CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Vers un diagnostic d'ambiguïté des termes candidats d'un texte Les recherches autour de la désambiguïsation sémantique traitent de la question du sens à accorder à différentes occurrences d'un mot ou plus largement d'une unité lexicale. Dans cet article, nous nous intéressons à l'ambiguïté d'un terme en domaine de spécialité. Nous posons les premiers jalons de nos recherches sur une question connexe que nous nommons le diagnostic d'ambiguïté. Cette tâche consiste à décider si une occurrence d'un terme est ou n'est pas ambiguë. Nous mettons en œuvre une approche d'apprentissage supervisée qui exploite un corpus d'articles de sciences humaines rédigés en français dans lequel les termes ambigus ont été détectés par des experts. Le diagnostic s'appuie sur deux types de traits : syntaxiques et positionnels. Nous montrons l'intérêt de la structuration du texte pour établir le diagnostic d'ambiguïté.

Mots-clés : diagnostic d'ambiguïté
Augmentation d'index par propagation sur un réseau lexical Application aux comptes rendus de radiologie Les données médicales étant de plus en plus informatisées, le traitement sémantiquement efficace des rapports médicaux est devenu une nécessité. La recherche d'images radiologiques peut être grandement facilitée grâce à l'indexation textuelle des comptes rendus associés. Nous présentons un algorithme d'augmentation d'index de comptes rendus fondé sur la propagation d'activation sur un réseau lexico-sémantique généraliste.

Mots-clés : indexation, propagation, réseau lexico-sémantique
Détection automatique de l'ironie dans les tweets en français Cet article présente une méthode par apprentissage supervisé pour la détection de l'ironie dans les tweets en français. Un classifieur binaire utilise des traits de l'état de l'art dont les performances sont reconnues, ainsi que de nouveaux traits issus de notre étude de corpus. En particulier, nous nous sommes intéressés à la négation et aux oppositions explicites/implicites entre des expressions d'opinion ayant des polarités différentes. Les résultats obtenus sont encourageants.

Mots-clés : apprentissage supervisé, détection de l'ironie
Dictionnaires morphologiques du français contemporain : présentation de Morfetik, éléments d'un modèle pour le TAL Dans cet article, nous présentons une ressource linguistique, Morfetik, développée au LDI. Après avoir présenté le modèle sous-jacent et spécifié les modalités de sa construction, nous comparons cette ressource avec d'autres ressources du français : le GLAFF, le LEFF, Morphalou et Dicolecte. Nous étudions ensuite la couverture lexicale de ces dictionnaires sur trois corpus, le Wikipedia français, la version française de Wacky et les dix ans du Monde. Nous concluons par un programme de travail permettant de mettre à jour de façon continue la ressource lexicographique du point de vue des formes linguistiques, en connectant la ressource à un corpus continu.

Mots-clés : dictionnaire, morphologie, français, ressource linguistique, corpus
Une métagrammaire de l'interface morpho-sémantique dans les verbes en arabe Dans cet article, nous présentons une modélisation de la morphologie dérivationnelle de l'arabe utilisant le cadre métagrammatical oﬀert par XMG. Nous démontrons que l'utilisation de racines et patrons abstraits comme morphèmes atomiques sous-spécifiés oﬀre une manière élégante de traiter l'interaction entre morphologie et sémantique.

Mots-clés : arabe, Morphologie
Création d'un nouveau treebank à partir de quatrièmes de couverture Nous présentons ici 4-couv, un nouveau corpus arboré d'environ 3 500 phrases, constitué d'un ensemble de quatrièmes de couverture, étiqueté et analysé automatiquement puis corrigé et validé à la main. Il répond à des besoins spécifiques pour des projets de linguistique expérimentale, et vise à rester compatible avec les autres treebanks existants pour le français. Nous présentons ici le corpus lui-même ainsi que les outils utilisés pour les différentes étapes de son élaboration : choix des textes, étiquetage, parsing, correction manuelle.

Mots-clés : Corpus arboré, Linguistique expérimentale, Étiquetage automatique
Entre écrit et oral ? Analyse comparée de conversations de type tchat et de conversations téléphoniques dans un centre de contact client Dans cet article nous proposons une première étude descriptive d'un corpus de conversations de type tchat issues d'un centre de contact d'assistance. Les dimensions lexicales, syntaxiques et interactionnelles sont analysées. L'étude parallèle de transcriptions de conversations téléphoniques issues d'un centre d'appel dans le même domaine de l'assistance permet d'établir des comparaisons entre ces deux modes d'interaction. L'analyse révèle des différences marquées en termes de déroulement de la conversation, avec une plus grande efficacité pour les conversations de type tchat malgré un plus grand étalement temporel. L'analyse lexicale et syntaxique révèle également des différences de niveaux de langage avec une plus grande proximité entre le client et le téléconseiller à l'oral que pour les tchats où le décalage entre le style adopté par le téléconseiller et l'expression du client est plus important.

Mots-clés : Centre de contact, interaction, analyse lexicale et syntaxique, conversations tchat
Construction et maintenance d'une ressource lexicale basées sur l'usage Notre société développe un moteur de recherche (MR) sémantique basé sur la reformulation de requête. Notre MR s'appuie sur un lexique que nous avons construit en nous inspirant de la Théorie Sens-Texte (TST). Nous présentons ici notre ressource lexicale et indiquons comment nous l'enrichissons et la maintenons en fonction des besoins détectés à l'usage. Nous abordons également la question de l'adaptation de la TST à nos besoins.

Mots-clés : Ressources lexicales, Théorie Sens-Texte
Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.

Mots-clés : extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes, validation d'une ontologie
Etiquetage morpho-syntaxique en domaine de spécialité: le domaine médical L'étiquetage morpho-syntaxique est une tâche fondamentale du Traitement Automatique de la Langue, sur laquelle reposent souvent des traitements plus complexes tels que l'extraction d'information ou la traduction automatique. L'étiquetage en domaine de spécialité est limité par la disponibilité d'outils et de corpus annotés spécifiques au domaine. Dans cet article, nous présentons le développement d'un corpus clinique du français annoté morpho-syntaxiquement à l'aide d'un jeu d'étiquettes issus des guides d'annotation French Treebank et Multitag. L'analyse de ce corpus nous permet de caractériser le domaine clinique et de dégager les points clés pour l'adaptation d'outils d'analyse morpho-syntaxique à ce domaine. Nous montrons également les limites d'un outil entraîné sur un corpus journalistique appliqué au domaine clinique. En perspective de ce travail, nous envisageons une application du corpus clinique annoté pour améliorer l'étiquetage morpho-syntaxique des documents cliniques en français.

Mots-clés : adaptation, analyse morpho-syntaxique, langue de spécialité
Vers une typologie de liens entre contenus journalistiques Nous présentons une typologie de liens pour un corpus multimédia ancré dans le domaine journalistique. Bien que plusieurs typologies aient été créées et utilisées par la communauté, aucune ne permet de répondre aux enjeux de taille et de variété soulevés par l'utilisation d'un corpus large comprenant des textes, des vidéos, ou des émissions radiophoniques. Nous proposons donc une nouvelle typologie, première étape visant à la création et la catégorisation automatique de liens entre des fragments de documents afin de proposer de nouveaux modes de navigation au sein d'un grand corpus. Plusieurs exemples d'instanciation de la typologie sont présentés afin d'illustrer son intérêt.

Mots-clés : typologie, multimédia
CDGFr, un corpus en dépendances non-projectives pour le français Dans le cadre de l'analyse en dépendances du français, le phénomène de la non-projectivité est peu pris en compte, en majeure partie car les donneés sur lesquelles sont entraînés les analyseurs représentent peu ou pas ces cas particuliers. Nous présentons, dans cet article, un nouveau corpus en dépendances pour le français, librement disponible, contenant un nombre substantiel de dépendances non-projectives. Ce corpus permettra d'étudier et de mieux prendre en compte les cas de non-projectivité dans l'analyse du français.

Mots-clés : Corpus français
Utilisation des réseaux de neurones récurrents pour la projection interlingue d'étiquettes morpho-syntaxiques à partir d'un corpus parallèle La construction d'outils d'analyse linguistique pour les langues faiblement dotées est limitée, entre autres, par le manque de corpus annotés. Dans cet article, nous proposons une méthode pour construire automatiquement des outils d'analyse via une projection interlingue d'annotations linguistiques en utilisant des corpus parallèles. Notre approche n'utilise pas d'autres sources d'information, ce qui la rend applicable à un large éventail de langues peu dotées. Nous proposons d'utiliser les réseaux de neurones récurrents pour projeter les annotations d'une langue à une autre (sans utiliser d'information d'alignement des mots). Dans un premier temps, nous explorons la tâche d'annotation morpho-syntaxique. Notre méthode combinée avec une méthode de projection d'annotation basique (utilisant l'alignement mot à mot), donne des résultats comparables à ceux de l'état de l'art sur une tâche similaire.

Mots-clés : réseaux de neurones récurrents
Segmentation et Titrage Automatique de Journaux Télévisés Dans cet article, nous nous intéressons au titrage automatique des segments issus de la segmentation thématique de journaux télévisés. Nous proposons d'associer un segment à un article de presse écrite collecté le jour même de la diffusion du journal. La tâche consiste à apparier un segment à un article de presse à l'aide d'une mesure de similarité. Cette approche soulève plusieurs problèmes, comme la sélection des articles candidats, une bonne représentation du segment et des articles, le choix d'une mesure de similarité robuste aux imprécisions de la segmentation. Des expériences sont menées sur un corpus varié de journaux télévisés français collectés pendant une semaine, conjointement avec des articles aspirés à partir de la page d'accueil de Google Actualités. Nous introduisons une métrique d'évaluation reﬂétant la qualité de la segmentation, du titrage ainsi que la qualité conjointe de la segmentation et du titrage. L'approche donne de bonnes performances et se révèle robuste à la segmentation thématique.

Mots-clés : Titrage automatique, Segmentation thématique, Mesures de similarité
Un système hybride pour l'analyse de sentiments associés aux aspects Cet article présente en détails notre participation à la tâche 4 de SemEval2014 (Analyse de Sentiments associés aux Aspects). Nous présentons la tâche et décrivons précisément notre système qui consiste en une combinaison de composants linguistiques et de modules de classification. Nous exposons ensuite les résultats de son évaluation, ainsi que les résultats des meilleurs systèmes. Nous concluons par la présentation de quelques nouvelles expériences réalisées en vue de l'amélioration de ce système.

Mots-clés : système hybride, Analyse de sentiments associés aux aspects, SemEval2014
La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.

Mots-clés : discours, relations causales, annotation de corpus
La séparation des composantes lexicale et ﬂexionnelle des vecteurs de mots En sémantique distributionnelle, le sens des mots est modélisé par des vecteurs qui représentent leur distribution en corpus. Les modèles étant souvent calculés sur des corpus sans pré-traitement linguistique poussé, ils ne permettent pas de rendre bien compte de la compositionnalité morphologique des mots-formes. Nous proposons une méthode pour décomposer les vecteurs de mots en vecteurs lexicaux et ﬂexionnels.

Mots-clés : Sémantique distributionnelle, compositionnalité
Traitements pour l'analyse du français préclassique La période « préclassique » du français s'étend sur tout le XVIe siècle et la première moitié du XVIIe siècle. Cet état de langue écrite, qui accompagne les débuts de l'imprimerie, est relativement proche du français moderne, mais se caractérise par une grande variabilité graphique. Il s'agit de l'un des moins bien dotés en termes de ressources. Nous présentons ici la construction d'un lexique, d'un corpus d'apprentissage et d'un modèle de langage pour la période préclassique, à partir de ressources du français moderne.
Classification de texte enrichie à l'aide de motifs séquentiels En classification de textes, la plupart des méthodes fondées sur des classifieurs statistiques utilisent des mots, ou des combinaisons de mots contigus, comme descripteurs. Si l'on veut prendre en compte plus d'informations le nombre de descripteurs non contigus augmente exponentiellement. Pour pallier à cette croissance, la fouille de motifs séquentiels permet d'extraire, de façon efficace, un nombre réduit de descripteurs qui sont à la fois fréquents et pertinents grâce à l'utilisation de contraintes. Dans ce papier, nous comparons l'utilisation de motifs fréquents sous contraintes et l'utilisation de motifs δ-libres, comme descripteurs. Nous montrons les avantages et inconvénients de chaque type de motif.

Mots-clés : classification de texte
Le traitement des collocations en génération de texte multilingue Pour concevoir des générateurs automatiques de texte génériques qui soient facilement réutilisables d'une langue et d'une application à l'autre, il faut modéliser les principaux phénomènes linguistiques qu'on retrouve dans les langues en général. Un des phénomènes fondamentaux qui demeurent problématiques pour le TAL est celui des collocations, comme grippe carabinée, peur bleue ou désir ardent, où un sens (ici, l'intensité) ne s'exprime pas de la même façon selon l'unité lexicale qu'il modifie. Dans la lexicographie explicative et combinatoire, on modélise les collocations au moyen de fonctions lexicales qui correspondent à des patrons récurrents de collocations. Par exemple, les expressions mentionnées ici se décrivent au moyen de la fonction Magn : Magn(PEUR) = BLEUE, Magn(GRIPPE) = CARABINÉE, etc. Il existe des centaines de fonctions lexicales. Dans cet article, nous nous intéressons à l'implémentation d'un sous-ensemble de fonctions qui décrivent les verbes supports et certains types de modificateurs.
Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.

Mots-clés : relations causales, forums de santé
Exploration de modèles distributionnels au moyen de graphes 1-PPV Dans cet article, nous montrons qu'un graphe à 1 plus proche voisin (graphe 1-PPV) offre différents moyens d'explorer les voisinages sémantiques captés par un modèle distributionnel. Nous vérifions si les composantes connexes de ce graphe, qui représentent des ensembles de mots apparaissant dans des contextes similaires, permettent d'identifier des ensembles d'unités lexicales qui évoquent un même cadre sémantique. Nous illustrons également différentes façons d'exploiter le graphe 1-PPV afin d'explorer un modèle ou de comparer différents modèles.

Mots-clés : graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres
Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.

Mots-clés : Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue
Etiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF Nous nous intéressons dans cet article à l'apprentissage automatique d'un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d'abord un jeu d'étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d'obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d'étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l'ensemble d'apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d'améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu'il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.

Mots-clés : tweets, CRF
Caractériser les discours académiques et de vulgarisation : quelles propriétés ? L'article présente une étude des propriétés linguistiques (lexicales, morpho-syntaxiques, syntaxiques) permettant la classification automatique de documents selon leur genre (articles scientifiques et articles de vulgarisation), dans deux domaines différentes (médecine et informatique). Notre analyse, effectuée sur des corpus comparables en genre et en thèmes disponibles en français, permet de valider certaines propriétés identifiées dans la littérature comme caractéristiques des discours académiques ou de vulgarisation scientifique. Les premières expériences de classification évaluent l'influence de ces propriétés pour l'identification automatique du genre pour le cas spécifique des textes scientifiques ou de vulgarisation.

Mots-clés : corpus comparables, analyse linguistique, discours scientifique et de vulgarisation, classification selon le genre
Extraction et analyse automatique des comparaisons et des pseudo-comparaisons pour la détection des comparaisons figuratives Le présent article s'intéresse à la détection et à la désambiguïsation des comparaisons figuratives. Il décrit un algorithme qui utilise un analyseur syntaxique de surface (chunker) et des règles manuelles afin d'extraire et d'analyser les (pseudo-)comparaisons présentes dans un texte. Cet algorithme, évalué sur un corpus de textes littéraires, donne de meilleurs résultats qu'un système reposant sur une analyse syntaxique profonde.

Mots-clés : comparaisons figuratives, règles manuelles, analyse syntaxique profonde, analyse syntaxique de surface
Proposition méthodologique pour la détection automatique de Community Manager. Étude multilingue sur un corpus relatif à la Junk Food Dans cet article, nous présentons une méthodologie pour l'identification de messages suspectés d'être produits par des Community Managers à des fins commerciales déguisées dans des documents du Web 2.0. Le champ d'application est la malbouffe (junkfood) et le corpus est multilingue (anglais, chinois, français). Nous exposons dans un premier temps la stratégie de constitution et d'annotation de nos corpus, en explicitant notamment notre guide d'annotation, puis nous développons la méthode adoptée, basée sur la combinaison d'une analyse textométrique et d'un apprentissage supervisé.

Mots-clés : Community Management, Multilinguisme, Textométrie
MEDITE : logiciel d'alignement de textes pour l'étude de la génétique textuelle MEDITE est un logiciel d'alignement de textes permettant l'identification de transformations entre une version et une autre d'un même texte. Dans ce papier nous présentons les aspects théoriques et techniques de MEDITE.

Mots-clés : Alignement de textes, Génétique textuelle
Phœbus : un Logiciel d'Extraction de Réutilisations dans des Textes Littéraires Phœbus est un logiciel d'extraction de réutilisations dans des textes littéraires. Il a été développé comme un outil d'analyse littéraire assistée par ordinateur. Dans ce contexte, ce logiciel détecte automatiquement et explore des réseaux de réutilisation textuelle dans la littérature classique.

Mots-clés : Extraction de réutilisations, analyse littéraire assistée par ordinateur