CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Mesurer la similarité entre phrases grâce à Wikipédia en utilisant une indexation aléatoire Cet article présente une méthode pour mesurer la similarité sémantique entre phrases qui utilise Wikipédia comme unique ressource linguistique et qui est, de ce fait, utilisable pour un grand nombre de langues. Basée sur une représentation vectorielle, elle utilise une indexation aléatoire pour réduire la dimension des espaces manipulés. En outre, elle inclut une technique de calcul des vecteurs de termes qui corrige les défauts engendrés par l'utilisation d'un corpus aussi général que Wikipédia. Le système a été évalué sur les données de SemEval 2014 en anglais avec des résultats très encourageants, au-dessus du niveau moyen des systèmes en compétition. Il a également été testé sur un ensemble de paires de phrases en français, à partir de ressources que nous avons construites et qui seront mises à la libre disposition de la communauté scientifique.

Mots-clés : Wikipédia, Indexation aléatoire, Similarité sémantique
Typologie automatique des langues à partir de treebanks La typologie des langues repose sur l'étude de la réalisation de propriétés ou phénomènes linguistiques dans plusieurs langues ou familles de langues. Nous abordons dans cet article la question de la typologie syntaxique et proposons une méthode permettant d'extraire automatiquement ces propriétés à partir de treebanks, puis de les analyser en vue de dresser une telle typologie. Nous décrivons cette méthode ainsi que les outils développés pour la mettre en œuvre. Celle-ci a été appliquée à l'analyse de 10 langues décrites dans le Universal Dependencies Treebank. Nous validons ces résultats en montrant comment une technique de classification permet, sur la base des informations extraites, de reconstituer des familles de langues.

Mots-clés : Typologie, treebank, syntaxe
Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).

Mots-clés : Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
Multi­alignement vs bi­alignement : à plusieurs, c'est mieux ! Dans cet article, nous proposons une méthode originale destinée à effectuer l'alignement d'un corpus multi­parallèle, i.e. comportant plus de deux langues, en prenant en compte toutes les langues simultanément (et non en composant une série de bi­alignements indépendants). Pour ce faire, nous nous appuyons sur les réseaux de correspondances lexicales constitués par les transfuges (chaînes identiques) et cognats (mots apparentés), et nous montrons comment divers tuilages des couples de langues permettent d'exploiter au mieux les ressemblances superficielles liées aux relations génétiques interlinguistiques. Nous évaluons notre méthode par rapport à une méthode de bi­alignement classique, et montrons en quoi le multi­alignement permet d'obtenir des résultats à la fois plus précis et plus robustes.

Mots-clés : cognats
Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction Alors que les réseaux neuronaux occupent une place de plus en plus importante dans le traitement automatique des langues, les méthodes d'apprentissage actuelles utilisent pour la plupart des critères qui sont décorrélés de l'application. Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage discriminant pour l'estimation des modèles continus de traduction. Ce cadre s'appuie sur la définition d'un critère d'optimisation permettant de prendre en compte d'une part la métrique utilisée pour l'évaluation de la traduction et d'autre part l'intégration de ces modèles au sein des systèmes de traduction automatique. De plus, cette méthode d'apprentissage est comparée aux critères existants d'estimation que sont le maximum de vraisemblance et l'estimation contrastive bruitée. Les expériences menées sur la tâches de traduction des séminaires TED Talks de l'anglais vers le français montrent la pertinence d'un cadre discriminant d'apprentissage, dont les performances restent toutefois très dépendantes du choix d'une stratégie d'initialisation idoine. Nous montrons qu'avec une initialisation judicieuse des gains significatifs en termes de scores BLEU peuvent être obtenus.

Mots-clés : apprentissage discriminant, Modèle neuronal de traduction
Utiliser les interjections pour détecter les émotions Bien que les interjections soient un phénomène linguistique connu, elles ont été peu étudiées et cela continue d'être le cas pour les travaux sur les microblogs. Des travaux en analyse de sentiments ont montré l'intérêt des émoticônes et récemment des mots-dièses, qui s'avèrent être très utiles pour la classification en polarité. Mais malgré leur statut grammatical et leur richesse sémantique, les interjections sont restées marginalisées par les systèmes d'analyse de sentiments. Nous montrons dans cet article l'apport majeur des interjections pour la détection des émotions. Nous détaillons la production automatique, basée sur les interjections, d'un corpus étiqueté avec les émotions. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé ce corpus pour en déduire, automatiquement, un lexique affectif pour le français. Ce lexique a été évalué sur une tâche de détection des émotions, qui a montré un gain en mesure F1 allant, selon les émotions, de +0,04 à +0,21.

Mots-clés : Interjections, analyse de sentiments, détection des émotions, lexique affectif
Comparaison d'architectures neuronales pour l'analyse syntaxique en constituants L'article traite de l'analyse syntaxique lexicalisée pour les grammaires de constituants. On se place dans le cadre de l'analyse par transitions. Les modèles statistiques généralement utilisés pour cette tâche s'appuient sur une représentation non structurée du lexique. Les mots du vocabulaire sont représentés par des symboles discrets sans liens entre eux. À la place, nous proposons d'utiliser des représentations denses du type plongements (embeddings) qui permettent de modéliser la similarité entre symboles, c'est-à-dire entre mots, entre parties du discours et entre catégories syntagmatiques. Nous proposons d'adapter le modèle statistique sous-jacent à ces nouvelles représentations. L'article propose une étude de 3 architectures neuronales de complexité croissante et montre que l'utilisation d'une couche cachée non-linéaire permet de tirer parti des informations données par les plongements.

Mots-clés : plongements, Analyse syntaxique en constituants lexicalisée
...des conférences enfin disons des causeries... Détection automatique de segments en relation de paraphrase dans les reformulations de corpus oraux Notre travail porte sur la détection automatique des segments en relation de reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L'approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l'oral. Les données de référence sont consensuelles. Une méthode automatique fondée sur l'apprentissage avec les CRF est proposée afin de détecter les segments paraphrasés. Différents descripteurs sont exploités dans une fenêtre de taille variable. Les tests effectués montrent que les segments en relation de paraphrase sont assez difficiles à détecter, surtout avec leurs frontières correctes. Les meilleures moyennes atteignent 0,65 de F-mesure, 0,75 de précision et 0,63 de rappel. Nous avons plusieurs perspectives à ce travail pour améliorer la détection des segments en relation de paraphrase et pour étudier les données depuis d'autres points de vue.

Mots-clés : Paraphrase, Reformulation, Corpus oraux, Marqueur de reformulation paraphrastique
Une méthode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caractéristiques Marge infusé algorithmes détendus (MIRAS) dominent modèle de tuning dans la traduction automatique statistique dans le cas des grandes caractéristiques de l'échelle, mais ils sont également célèbres pour la complexité de mise en œuvre. Nous introduisons une nouvelle méthode, qui concerne une liste des N meilleures comme une permutation et minimise la perte Plackett-Luce de permutations rez-de-vérité. Des expériences avec des caractéristiques à grande échelle démontrent que, la nouvelle méthode est plus robuste que MERT ; si ce est seulement à rattacher avec Miras, il a un avantage comparativement, plus facile à mettre en œuvre.

Mots-clés : Traduction automatique, caractéristiques à grande échelle
Natural Language Reasoning using Coq: Interaction and Automation Dans cet article, nous présentons une utilisation des assistants des preuves pour traiter l'inférence en Language Naturel (NLI). D' abord, nous proposons d'utiliser les theories des types modernes comme langue dans laquelle traduire la sémantique du langage naturel. Ensuite, nous implémentons cette sémantique dans l'assistant de preuve Coq pour raisonner sur ceux-ci. En particulier, nous évaluons notre proposition sur un sous-ensemble de la suite de tests FraCas, et nous montrons que 95.2% des exemples peuvent être correctement prédits. Nous discutons ensuite la question de l'automatisation et il est démontré que le langage de tactiques de Coq permet de construire des tactiques qui peuvent automatiser entièrement les preuves, au moins pour les cas qui nous intéressent.

Mots-clés : Coq, FraCas, Automatisation des Preuves
Vous aimez ?...ou pas ? LikeIt, un jeu pour construire une ressource lexicale de polarité En analyse de discours ou d'opinion, savoir caractériser la connotation générale d'un texte, les sentiments qu'il véhicule, est une aptitude recherchée, qui suppose la constitution préalable d'une ressource lexicale de polarité. Au sein du réseau lexical JeuxDeMots, nous avons mis au point LikeIt, un jeu qui permet d'affecter une valeur positive, négative, ou neutre à un terme, et de constituer ainsi pour chaque terme, à partir des votes, une polarité résultante. Nous présentons ici l'analyse quantitative des données de polarité obtenues, ainsi que la méthode pour les valider qualitativement.

Mots-clés : polarité, sentiment, réseau lexical
Étude des verbes introducteurs de noms de médicaments dans les forums de santé Dans cet article, nous combinons annotations manuelle et automatique pour identifier les verbes utilisés pour introduire un médicament dans les messages sur les forums de santé. Cette information est notamment utile pour identifier la relation entre un médicament et un effet secondaire. La mention d'un médicament dans un message ne garantit pas que l'utilisateur a pris ce traitement mais qu'il effectue un retour. Nous montrons ensuite que ces verbes peuvent servir pour extraire automatiquement des variantes de noms de médicaments. Nous estimons que l'analyse de ces variantes pourrait permettre de modéliser les erreurs faites par les usagers des forums lorsqu'ils écrivent les noms de médicaments, et améliorer en conséquence les systèmes de recherche d'information.

Mots-clés : verbes, noms de médicaments, forum
Initialisation de Réseaux de Neurones à l'aide d'un Espace Thématique Ce papier présente une méthode de traitement de documents parlés intégrant une représentation fondée sur un espace thématique dans un réseau de neurones artificiels (ANN) employé comme classifieur de document. La méthode proposée consiste à configurer la topologie d'un ANN ainsi que d'initialiser les connexions de celui-ci à l'aide des espaces thématiques appris précédemment. Il est attendu que l'initialisation fondée sur les probabilités thématiques permette d'optimiser le processus d'optimisation des poids du réseau ainsi qu'à accélérer la phase d'apprentissage tout en amélioration la précision de la classification d'un document de test. Cette méthode est évaluée lors d'une tâche de catégorisation de dialogues parlés entre des utilisateurs et des agents du service d'appels de la Régie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les résultats montrent l'intérêt de la méthode proposée d'initialisation d'un réseau, avec un gain observé de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement à l'initialisation aléatoire. De plus, les expérimentations soulignent que les performances sont faiblement dépendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cachée sont initialisés au moyen des espaces de thèmes issus d'une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison à une initialisation empirique.

Mots-clés : Réseau de neurones artificiels, Allocation latente de Dirichlet, Initialisation de poids
FDTB1: Repérage des connecteurs de discours en corpus Cet article présente le repérage manuel des connecteurs de discours dans le corpus FTB (French Treebank) déjà annoté pour la morpho-syntaxe. C'est la première étape de l'annotation discursive complète de ce corpus. Il s'agit de projeter sur le corpus les éléments répertoriés dans LexConn, lexique des connecteurs du français, et de filtrer les occurrences de ces éléments qui n'ont pas un emploi discursif mais par exemple un emploi d'adverbe de manière ou de préposition introduisant un complément sous-catégorisé. Plus de 10 000 connecteurs ont ainsi été repérés.

Mots-clés : connecteurs de discours, annotation discursive de corpus
ROBO, an edit distance for sentence comparison Application to automatic summarization Dans cet article, nous proposons une mesure de distance entre phrases fondée sur la distance de Levenshtein, doublement pondérée par la fréquence des mots et par le type d'opération réalisée. Nous l'évaluons au sein d'un système de résumé automatique dont la méthode de calcul est volontairement limitée à une approche fondée sur la similarité entre phrases. Nous sommes donc ainsi en mesure d'évaluer indirectement la performance de cette nouvelle mesure de distance.

Mots-clés : résumé automatique
Classification d'entités nommées de type « film » Dans cet article, nous nous intéressons à la classification contextuelle d'entités nommées de type « film ». Notre travail s'inscrit dans un cadre applicatif dont le but est de repérer, dans un texte, un titre de film contenu dans un catalogue (par exemple catalogue de films disponibles en VoD). Pour ce faire, nous combinons deux approches : nous partons d'un système à base de règles, qui présente une bonne précision, que nous couplons avec un modèle de langage permettant d'augmenter le rappel. La génération peu coûteuse de données d'apprentissage pour le modèle de langage à partir de Wikipedia est au coeur de ce travail. Nous montrons, à travers l'évaluation de notre système, la difficulté de classification des entités nommées de type « film » ainsi que la complémentarité des approches que nous utilisons pour cette tâche.

Mots-clés : classification, films, règles, modèle de langage, Wikipedia
Adaptation par enrichissement terminologique en traduction automatique statistique fondée sur la génération et le filtrage de bi-segments virtuels Nous présentons des travaux préliminaires sur une approche permettant d'ajouter des termes bilingues à un système de Traduction Automatique Statistique (TAS) à base de segments. Les termes sont non seulement inclus individuellement, mais aussi avec des contextes les englobant. Tout d'abord nous générons ces contextes en généralisant des motifs (ou patrons) observés pour des mots de même nature syntaxique dans un corpus bilingue. Enfin, nous filtrons les contextes qui n'atteignent pas un certain seuil de confiance, à l'aide d'une méthode de sélection de bi-segments inspirée d'une approche de sélection de données, précédemment appliquée à des textes bilingues alignés.

Mots-clés : Traduction Automatique Statistique, Génération Automatique de Texte, terminologie bilingue
Une mesure d'intérêt à base de surreprésentation pour l'extraction des motifs syntaxiques stylistiques Dans cette contribution, nous présentons une étude sur la stylistique computationnelle des textes de la littérature classiques française fondée sur une approche conduite par données, où la découverte des motifs linguistiques intéressants se fait sans aucune connaissance préalable. Nous proposons une mesure objective capable de capturer et d'extraire des motifs syntaxiques stylistiques significatifs à partir d'un œuvre d'un auteur donné. Notre hypothèse de travail est fondée sur le fait que les motifs syntaxiques les plus pertinents devraient refléter de manière significative le choix stylistique de l'auteur, et donc ils doivent présenter une sorte de comportement de surreprésentation contrôlé par les objectifs de l'auteur. Les résultats analysés montrent l'efficacité dans l'extraction de motifs syntaxiques intéressants dans le texte littéraire français classique, et semblent particulièrement prometteurs pour les analyses de ce type particulier de texte.

Mots-clés : mesure d'intérêt, motifs syntaxiques, Stylistique computationnelle
Une Approche évolutionnaire pour le résumé automatique Dans cet article, nous proposons une méthode de résumé automatique fondée sur l'utilisation d'un algorithme génétique pour parcourir l'espace des résumés candidats couplé à un calcul de divergence de distribution de probabilités de n-grammes entre résumés candidats et documents source. Cette méthode permet de considérer un résumé non plus comme une accumulation de phrases indépendantes les unes des autres, mais comme un texte vu dans sa globalité. Nous la comparons à une des meilleures méthodes existantes fondée sur la programmation linéaire en nombre entier, et montrons son efficacité sur le corpus TAC 2009.

Mots-clés : Résumé automatique, algorithme génétique
Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié.

Mots-clés : ressource termino-ontologique, apprentissage, similarité
Évaluation intrinsèque et extrinsèque du nettoyage de pages Web 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.

Mots-clés : évaluation intrinsèque, Nettoyage de pages Web, détourage, évaluation extrinsèque
CANÉPHORE : un corpus français pour la fouille d'opinion ciblée La fouille d'opinion ciblée (aspect-based sentiment analysis) fait l'objet ces dernières années d'un intérêt particulier, visible dans les sujets des récentes campagnes d'évaluation comme SemEval 2014 et 2015 ou bien DEFT 2015. Cependant les corpus annotés et publiquement disponibles permettant l'évaluation de cette tâche sont rares. Dans ce travail nous présentons en premier lieu un corpus français librement accessible de 10 000 tweets manuellement annotés. Nous accompagnons ce corpus de résultats de référence pour l'extraction de marqueurs d'opinion non supervisée. Nous présentons ensuite une méthode améliorant les résultats de cette extraction, en suivant une approche semi-supervisée.

Mots-clés : Fouille d'opinion, corpus annoté
Extraction de Contextes Riches en Connaissances en corpus spécialisés Les banques terminologiques et les dictionnaires sont des ressources précieuses qui facilitent l'accès aux connaissances des domaines spécialisés. Ces ressources sont souvent assez pauvres et ne proposent pas toujours pour un terme à illustrer des exemples permettant d'appréhender le sens et l'usage de ce terme. Dans ce contexte, nous proposons de mettre en œuvre la notion de Contextes Riches en Connaissances (CRC) pour extraire directement de corpus spécialisés des exemples de contextes illustrant son usage. Nous définissons un cadre unifié pour exploiter tout à la fois des patrons de connaissances et des collocations avec une qualité acceptable pour une révision humaine.

Mots-clés : corpus spécialisé, CRC, collocations
Traitement automatique des formes métriques des textes versifiés L'objectif de cet article est de présenter tout d'abord dans ses grandes lignes le projet Anamètre qui a pour objet le traitement automatique des formes métriques de la poésie et du théâtre français du début du XVIIe au début du XXe siècle. Nous présenterons ensuite un programme de calcul automatique des mètres appliqué à notre corpus dans le cadre d'une approche déterministe en nous appuyant sur la méthode métricométrique de B. de Cornulier ainsi que la procédure d'appariement des rimes et la détermination des schémas de strophes dans les suites périodiques et les formes fixes.

Mots-clés : appariement des rimes, détermination des schémas de strophes, calcul du mètre
Apprentissage automatique d'un modèle de résolution de la coréférence à partir de données orales transcrites du français : le système CROC Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d'apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l'état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l'apprentissage, et nous présentons un ensemble d'expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d'un système end-to-end valable à la fois pour l'oral transcrit et l'écrit.

Mots-clés : apprentissage