CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
TermLis : un contexte d'information logique pour des ressources terminologiques Nous présentons TermLis un contexte d'information logique construit à partir de ressources terminologiques disponibles en xml (FranceTerme), pour une utilisation ﬂexible avec un logiciel de contexte logique (CAMELIS). Une vue en contexte logique permet d'explorer des informations de manière ﬂexible, sans rédaction de requête a priori, et d'obtenir aussi des indications sur la qualité des données. Un tel contexte peut être enrichi par d'autres informations (de natures diverses), mais aussi en le reliant à d'autres applications (par des actions associées selon des arguments fournis par le contexte). Nous montrons comment utiliser TermLis et nous illustrons, à travers cette réalisation concrète sur des données de FranceTerme, les avantages d'une telle approche pour des données terminologiques.

Mots-clés : Qualité des données
Etude de l'image de marque d'entités dans le cadre d'une plateforme de veille sur le Web social Ce travail concerne l'intégration à une plateforme de veille sur internet d'outils permettant l'analyse des opinions émises par les internautes à propos d'une entité, ainsi que la manière dont elles évoluent dans le temps. Les entités considérées peuvent être des personnes, des entreprises, des marques, etc. Les outils implémentés sont le produit d'une collaboration impliquant plusieurs partenaires industriels et académiques dans le cadre du projet ANR ImagiWeb.

Mots-clés : Plateforme de veille sur internet
Building a Bilingual Vietnamese-French Named Entity Annotated Corpus through Cross-Linguistic Projection La création de ressources linguistiques de bonne qualité annotées en entités nommées est très coûteuse en temps et en main d'œuvre. La plupart des corpus standards sont disponibles pour l'anglais mais pas pour les langues peu dotées, comme le vietnamien. Pour les langues asiatiques, cette tâche reste très difficile. Le présent article concerne la création automatique de corpus annotés en entités nommées pour le vietnamien-français, une paire de langues peu dotée. L'application d'une méthode basée sur la projection cross-lingue en utilisant des corpus parallèles. Les évaluations ont montré une bonne performance (F-score de 94.90%) lors de la reconnaissance des paires d'entités nommées dans les corpus parallèles et ainsi la construction d'un corpus bilingue annoté en entités nommées.

Mots-clés : Entité nommée, projection cross-lingue, corpus parallèle
Intégration du corpus des actes de TALN à la plateforme ScienQuest Cette démonstration présente l'intégration du corpus arboré des Actes de TALN à la plateforme ScienQuest. Cette plateforme fut initialement créée pour l'étude du corpus de textes scientifiques Scientext. Cette intégration tient compte des méta­données propres au corpus TALN, et a été effectuée en s'efforçant de rapprocher les jeux d'étiquettes de ces deux corpus, et en convertissant pour le corpus TALN les requêtes prédéfinies conçues pour le corpus Scientext, de manière à permettre d'effectuer facilement des recherches similaires sur les deux corpus.

Mots-clés : corpus, corpus arborés
Une aide à la communication par pictogrammes avec prédiction sémantique Cette démonstration présente une application mobile (pour tablette et smartphone) pour des personnes souffrant de troubles du langage et/ou de la parole permettant de générer des phrases à partir de la combinaison de pictogrammes puis de verbaliser le texte généré en Text-To-Speech (TTS). La principale critique adressée par les patients utilisant les solutions existantes est le temps de composition trop long d'une phrase. Cette limite ne permet pas ou très difficilement d'utiliser les solutions actuelles en condition dialogique. Pour pallier cela, nous avons développé un moteur de génération de texte avec prédiction sémantique ne proposant à l'utilisateur que les pictogrammes pertinents au regard de la saisie en cours (e.g. après le pictogramme [manger], l'application propose les pictogrammes [pomme] ou encore [viande] correspondant à des concepts comestibles). Nous avons ainsi multiplié de 5 à 10 la vitesse de composition d'une phrase par rapport aux solutions existantes.

Mots-clés : aide à la communication, prédiction sémantique, génération de texte
Un système expert fondé sur une analyse sémantique pour l'identification de menaces d'ordre biologique Le projet européen TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear – Threat Identification and Emergency Response) vise à intégrer une stratégie complète et intégrée pour la réponse d'urgence dans un contexte de dangers biologiques, chimiques, radiologiques, nucléaires, ou liés aux explosifs, basée sur l'identification des menaces et d'évaluation des risques. Dans cet article, nous nous focalisons sur les risques biologiques. Nous présentons notre système expert fondé sur une analyse sémantique, permettant l'extraction de données structurées à partir de données non structurées dans le but de raisonner.

Mots-clés : analyse sémantique, TIER
DisMo : un annotateur multi-niveaux pour les corpus oraux Dans cette démonstration, nous présentons l'annotateur multi-niveaux DisMo, un outil conçu pour faire face aux spécificités des corpus oraux. Il fournit une annotation morphosyntaxique, une lemmatisation, une détection des unités poly-lexicales, une détection des phénomènes de disfluence et des marqueurs de discours.

Mots-clés : corpus oraux, annotation morphosyntaxique, unités poly-lexicales, disfluences
Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.

Mots-clés : marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine
Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.

Mots-clés : domaines de spécialité, Extraction de termes-clés
Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.

Mots-clés : Extraction d’information, extraction de rôles événementiels
Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement

Mots-clés : rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées
Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.

Mots-clés : étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches
Jouer avec des analyseurs syntaxiques Nous présentons DYALOG-SR, un analyseur syntaxique statistique par dépendances développé dans le cadre de la tâche SPRML 2013 portant sur un jeu de 9 langues très différentes. L’analyseur DYALOG-SR implémente un algorithme d’analyse par transition (à la MALT), étendu par utilisation de faisceaux et de techniques de programmation dynamique. Une des particularité de DYALOG-SR provient de sa capacité à prendre en entrée des treillis de mots, particularité utilisée lors de SPMRL13 pour traiter des treillis en Hébreu et reprise plus récemment sur des treillis produits par SXPIPE pour le français. Disposant par ailleurs avec FRMG d’un analyseur alternatif pour le français, nous avons expérimenté un couplage avec DYALOG-SR, nous permettant ainsi d’obtenir les meilleurs résultats obtenus à ce jour sur le French TreeBank.

Mots-clés : faisceaux, Programmation Dynamique, Treillis de mots, Analyse syntaxique, Analyse syntaxique par dépendances, Couplage d’analyseurs
Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.

Mots-clés : réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale
Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.

Mots-clés : complexité lexicale, mots gradués
Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.

Mots-clés : annotation, inférence, radiologie, réseau lexical
Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.

Mots-clés : Anaphores, Pronom, Correcteur, Cooccurrences
Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ? Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.

Mots-clés : chunker, corpus oral
Normalisation de textes par analogie: le cas des mots inconnus Dans cet article, nous proposons et évaluons un système permettant d’améliorer la qualité d’un texte bruité notamment par des erreurs orthographiques. Ce système a vocation à être intégré à une architecture complète d’extraction d’information, et a pour objectif d’améliorer les résultats d’une telle tâche. Pour chaque mot qui est inconnu d’un lexique de référence et qui n’est ni une entité nommée ni une création lexicale, notre système cherche à proposer une ou plusieurs normalisations possibles (une normalisation valide étant un mot connu dont le lemme est le même que celui de la forme orthographiquement correcte). Pour ce faire, ce système utilise des techniques de correction automatique lexicale par règle qui reposent sur un système d’induction de règles par analogie.

Mots-clés : analogie, correction orthographique
Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.

Mots-clés : compositionalité, sémantique distributionnelle
Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.

Mots-clés : génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites
Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.

Mots-clés : apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue
Construire un corpus monolingue annoté comparable Expérience à partir d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement Motivé par la problématique de construction automatique d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement distinct d’un corpus source, nous proposons une définition générale et opérationnelle de la relation de la comparabilité entre des corpus monolingues annotés. Cette définition se veut indépendante du domaine applicatif. Nous proposons une mesure de la relation de comparabilité et une procédure de construction d’un corpus comparable. Enfin nous étudions la possibilité d’utiliser la mesure de la perplexité définie dans la théorie de l’information comme moyen de prioriser les phrases à sélectionner pour construire un corpus comparable. Nous montrons que cette mesure joue un rôle mais qu’elle n’est pas suffisante.

Mots-clés : Corpus monolingue, Corpus annoté, Corpus comparable, Mesure de la comparabilité, Construction de corpus comparable
Vers une approche simplifiée pour introduire le caractère incrémental dans les systèmes de dialogue Le dialogue incrémental est au coeur de la recherche actuelle dans le domaine des systèmes de dialogue. Plusieurs architectures et modèles ont été publiés comme (Allen et al., 2001; Schlangen & Skantze, 2011). Ces approches ont permis de comprendre différentes facettes du dialogue incrémental, cependant, les implémenter nécessite de repartir de zéro car elles sont fondamentalement différentes des architectures qui existent dans les systèmes de dialogue actuels. Notre approche se démarque par sa réutilisation de l’existant pour tendre vers une nouvelle génération de systèmes de dialogue qui ont un comportement incrémental mais dont le fonctionnement interne est basé sur les principes du dialogue traditionnel. Ce papier propose d’intercaler un module, appelé Scheduler, entre le service et le client. Ce Scheduler se charge de la gestion des événements asynchrones, de manière à reproduire le comportement des systèmes incrémentaux vu du client. Le service, de son côté, ne se comporte pas de manière incrémentale.

Mots-clés : Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue