CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Ubiq : une plateforme de collecte, analyse et valorisation des corpus Proxem édite Ubiq, une plateforme de collecte de documents et d’analyse sémantique, capable d'extraire des informations pertinentes à partir du contenu de vastes corpus. Les documents analysés sont d’une grande diversité : opinions collectées sur des sites web, emails de réclamation ou de demande d’information, réponse à des questions ouvertes dans des sondages, offres ou demandes d’emploi, etc. La reconnaissance des entités nommées joue un rôle central car c’est un préalable à d’autres traitements sémantiques. La conception d’un module de reconnaissance d’entités nommées nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. Ubiq propose une approche d’apprentissage faiblement supervisé de l’extraction d’entités nommées qui tient compte du corpus collecté et de ressources externes (Wikipédia). La méthode et l’outillage développés permettent de déterminer à la volée, en interaction avec l’utilisateur, la granularité des types d’entités adaptée à un corpus de texte tout-venant.

Mots-clés : entités nommées, apprentissage, Wikipédia
Zodiac : Insertion automatique des signes diacritiques du français Nous proposons dans cette démonstration de présenter le logiciel Zodiac, permettant l’insertion automatique de diacritiques (accents, cédilles, etc.) dans un texte français. Zodiac prend la forme d’un complément Microsoft Word sous Windows permettant des corrections automatiques du texte au cours de la frappe. Sous Linux et Mac OS X, il est implémenté comme un programme sur ligne de commande, se prêtant naturellement à lire ses entrées sur un « pipeline » et écrire ses sorties sur la sortie standard. Implémenté en UTF-8, il met en oeuvre diverses librairies C++ utiles à certaines tâches du TAL, incluant la manipulation de modèles de langue statistiques.

Mots-clés : diacritiques
Le système STAM Le projet STAM aborde la problématique de la transcription automatique du langage texto (SMS) et plus particulièrement la traduction des messages écrits en arabe dialectal. L’objectif du système STAM est de traduire automatiquement des textes rédigés en langage SMS dans un dialecte parlé dans le monde arabe (langue source) en un texte facilement interprétable, compréhensible et en bon français (langue cible).

Mots-clés : STAM, Transcription, SMS, Dialecte
DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros. Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.

Mots-clés : Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue
Construction (très) rapide de tables de traduction à partir de grands bi-textes Dans cet article de démonstration, nous introduisons un logiciel permettant de construire des tables de traduction de manière beaucoup plus rapide que ne le font les techniques à l’état de l’art. Cette accélération notable est obtenue par le biais d’un double échantillonnage : l’un permet la sélection d’un nombre limité de bi-phrases contenant les segments à traduire, l’autre réalise un alignement à la volée de ces bi-phrases pour extraire des exemples de traduction.
Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.

Mots-clés : Réseaux lexicaux, marches aléatoires
Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.

Mots-clés : langages morphologiquement riches, traduction statistique, connaissances linguistiques
Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles La recherche d’information s’intéresse à l’accès aux documents et une majorité de travaux dans le domaine s’appuie sur les éléments textuels de ces documents écrits en langage naturel. Les requêtes soumisses par les utilisateurs de moteurs de recherche sont également textuelles, même si elles sont très pauvres d’un point de vue linguistique. Il parait donc naturel que les travaux en recherche d’information cherchent à s’alimenter par les avancées et les résultats en traitement automatique des langues naturelles. Malgré les espoirs déçus des années 80, l’engouement pour l’utilisation du traitement du langage naturel en recherche d’information reste intact, poussé par les nouvelles perspectives offertes. Dans cette conférence, nous balayerons les aspects de la recherche d’information qui se sont le plus appuyés sur des éléments du traitement automatique des langues naturelles. Nous présenterons en particulier quelques résultats relatifs à la reformulation automatique de requêtes, à la prédiction de la difficulté des requêtes, au résumé automatique et à la contextualisation de textes courts ainsi que les perspectives actuelles offertes en particulier par les travaux en linguistique computationnelle.

Mots-clés : Recherche d’information, traitement automatique des langues, difficulté des requêtes, résumé automatique, reformulation de requêtes
La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).

Mots-clés : éthique, big data, ressources langagières
Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.

Mots-clés : analyse morphologique, NooJ, La langue amazighe
Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.

Mots-clés : chunking, inférence grammaticale, CRF
L’utilisation des POMDP pour les résumés multi-documents orientés par une thématique L’objectif principal du résumé multi-documents orienté par une thématique est de générer un résumé à partir de documents sources en réponse à une requête formulée par l’utilisateur. Cette tâche est difficile car il n’existe pas de méthode efficace pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur. Cela introduit ainsi une incertitude dans le processus de génération de résumé. Dans cet article, nous proposons une modélisation de l’incertitude en formulant notre système de résumé comme un processus de décision markovien partiellement observables (POMDP) car dans de nombreux domaines on a montré que les POMDP permettent de gérer efficacement les incertitudes. Des expériences approfondies sur les jeux de données du banc d’essai DUC ont démontré l’efficacité de notre approche.

Mots-clés : POMDP, Résumé multi-document, résumé orienté requête
Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.

Mots-clés : thésaurus
Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.

Mots-clés : termes, Relations sémantiques
WoNeF : amélioration, extension et évaluation d’une traduction française automatique de WordNet Identifier les sens possibles des mots du vocabulaire est un problème difficile demandant un travail manuel très conséquent. Ce travail a été entrepris pour l’anglais : le résultat est la base de données lexicale WordNet, pour laquelle il n’existe encore que peu d’équivalents dans d’autres langues. Néanmoins, des traductions automatiques de WordNet vers de nombreuses langues cibles existent, notamment pour le français. JAWS est une telle traduction automatique utilisant des dictionnaires et un modèle de langage syntaxique. Nous améliorons cette traduction, la complétons avec les verbes et adjectifs de WordNet, et démontrons la validité de notre approche via une nouvelle évaluation manuelle. En plus de la version principale nommée WoNeF, nous produisons deux versions supplémentaires : une version à haute précision (93% de précision, jusqu’à 97% pour les noms), et une version à haute couverture contenant 109 447 paires (littéral, synset).

Mots-clés : traduction, WordNet
Approches statistiques discriminantes pour l’interprétation sémantique multilingue de la parole Les approches statistiques sont maintenant très répandues dans les différentes applications du traitement automatique de la langue et le choix d’une approche particulière dépend généralement de la tâche visée. Dans le cadre de l’interprétation sémantique multilingue, cet article présente une comparaison entre les méthodes utilisées pour la traduction automatique et celles utilisées pour la compréhension de la parole. Cette comparaison permet de proposer une approche unifiée afin de réaliser un décodage conjoint qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de transducteurs à états finis qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre les composants d’un système d’interaction vocale homme-machine.

Mots-clés : compréhension multilingue
Identification automatique des relations discursives « implicites » à partir de données annotées et de corpus bruts Cet article présente un système d’identification des relations discursives dites « implicites » (à savoir, non explicitement marquées par un connecteur) pour le français. Etant donné le faible volume de données annotées disponibles, notre système s’appuie sur des données étiquetées automatiquement en supprimant les connecteurs non ambigus pris comme annotation d’une relation, une méthode introduite par (Marcu et Echihabi, 2002). Comme l’ont montré (Sporleder et Lascarides, 2008) pour l’anglais, cette approche ne généralise pas très bien aux exemples de relations implicites tels qu’annotés par des humains. Nous arrivons au même constat pour le français et, partant du principe que le problème vient d’une différence de distribution entre les deux types de données, nous proposons une série de méthodes assez simples, inspirées par l’adaptation de domaine, qui visent à combiner efficacement données annotées et données artificielles. Nous évaluons empiriquement les différentes approches sur le corpus ANNODIS : nos meilleurs résultats sont de l’ordre de 45.6% d’exactitude, avec un gain significatif de 5.9% par rapport à un système n’utilisant que les données annotées manuellement.

Mots-clés : relations implicites
Apprentissage d’une hiérarchie de modèles à paires spécialisés pour la résolution de la coréférence Nous proposons une nouvelle méthode pour améliorer significativement la performance des modèles à paires de mentions pour la résolution de la coréférence. Étant donné un ensemble d’indicateurs, notre méthode apprend à séparer au mieux des types de paires de mentions en classes d’équivalence, chacune de celles-ci donnant lieu à un modèle de classification spécifique. La procédure algorithmique proposée trouve le meilleur espace de traits (créé à partir de combinaisons de traits élémentaires et d’indicateurs) pour discriminer les paires de mentions coréférentielles. Bien que notre approche explore un très vaste ensemble d’espaces de trait, elle reste efficace en exploitant la structure des hiérarchies construites à partir des indicateurs. Nos expériences sur les données anglaises de la CoNLL-2012 Shared Task indiquent que notre méthode donne des gains de performance par rapport au modèle initial utilisant seulement les traits élémentaires, et ce, quelque soit la méthode de formation des chaînes ou la métrique d’évaluation choisie. Notre meilleur système obtient une moyenne de 67.2 en F1-mesure MUC, B3 et CEAF ce qui, malgré sa simplicité, le situe parmi les meilleurs systèmes testés sur ces données.

Mots-clés : résolution de la coréférence
Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.

Mots-clés : apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies
Techniques de TAL et corpus pour faciliter les formulations en anglais scientifique écrit Nous présentons l'adaptation de la base d'écrits scientifiques en ligne Scientext pour un « nouveau » public : chercheurs et autres auteurs français d'écrits scientifiques, ayant besoin de rédiger en anglais. Cette adaptation a consisté à ajouter dans la base des requêtes précodées qui permettent d'afficher les contextes dans lesquels les auteurs d'articles scientifiques en anglais expriment leur objectif de recherche et à enrichir l'interface ScienQuest de nouvelles fonctionnalités pour mémoriser et réafficher les contextes pertinents, pour faciliter la consultation par un public plus large. Les nombreuses descriptions linguistiques de la rhétorique des articles scientifiques insistent sur l'importance de la création et de l'occupation d'une « niche » de recherche. Chercheurs et doctorants ont ici un moyen d'en visualiser des exemples sans connaître sa formulation a priori, via nos requêtes. Notre évaluation sur le corpus de test en donne une précision globale de 86,5 %.

Mots-clés : anglais, Scientext, ScienQuest
Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.

Mots-clés : construction de corpus
Vers un treebank du français parlé Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.

Mots-clés : français parlé, Corpus arboré, corpus oral
L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.

Mots-clés : Analyse syntaxique en dépendances, ambiguïtés, beam search
Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.

Mots-clés : cohésion lexicale, segmentation thématique, rupture de cohésion