CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Influence de la situation lors de la résolution des anaphores dans le dialogue La résolution des anaphores dans les systèmes de dialogue homme-machine s’inspire généralement des modèles et des algorithmes développés pour le texte. Or le dialogue met en jeu une situation, c’est-à-dire un environnement physique immédiat et des événements dont la perception est partagée par les interlocuteurs. Cette situation peut servir d’ancrage à des expressions référentielles dites « anaphores à antécédents non linguistiques ». L’attribution de référents à de telles expressions s’avère difficile pour deux raisons : premièrement les facteurs situationnels sont nombreux et peu explicites ; deuxièmement des ambiguïtés peuvent apparaître entre de possibles antécédents situationnels et de possibles antécédents linguistiques. Nous proposons ici un modèle clarifiant l’intervention des facteurs situationnels et permettant leur prise en compte lors de la compréhension des expressions référentielles potentiellement anaphoriques. En intégrant la notion de saillance valable à la fois pour les aspects situationnels et linguistiques, nous montrons comment utiliser des scores numériques pour gérer les interférences entre hypothèses situationnelles et linguistiques.

Mots-clés : anaphore, saillance
De la Chambre des communes à la chambre d’isolement : adaptabilité d’un système de traduction basé sur les segments de phrases Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.

Mots-clés : adaptabilité, traduction probabiliste
L’extraction des réponses dans un système de question-réponse Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.

Mots-clés : systèmes de question-réponse
Les transducteurs à sorties variables Dans le traitement automatique du langage naturel, les dictionnaires électroniques associent à chaque mot de l’information. La représentation informatique la plus efficace de ces dictionnaires utilise des machines à nombre fini d’états (automates ou transducteurs). Dans cet article, nous nous inspirons des algorithmes de construction directe d’un automate déterministe minimal pour proposer une nouvelle forme de transducteur. Cette nouvelle forme permet un calcul rapide des sorties associées aux mots, tout en étant plus compacte quant au nombre de transitions et de sorties distinctes, comme le montrent nos expérimentations.

Mots-clés : transducteurs, dictionnaires électroniques, automates à nombre fini d’états
Une expérience de sémantique inférentielle Nous développons un système qui doit être capable d’effectuer les mêmes inférences que le lecteur humain d’un constat d’accident de la route, et plus particulièrement de déterminer les causes apparentes de l’accident. Nous décrivons les niveaux linguistiques et sémantiques de l’analyse, et les règles d’inférence utilisées par ce système.

Mots-clés : sémantique inférentielle
Résolution des références aux documents dans un corpus de dialogues humains Cet article étudie la résolution des références à des entités lorsqu’une représentation informatique de ces entités est disponible. Nous nous intéressons à un corpus de dialogues entre humains, portant sur les grands titres de la presse francophone du jour, et proposons une méthode pour détecter et résoudre les références faites par les locuteurs aux articles des journaux. La détection des expressions nominales qui réfèrent à ces documents est réalisée grâce à une grammaire, alors que le problème de la détection des pronoms qui réfèrent aux documents est abordé par des moyens statistiques. La résolution de ces expressions, à savoir l’attribution des référents, fait quant à elle l’objet d’un algorithme inspiré de la résolution des coréférences. Ces propositions sont évaluées par le biais de mesures quantitatives spécifiques.

Mots-clés : résolution des références, dialogue humain, évaluation quantitative
Mise au jour semi-automatique de nuances sémantiques entre mots de sens proches L’acquisition automatique sur corpus d’informations lexicales sémantiques donne une place importante à la constitution de classes sémantiques rassemblant des mots de sens proches. Or, l’intérêt pratique de celles-ci reste limité en l’absence d’information sur les distinctions individualisant les sens des mots qu’elles rassemblent. Nous présentons dans cet article un premier système permettant de mettre au jour, de manière semi-automatique et à partir des seules données textuelles rassemblées dans un corpus, des éléments de distinction sémantique fine entre mots appartenant à une même classe, atteignant ainsi un degré de définition du sens encore inédit en acquisition automatique d’informations sémantiques lexicales. La technique mise au point regroupe, en s’appuyant sur l’étude de grands voisinages autour des occurrences des mots comparés, des paires de mots distingués par des nuances similaires. Cette approche présente la faiblesse de ne permettre qu’une représentation implicite des nuances découvertes : les listes de paires de mots rapprochées doivent être interprétées afin de « comprendre » l’élément de distinction commun. En revanche, elle permet une automatisation importante du processus de recherche de nuances, suffisante pour assurer que le travail humain de validation des résultats n’introduise dans ceux-ci de biais interprétatif trop important.

Mots-clés : classes sémantiques, nuances de sens, acquisition sur corpus
Groupes Nominaux Prédicatifs : utilisation d’une grammaire de liens pour l’extraction d’information L’identification des structures prédicatives présente un grand intérêt quand on se situe dans une problématique d’extraction d’information. Si une littérature abondante existe à ce sujet, particulièrement dans le domaine de la génomique, la plupart des travaux portent sur les relations autour du verbe. Peu s’intéressent à la relation qui peut unir une nominalisation et ses actants dans un groupe nominal à tête prédicative (GNP). Nous montrons la complexité des différents types de GNP et des relations paraphrastiques qui les unissent avec les formes verbales, afin de donner une vue unifiée des structures prédicatives nomino-verbales. Nous montrons ensuite comment nous avons conçu une grammaire de liens permettant l’identification de chacun des actants dans les GNP. Nous en décrivons la mise en oeuvre avec le Link Parser, pour l’extraction d’information dans des articles scientifiques du domaine de la Biologie.

Mots-clés : groupe nominal prédicatif, extraction d’information, nominalisation
Trouver le coupable : Fouille d’erreurs sur des sorties d’analyseurs syntaxiques Nous présentons une méthode de fouille d’erreurs pour détecter automatiquement des erreurs dans les ressources utilisées par les systèmes d’analyse syntaxique. Nous avons mis en oeuvre cette méthode sur le résultat de l’analyse de plusieurs millions de mots par deux systèmes d’analyse différents qui ont toutefois en commun le lexique syntaxique et la chaîne de traitement pré-syntaxique. Nous avons pu identifier ainsi des inexactitudes et des incomplétudes dans les ressources utilisées. En particulier, la comparaison des résultats obtenus sur les sorties des deux analyseurs sur un même corpus nous a permis d’isoler les problèmes issus des ressources partagées de ceux issus des grammaires.

Mots-clés : fouille d’erreurs, analyse syntaxique
V1Ω a=able ou Normaliser des lexiques syntaxiques est délectable Partant des lexiques TAL syntaxiques existants, cet article propose une représentation lexicale unifiée et normalisée, préalable et nécessaire à toute exploitation des lexiques syntaxiques hors de leur propre contexte de conception. Ce travail s’inscrit dans un cadre de modélisation privilégié − le Lexical Markup Framework − qui a été conçu dès le départ comme un modèle lexicographique intégrant les différents niveaux de description. Ce modèle permet d’articuler des descriptions extensionnelles et intensionnelles et fait référence à un jeu de descripteurs normalisés, garantissant la rigueur de la description des faits linguistiques et assurant, à terme, la compatibilité avec des formats de données utilisés pour l’annotation de corpus.

Mots-clés : lexique, syntaxe, TAL
Décodage conceptuel et apprentissage automatique : application au corpus de dialogue Homme-Machine MEDIA Cette étude présente les travaux du LIA effectués sur le corpus de dialogue homme-machine MEDIA et visant à proposer des méthodes d’analyse robuste permettant d’extraire d’un message audio une séquence de concepts élémentaires. Le modèle de décodage conceptuel présenté est basé sur une approche stochastique qui intègre directement le processus de compréhension au processus de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP). Cette approche permet de garder l’espace probabiliste des phrases produit en sortie du module de RAP et de le projeter vers un espace probabiliste de séquences de concepts. Les expériences menées sur le corpus MEDIA montrent que les performances atteintes par notre modèle sont au niveau des meilleurs systèmes ayant participé à l’évaluation sur des transcriptions manuelles de dialogues. En détaillant les performances du système en fonction de la taille du corpus d’apprentissage on peut mesurer le nombre minimal ainsi que le nombre optimal de dialogues nécessaires à l’apprentissage des modèles. Enfin nous montrons comment des connaissances a priori peuvent être intégrées dans nos modèles afin d’augmenter significativement leur couverture en diminuant, à performance égale, l’effort de constitution et d’annotation du corpus d’apprentissage.

Mots-clés : dialogue homme-machine, reconnaissance automatique de la parole, apprentissage automatique à base de corpus
Vers une prédiction automatique de la difficulté d’une question en langue naturelle Nous proposons et testons deux méthodes de prédiction de la capacité d’un système à répondre à une question factuelle. Une telle prédiciton permet de déterminer si l’on doit initier un dialogue afin de préciser ou de reformuler la question posée par l’utilisateur. La première approche que nous proposons est une adaptation d’une méthode de prédiction dans le domaine de la recherche documentaire, basée soit sur des machines à vecteurs supports (SVM) soit sur des arbres de décision, avec des critères tels que le contenu des questions ou des documents, et des mesures de cohésion entre les documents ou passages de documents d’où sont extraits les réponses. L’autre approche vise à utiliser le type de réponse attendue pour décider de la capacité du système à répondre. Les deux approches ont été testées sur les données de la campagne Technolangue EQUER des systèmes de questions-réponses en français. L’approche à base de SVM est celle qui obtient les meilleurs résultats. Elle permet de distinguer au mieux les questions faciles, celles auxquelles notre système apporte une bonne réponse, des questions difficiles, celles restées sans réponses ou auxquelles le système a répondu de manière incorrecte. A l’opposé on montre que pour notre système, le type de réponse attendue (personnes, quantités, lieux...) n’est pas un facteur déterminant pour la difficulté d’une question.

Mots-clés : SVM, arbres de décision, questions-réponses, prédiction de la difficulté
Variation terminologique et analyse diachronique Cet article présente un travail destiné à automatiser l’étude de l’évolution terminologique à partir de termes datés extraits de corpus diachroniques de textes scientifiques ou techniques. Les apparitions et disparitions d’attestations de termes au cours du temps constituent la manifestation la plus simple de l’évolution. Mais la prise en compte des formes variantes apporte une information de meilleure qualité sur le suivi des termes. Une distance entre termes complexes permet de rendre opérationnelle l’intégration de la variation terminologique à l’analyse diachronique. Des résultats montrant la prise en compte des variantes sont présentés et commentés à la fin de l’article.

Mots-clés : variation terminologique, évolution terminologique, corpus diachronique, distance, terme complexe
Éléments pour la génération de classes sémantiques à partir de définitions lexicographiques Pour une approche sémique du sens Ce papier expose une expérience de classification menée sur un corpus de définitions dictionnairiques. Le cadre général de cette recherche est la constitution d’une ressource lexico-sémantique fondée sur une conception structuraliste du sens (le contenu sémantique d’une unité lexicale est structuré en sèmes ; le sens d’un texte émerge de faisceaux de regroupements sémiques stabilisés). L’objectif de l’expérience rapportée est de découvrir des classes sémantiques à partir de définitions dictionnairiques avec la méthode CAH. Les classes sémantiques regroupent des unités lexicales en fonction de sèmes génériques (i.e. communs à toutes les unités lexicales de la classe) et s’organisent différentiellement en fonction de sèmes spécifiques. À partir d’une sélection d’entrées dictionnairiques partageant le sème générique /arbre/, nous étudions la distribution et l’organisation d’une hypothétique classe sémantique liée au domaine de la sylviculture.

Mots-clés : ressources lexico-sémantiques, CAH, dictionnaire sémique
Analyse par contraintes de l’organisation du discours Nous abordons ici la question de l’analyse de la structure du discours, du point de vue de sa description formelle et de son traitement automatique. Nous envisageons l’hypothèse selon laquelle une approche par contraintes pourrait permettre la prise en charge de structures discursives variées d’une part, et de différents types d’indices de leur manifestation d’autre part. Le formalisme CDML que nous introduisons vise précisément une telle approche.

Mots-clés : approche par contraintes, analyse du discours
Étude et analyse de la phrase nominale arabe en HPSG Dans cet article, nous proposons une démarche d’analyse syntaxique pour les phrases nominales arabes à l’aide du formalisme des grammaires syntagmatiques guidées par les têtes HPSG. Pour ce faire, nous commençons par étudier la typologie de la phrase nominale arabe en précisant ses différentes formes. Puis, nous élaborons une grammaire HPSG traitant ce type de phrase et qui respecte la spécificité de la langue arabe. Ensuite, nous présentons une démarche d’analyse syntaxique se basant sur une approche ascendante et sur le mécanisme d’unification. Enfin, nous donnons une idée sur l’implémentation et l’expérimentation du prototype réalisé.

Mots-clés : phrase nominale arabe, analyse syntaxique, grammaire HPSG
Comment évaluer les algorithmes de segmentation automatique ? Essai de construction d’un matériel de référence. L’objectif de cette recherche est d’évaluer l’efficacité d’algorithmes lors de l’identification des ruptures thématiques dans des textes. Pour ce faire, 32 articles de journaux ont été segmentés par des groupes de 15 juges. L’analyse de leurs réponses indique que chaque juge, pris individuellement, est peu fiable contrairement à l’indice global de segmentation, qui peut être dérivé des réponses de l’ensemble des juges. Si les deux algorithmes testés sont capables de retrouver le début des articles lorsque ceux-ci sont concaténés, ils échouent dans la détection des changements de thème perçus par la majorité des juges. Il faut toutefois noter que les juges, pris individuellement, sont eux-mêmes inefficaces dans l’identification des changements de thème. Dans la conclusion, nous évaluons différentes explications du faible niveau de performance observé.

Mots-clés : évaluation, segmentation automatique
Mécanismes de contrôle pour l’analyse en Grammaires de Propriétés Les méthodes d’analyse syntaxiques hybrides, reposant à la fois sur des techniques statistiques et symboliques, restent peu exploitées. Dans la plupart des cas, les informations statistiques sont intégrées à un squelette contextfree et sont utilisées pour contrôler le choix des règles ou des structures. Nous proposons dans cet article une méthode permettant de calculer un indice de corrélation entre deux objets linguistiques (catégories, propriétés). Nous décrivons une utilisation de cette notion dans le cadre de l’analyse des Grammaires de Propriétés. L’indice de corrélation nous permet dans ce cas de contrôler à la fois la sélection des constituants d’une catégorie, mais également la satisfaction des propriétés qui la décrivent.

Mots-clés : Grammaires de Propriétés, indice de corrélation, technique d’analyse hybride
Exploration et utilisation d’informations distantes dans les modèles de langage statistiques Dans le cadre de la modélisation statistique du langage, nous montrons qu’il est possible d’utiliser un modèle n-grammes avec un historique qui n’est pas nécessairement celui avec lequel il a été appris. Par exemple, un adverbe présent dans l’historique peut ne pas avoir d’importance pour la prédiction, et devrait donc être ignoré en décalant l’historique utilisé pour la prédiction. Notre étude porte sur les modèles n-grammes classiques et les modèles n-grammes distants et est appliquée au cas des bigrammes. Nous présentons quatre cas d’utilisation pour deux modèles bigrammes : distants et non distants. Nous montrons que la combinaison linéaire dépendante de l’historique de ces quatre cas permet d’améliorer de 14 % la perplexité du modèle bigrammes classique. Par ailleurs, nous nous intéressons à quelques cas de combinaison qui permettent de mettre en valeur les historiques pour lesquels les modèles que nous proposons sont performants.

Mots-clés : modélisation statistique du langage, combinaison linéaire, modèles distants
Création d’une base terminologique juridique multilingue à l’aide de la plateforme générique Jibiki : le projet LexALP Cet article présente l’utilisation de « Jibiki » (la plateforme de développement du serveur Web Papillon) dans le cadre du projet LexALP1. Le but de ce projet est d’harmoniser la terminologie des quatre langues (français, allemand, italien et slovène) de la Convention Alpine2 de sorte que les états membres puissent coopérer efficacement. Pour cela, le projet utilise la plateforme Jibiki afin de construire une banque terminologique permettant de comparer la terminologie spécialisée de sept systèmes légaux dans quatre langues, et de l’harmoniser, optimisant ainsi la compréhension entre les états alpins sur des questions environnementales au niveau supranational. Dans cet article, nous présentons comment peut être employée la plateforme générique Jibiki afin de gérer un dictionnaire particulier.

Mots-clés : dictionnaire multilingue, banque terminologique juridique
Traitement des incompréhensions et des malentendus en dialogue homme-machine Traiter les erreurs en dialogue homme-machine est un problème difficile compte-tenu des multiples sources possibles depuis la reconnaissance de la parole jusqu’à la génération en passant par d’autres modules comme l’analyse sémantique, l’interprétation pragmatique ou la gestion du dialogue. Dans cet article, ce problème est envisagé dans le but d’apporter de la généricité et de la robustesse au système ; il est traité au niveau du contrôleur de dialogue. Les différents types d’erreurs sont d’abord identifiés et regroupés en deux catégories qui seules ont un sens vis-à-vis de l’utilisateur : les incompréhensions et les malentendus. Puis, ces deux catégories d’erreur sont traitées de manière spécifique pour que le système puisse générer une réponse convenable et intelligente à l’utilisateur, sans rupture de dialogue. L’expérimentation effectuée en appliquant cette approche au système de dialogue Mélina présente des résultats prometteurs pour traiter les erreurs en dialogue.

Mots-clés : incompréhension, dialogue homme-machine, but de dialogue
Un modèle pour unifier la gestion de ressources linguistiques en contexte multilingue Le bon fonctionnement d’Intuition, plate-forme de recherche d’information, repose sur le développement et l’intégration d’un grand nombre de ressources linguistiques. Dans un souci de cohérence et de meilleure gestion, l’unification de ressources contenant des connaissances hétérogènes s’impose. Comme Intuition est disponible dans la plupart des langues européennes, cette unification se heurte au facteur multilingue. Pour surmonter les problèmes causés par les différences structurelles entre les langues, une nouvelle architecture linguistique a été conçue et exprimée en UML. Ce méta-modèle est le point de départ pour la nouvelle base de données qui sera le noyau d’un nouvel environnement de travail centré sur son utilisateur, l’expert linguistique. Cet environnement centralisera la gestion de toutes les ressources linguistiques d’Intuition.

Mots-clés : ressources linguistiques, multilinguisme, architecture linguistique, base de données linguistique
Reconnaissance de la métrique des poèmes arabes par les réseaux de neurones artificiels Nous avons construit un système capable de reconnaître les modes de composition pour les poèmes arabes, nous décrivons dans cet article les différents modules du système. Le recours à une technique d’apprentissage artificiel pour classer une séquence phonétique de syllabes est justifiable par le fait que nous avons imité le processus d’apprentissage naturel humain suivi par les poètes pendant des siècles. Les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron multicouches ont montré un pouvoir très puissant de classification.

Mots-clés : poèmes arabes, réseau de neurones, syllabes, classification
Annotation automatique de relations de contrôle dans des spécifications des besoins informatiques La conception de logiciels est un processus technologique complexe, qui nécessite d’être assisté par des outils de traitement automatique des langues. Cet article présente une méthode pour l’annotation de relations discursives de contrôle dans des textes de spécification de besoins informatiques (SBI). La méthode vise à distinguer les actions contrôlées par le système de celles contrôlées par son environnement, ce qui permet d’établir de façon claire les limites et les responsabilités d’un système informatique. Notre méthode fait appel à la sémantique discursive pour analyser les moyens d’expression du contrôle dans un corpus de SBI industrielles ; l’expression du contrôle est identifiable par la présence, dans un certain contexte, de marqueurs linguistiques exprimés par des règles dites d’Exploration Contextuelle. La dernière partie montre le processus d’annotation automatique de la notion de contrôle par le système EXCOM et termine par la présentation d’un début d’évaluation de cette méthodologie.

Mots-clés : annotation automatique, relations de contrôle, contrôle, spécifications des besoins, sémantique