d’extraire d’une d\u00e9cision de justice, le montant que la personne condamn\u00e9e ou d\u00e9bout\u00e9e par la d\u00e9cision doit payer \u00e0 la partie adverse pour les frais dits \u00ab\u00a0irr\u00e9ductibles\u00a0\u00bb, ou plus pr\u00e9cis\u00e9ment les honoraires d’avocats.<\/p>\n\n

Dans le projet ci-dessous, c’est le label \u00ab\u00a0co\u00fbts irr\u00e9ductibles\u00a0\u00bb (avant-dernier label de la liste ci-dessous) qui est int\u00e9ressant :<\/p>\n\n

\"distribution<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Il s’agit ici de calculer un montant moyen pour un ensemble donn\u00e9 de documents (un corpus), pour une juridiction donn\u00e9e. Ce qui est int\u00e9ressant, c’est que le terme \u00ab\u00a0irr\u00e9ductible\u00a0\u00bb appara\u00eet rarement dans le texte et que ces co\u00fbts sont le plus souvent r\u00e9v\u00e9l\u00e9s indirectement par la pr\u00e9sence \u00e0 proximit\u00e9, avant ou apr\u00e8s, d’un article de loi : l’article 700 du \u00ab\u00a0Code civil\u00a0\u00bb. <\/p>\n\n

Comment proc\u00e9der ?<\/strong><\/h2>\n\n

L’annotateur doit d’abord d\u00e9finir son besoin et sa m\u00e9thode. Dans le cas pr\u00e9sent, il s’agit d’extraire chaque montant individuel d\u00e9cid\u00e9 par le juge. <\/p>\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Si la partie A doit payer 1000 euros \u00e0 la partie B et 800 euros \u00e0 la partie C, deux montants doivent \u00eatre extraits. Parfois, le texte dit que A doit payer \u00e0 B et \u00e0 C la somme de X euros \u00ab\u00a0chacun\u00a0\u00bb, auquel cas la somme sera impossible, mais ce cas est rare et n’a pas d’impact majeur sur un processus qui analyse de nombreuses d\u00e9cisions. <\/p>\n\n

Il convient de veiller \u00e0 n’annoter qu’une seule fois chaque montant individuel. La convention de r\u00e9daction peut en effet conduire \u00e0 r\u00e9p\u00e9ter le m\u00eame montant dans des phrases diff\u00e9rentes. Dans l’exemple ci-dessous, le choix est d’annoter \u00e0 partir des mots \u00ab\u00a0POUR CES MOTIFS\u00a0\u00bb qui annoncent la d\u00e9cision elle-m\u00eame. <\/p>\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

<\/p>\n\n

Avec ou sans unit\u00e9 mon\u00e9taire ?<\/strong><\/h2>\n\n

Dans le m\u00eame exemple, il convient de noter que le montant a \u00e9t\u00e9 mis en \u00e9vidence sans son unit\u00e9 mon\u00e9taire, l’euro. Il s’agit d’un choix li\u00e9 \u00e0 l’absence de convention d’\u00e9criture des monnaies dans les d\u00e9cisions de justice. Non seulement l’euro pourrait \u00eatre d\u00e9sign\u00e9 alternativement par son symbole \u20ac ou son code ISO EUR, mais les al\u00e9as de l’encodage peuvent aussi le remplacer par des caract\u00e8res sp\u00e9ciaux. Plus il y a de variantes, plus l’apprentissage est difficile et plus le post-traitement est compliqu\u00e9. <\/p>\n\n

Nous avons donc pris la d\u00e9cision de ne pas extraire l’unit\u00e9 mon\u00e9taire. Ceci est possible dans ce cas d’utilisation car les co\u00fbts irr\u00e9ductibles des d\u00e9cisions fran\u00e7aises sont n\u00e9cessairement libell\u00e9s en euros depuis 2001 (et en francs avant). Si dans un autre cas d’utilisation, les montants pouvaient \u00eatre libell\u00e9s dans des unit\u00e9s mon\u00e9taires diff\u00e9rentes, ces derni\u00e8res pourraient \u00eatre incluses dans l’annotation. Il sera alors n\u00e9cessaire de pr\u00e9voir une s\u00e9paration a posteriori du montant et de l’unit\u00e9 mon\u00e9taire avant de pouvoir effectuer un calcul arithm\u00e9tique. <\/p>\n\n

Introduction de contre-exemples dans l’ensemble de donn\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n

L’annotateur doit essayer d’introduire des contre-exemples dans son ensemble de donn\u00e9es. L’exemple ci-dessous montre deux suggestions qui devraient \u00eatre rejet\u00e9es (l’utilisateur devra double-cliquer sur la petite croix en haut \u00e0 gauche) <\/p>\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Il refusera le premier extrait parce que la phrase montre que le montant est celui r\u00e9clam\u00e9 par une partie, qui ne sera pas n\u00e9cessairement accord\u00e9 par le juge, et le second extrait parce que le montant est d’une nature diff\u00e9rente. <\/p>\n\n

Choisir le meilleur algorithme<\/strong><\/h2>\n\n

Il reste alors \u00e0 d\u00e9terminer quel algorithme donne le meilleur r\u00e9sultat pour extraire ces co\u00fbts irr\u00e9cup\u00e9rables. Ici, nous avons compar\u00e9 la mesure f d’un mod\u00e8le bas\u00e9 sur CRF-Suite avec d’autres mod\u00e8les form\u00e9s sur diff\u00e9rents cadres de r\u00e9seaux neuronaux tels que Delft, Flair et Spacy : <\/p>\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Nous pouvons constater que c’est le mod\u00e8le utilisant le cadre DELFT qui fournit la meilleure qualit\u00e9.<\/p>\n\n

Autres montants financiers \u00e0 extraire ?<\/strong><\/h2>\n\n

Un montant n’a pas de s\u00e9mantique en soi. Une d\u00e9cision peut mentionner de nombreux autres montants qui n’ont rien \u00e0 voir avec les co\u00fbts irr\u00e9parables. Par exemple, le loyer ou les dommages et int\u00e9r\u00eats sont des montants que l’algorithme ne doit pas confondre avec les co\u00fbts irr\u00e9parables. Chaque annotation erron\u00e9e diminue le taux de pr\u00e9cision. <\/p>\n\n

Dans cette variante de cas d’utilisation, l’objectif est d’extraire non seulement les co\u00fbts irr\u00e9couvrables obtenus, mais aussi les dommages obtenus :<\/p>\n\n

\"Capture<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Le texte de la d\u00e9cision comprend \u00e9galement les montants r\u00e9clam\u00e9s par les parties au titre des frais irr\u00e9p\u00e9tibles. S’ils doivent \u00eatre extraits, notamment pour comparer le montant r\u00e9clam\u00e9 et le montant obtenu, les demandes des deux parties doivent \u00eatre distingu\u00e9es et annot\u00e9es dans une \u00e9tiquette diff\u00e9rente, d’une couleur tr\u00e8s distincte, afin d’\u00e9viter toute confusion, comme dans la d\u00e9cision suivante : <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Si d’autres montants sont recherch\u00e9s, la charge d’annotation manuelle augmentera, mais la qualit\u00e9 de chaque \u00e9tiquette sera am\u00e9lior\u00e9e car le moteur d’apprentissage aura moins d’occasions d’h\u00e9siter. <\/p>\n\n

Formation sur un sous-ensemble d’\u00e9tiquettes<\/strong><\/h2>\n\n

Lors de la mise en place d’une exp\u00e9rience visant \u00e0 tester la qualit\u00e9 d’un algorithme, il est possible de restreindre le champ d’application \u00e0 un sous-ensemble d’\u00e9tiquettes. Une exp\u00e9rience rassemblant toutes les \u00e9tiquettes du type \u00ab\u00a0montant\u00a0\u00bb donnera une meilleure qualit\u00e9 individuelle de chaque \u00e9tiquette que chacune des quatre exp\u00e9riences limit\u00e9es \u00e0 une seule des 4 \u00e9tiquettes dans notre exemple. En g\u00e9n\u00e9ral, il est pr\u00e9f\u00e9rable de s\u00e9lectionner toutes les \u00e9tiquettes susceptibles d’entrer en concurrence sur un m\u00eame segment de texte : <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Associer un montant financier \u00e0 une entit\u00e9 nomm\u00e9e<\/strong><\/h2>\n\n

Enfin, l’utilisateur peut vouloir attribuer le num\u00e9ro extrait \u00e0 une partie, dans notre cas, les frais de justice que le tribunal a demand\u00e9 aux parties de payer. Cela n\u00e9cessite l’annotation d’une autre balise (dans le cas ci-dessous en couleur fuchsia) : <\/p>\n\n

\"\"<\/figure>\n\n

<\/p>\n\n

Ensuite, la relation entre le montant et le parti sera cr\u00e9\u00e9e simplement en \u00e9tablissant une cooccurrence entre les entit\u00e9s nomm\u00e9es (proximit\u00e9) ou par l’annotation des relations entre les entit\u00e9s nomm\u00e9es. Mais ceci fera l’objet d’un prochain article. <\/p>\n\n

<\/p>\n\n

<\/p>\n\n

<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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