Cet article s’attaque à la tâche d’Attribution d’Auteur en contexte multilingue. Nous proposons une alternative aux méthodes supervisées fondées sur les n-grammes de caractères de longueurs variables : les répétitions maximales. Pour un texte donné, la liste de ses n-grammes de caractères contient des informations redondantes. A contrario, les répétitions maximales représentent l’ensemble des répétitions de ce texte de manière condensée. Nos expériences montrent que la redondance des n-grammes contribue à l’efficacité des techniques d’Attribution d’Auteur exploitant des sous-chaînes de caractères. Ce constat posé, nous proposons une fonction de pondération sur les traits donnés en entrée aux classifieurs, en introduisant les répétitions maximales du nème ordre (c’est-à-dire des répétitions maximales détectées dans un ensemble de répétitions maximales). Les résultats expérimentaux montrent de meilleures performances avec des répétitions maximales, avec moins de données que pour les approches fondées sur les n-grammes.

Le nettoyage de documents issus du web est une tâche importante pour le TAL en général et pour la constitution de corpus en particulier. Cette phase est peu traitée dans la littérature, pourtant elle n’est pas sans influence sur la qualité des informations extraites des corpus. Nous proposons deux types d’évaluation de cette tâche de détourage : (I) une évaluation intrinsèque fondée sur le contenu en mots, balises et caractères ; (II) une évaluation extrinsèque fondée sur la tâche, en examinant l’effet du détourage des documents sur le système placé en aval de la chaîne de traitement. Nous montrons que les résultats ne sont pas cohérents entre ces deux évaluations ainsi qu’entre les différentes langues. Ainsi, le choix d’un outil de détourage devrait être guidé par la tâche visée plutôt que par la simple évaluation intrinsèque.