CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Comparaison et combinaison d'approches pour la portabilité vers une nouvelle langue d'un système de compréhension de l'oral Dans cet article, nous proposons plusieurs approches pour la portabilité du module de compréhension de la parole (SLU) d'un système de dialogue d'une langue vers une autre. On montre que l'utilisation des traductions automatiques statistiques (SMT) aide à réduire le temps et le cout de la portabilité d'un tel système d'une langue source vers une langue cible. Pour la tache d'étiquetage sémantique on propose d'utiliser soit les champs aléatoires conditionnels (CRF), soit l'approche à base de séquences (PH-SMT). Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité des méthodes proposées pour une portabilité rapide du SLU vers une nouvelle langue. On propose aussi deux méthodes pour accroître la robustesse du SLU aux erreurs de traduction. Enfin on montre que la combinaison de ces approches réduit les erreurs du système. Ces travaux sont motivés par la disponibilité du corpus MEDIA français et de la traduction manuelle vers l'italien d'une sous partie de ce corpus.

Mots-clés : compréhension de la parole, Système de dialogue, traduction automatique statistique
Qui êtes-vous ? Catégoriser les questions pour déterminer le rôle des locuteurs dans des conversations orales La fouille de données orales est un domaine de recherche visant à caractériser un flux audio contenant de la parole d'un ou plusieurs locuteurs, à l'aide de descripteurs liés à la forme et au contenu du signal. Outre la transcription automatique en mots des paroles prononcées, des informations sur le type de flux audio traité ainsi que sur le rôle et l'identité des locuteurs sont également cruciales pour permettre des requêtes complexes telles que : « chercher des débats sur le thème X », « trouver toutes les interviews de Y », etc. Dans ce cadre, et en traitant des conversations enregistrées lors d'émissions de radio ou de télévision, nous étudions la manière dont les locuteurs expriment des questions dans les conversations, en partant de l'intuition initiale que la forme des questions posées est une signature du rôle du locuteur dans la conversation (présentateur, invité, auditeur, etc.). En proposant une classification du type des questions et en utilisant ces informations en complément des descripteurs généralement utilisés dans la littérature pour classer les locuteurs par rôle, nous espérons améliorer l'étape de classification, et valider par la même occasion notre intuition initiale.

Mots-clés : Fouille de données orales, Traitement Automatique de la Parole, Classification en rôles de locuteurs
Recherche d'information et temps linguistique : une heuristique pour calculer la pertinence des expressions calendaires A rebours de bon nombre d'applications actuelles offrant des services de recherche d'information selon des critères temporels - applications qui reposent, à y regarder de près, sur une approche consistant à filtrer les résultats en fonction de leur inclusion dans une fenêtre de temps, nous souhaitons illustrer dans cet article l'intérêt d'un service s'appuyant sur un calcul de similarité entre des expressions adverbiales calendaires. Nous décrivons une heuristique pour mesurer la pertinence d'un fragment de texte en prenant en compte la sémantique des expressions calendaires qui y sont présentes. A travers la mise en oeuvre d'un système de recherche d'information, nous montrons comment il est possible de tirer profit de l'indexation d'expressions calendaires présentes dans les textes en définissant des scores de pertinence par rapport à une requête. L'objectif est de faciliter la recherche d'information en offrant la possibilité de croiser des critères de recherche thématique avec des critères temporels.

Mots-clés : Recherche d'information, Indexation d'informations calendaires
Extraction de patrons sémantiques appliquée à la classification d'Entités Nommées La variabilité des corpus constitue un problème majeur pour les systèmes de reconnaissance d'entités nommées. L'une des pistes possibles pour y remédier est l'utilisation d'approches linguistiques pour les adapter à de nouveaux contextes : la construction de patrons sémantiques peut permettre de désambiguïser les entités nommées en structurant leur environnement syntaxico-sémantique. Cet article présente une première réalisation sur un corpus de presse d'un système de correction. Après une étape de segmentation sur des critères discursifs de surface, le système extrait et pondère les patrons liés à une classe d'entité nommée fournie par un analyseur. Malgré des modèles encore relativement élémentaires, les résultats obtenus sont encourageants et montrent la nécessité d'un traitement plus approfondi de la classe Organisation.

Mots-clés : patrons sémantiques, entités nommées, segmentation discursive de surface
Désambiguïsation lexicale par propagation de mesures sémantiques locales par algorithmes à colonies de fourmis Effectuer une tâche de désambiguïsation lexicale peut permettre d'améliorer de nombreuses applications du traitement automatique des langues comme l'extraction d'informations multilingues, ou la traduction automatique. Schématiquement, il s'agit de choisir quel est le sens le plus approprié pour chaque mot d'un texte. Une des approches classiques consiste à estimer la proximité sémantique qui existe entre deux sens de mots puis de l'étendre à l'ensemble du texte. La méthode la plus directe donne un score à toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaîne de sens qui a le meilleur score. La complexité de cet algorithme est exponentielle et le contexte qu'il est calculatoirement possible d'utiliser s'en trouve réduit. Il ne s'agit donc pas d'une solution viable. Dans cet article, nous nous intéressons à une autre méthode, l'adaptation d'un algorithme à colonies de fourmis. Nous présentons ses caractéristiques et montrons qu'il permet de propager à un niveau global les résultats des algorithmes locaux et de tenir compte d'un contexte plus long et plus approprié en un temps raisonnable.

Mots-clés : Désambiguïsation lexicale, Mesures sémantiques, Algorithmes à colonies de fourmis
Un turc mécanique pour les ressources linguistiques : critique de la myriadisation du travail parcellisé Cet article est une prise de position concernant les plate-formes de type Amazon Mechanical Turk, dont l'utilisation est en plein essor depuis quelques années dans le traitement automatique des langues. Ces plateformes de travail en ligne permettent, selon le discours qui prévaut dans les articles du domaine, de faire développer toutes sortes de ressources linguistiques de qualité, pour un prix imbattable et en un temps très réduit, par des gens pour qui il s'agit d'un passe-temps. Nous allons ici démontrer que la situation est loin d'être aussi idéale, que ce soit sur le plan de la qualité, du prix, du statut des travailleurs ou de l'éthique. Nous rappellerons ensuite les solutions alternatives déjà existantes ou proposées. Notre but est ici double : informer les chercheurs, afin qu'ils fassent leur choix en toute connaissance de cause, et proposer des solutions pratiques et organisationnelles pour améliorer le développement de nouvelles ressources linguistiques en limitant les risques de dérives éthiques et légales, sans que cela se fasse au prix de leur coût ou de leur qualité.

Mots-clés : ressources linguistiques, Amazon Mechanical Turk
Degré de comparabilité, extraction lexicale bilingue et recherche d'information interlingue Nous étudions dans cet article le problème de la comparabilité des documents composant un corpus comparable afin d'améliorer la qualité des lexiques bilingues extraits et les performances des systèmes de recherche d'information interlingue. Nous proposons une nouvelle approche qui permet de garantir un certain degré de comparabilité et d'homogénéité du corpus tout en préservant une grande part du vocabulaire du corpus d'origine. Nos expériences montrent que les lexiques bilingues que nous obtenons sont d'une meilleure qualité que ceux obtenus avec les approches précédentes, et qu'ils peuvent être utilisés pour améliorer significativement les systèmes de recherche d'information interlingue.

Mots-clés : comparabilité, recherche d'information interlingue, Corpus comparables, lexiques bilingues
Identification de mots germes pour la construction d'un lexique de valence au moyen d'une procédure supervisée De nombreuses méthodes automatiques de classification de textes selon les sentiments qui y sont exprimés s'appuient sur un lexique dans lequel à chaque entrée est associée une valence. Le plus souvent, ce lexique est construit à partir d'un petit nombre de mots, choisis arbitrairement, qui servent de germes pour déterminer automatiquement la valence d'autres mots. La question de l'optimalité de ces mots germes a bien peu retenu l'attention. Sur la base de la comparaison de cinq méthodes automatiques de construction de lexiques de valence, dont une qui, à notre connaissance, n'a jamais été adaptée au français et une autre développée spécifiquement pour la présente étude, nous montrons l'importance du choix de ces mots germes et l'intérêt de les identifier au moyen d'une procédure d'apprentissage supervisée.

Mots-clés : lexique de valence, apprentissage supervisé
Comparaison d'une approche miroir et d'une approche distributionnelle pour l'extraction de mots sémantiquement reliés Dans (Muller & Langlais, 2010), nous avons comparé une approche distributionnelle et une variante de l'approche miroir proposée par Dyvik (2002) sur une tâche d'extraction de synonymes à partir d'un corpus en français. Nous présentons ici une analyse plus fine des relations extraites automatiquement en nous intéressant cette fois-ci à la langue anglaise pour laquelle de plus amples ressources sont disponibles. Différentes façons d'évaluer notre approche corroborent le fait que l'approche miroir se comporte globalement mieux que l'approche distributionnelle décrite dans (Lin, 1998), une approche de référence dans le domaine.
Une approche holiste et unifiée de l'alignement et de la mesure d'accord inter-annotateurs L'alignement et la mesure d'accord sur des textes multi-annotés sont des enjeux majeurs pour la constitution de corpus de référence. Nous défendons dans cet article l'idée que ces deux tâches sont par essence interdépendantes, la mesure d'accord nécessitant de s'appuyer sur des annotations alignées, tandis que les choix d'alignements ne peuvent se faire qu'à l'aune de la mesure qu'ils induisent. Nous proposons des principes formels relevant cette gageure, qui s'appuient notamment sur la notion de désordre du système constitué par l'ensemble des jeux d'annotations d'un texte. Nous posons que le meilleur alignement est celui qui minimise ce désordre, et que la valeur de désordre obtenue rend compte simultanément du taux d'accord. Cette approche, qualifiée d'holiste car prenant en compte l'intégralité du système pour opérer, est algorithmiquement lourde, mais nous sommes parvenus à produire une implémentation d'une version légèrement dégradée de cette dernière, et l'avons intégrée à la plate-forme d'annotation Glozz.

Mots-clés : mesure d'accord inter-annotateurs, Alignement d'annotations
French TimeBank : un corpus de référence sur la temporalité en français Cet article a un double objectif : d'une part, il s'agit de présenter à la communauté un corpus récemment rendu public, le French Time Bank (FTiB), qui consiste en une collection de textes journalistiques annotés pour les temps et les événements selon la norme ISO-TimeML ; d'autre part, nous souhaitons livrer les résultats et réflexions méthodologiques que nous avons pu tirer de la réalisation de ce corpus de référence, avec l'idée que notre expérience pourra s'avérer profitable au-delà de la communauté intéressée par le traitement de la temporalité.

Mots-clés : corpus, ISO-TimeML
Acquisition automatique de terminologie à partir de corpus de texte Les applications de recherche d'informations chez Orange sont confrontées à des flux importants de données textuelles, recouvrant des domaines larges et évoluant très rapidement. Un des problèmes à résoudre est de pouvoir analyser très rapidement ces flux, à un niveau élevé de qualité. Le recours à un modèle d'analyse sémantique, comme solution, n'est viable qu'en s'appuyant sur l'apprentissage automatique pour construire des grandes bases de connaissances dédiées à chaque application. L'extraction terminologique décrite dans cet article est un composant amont de ce dispositif d'apprentissage. Des nouvelles méthodes d'acquisition, basée sur un modèle hybride (analyse par grammaires de chunking et analyse statistique à deux niveaux), ont été développées pour répondre aux contraintes de performance et de qualité.

Mots-clés : Apprentissage automatique, grammaires de chunking, acquisition terminologique
Métarecherche pour l'extraction lexicale bilingue à partir de corpus comparables Nous présentons dans cet article une nouvelle manière d'aborder le problème de l'acquisition automatique de paires de mots en relation de traduction à partir de corpus comparables. Nous décrivons tout d'abord les approches standard et par similarité interlangue traditionnellement dédiées à cette tâche. Nous réinterprétons ensuite la méthode par similarité interlangue et motivons un nouveau modèle pour reformuler cette approche inspirée par les métamoteurs de recherche d'information. Les résultats empiriques que nous obtenons montrent que les performances de notre modèle sont toujours supérieures à celles obtenues avec l'approche par similarité interlangue, mais aussi comme étant compétitives par rapport à l'approche standard.

Mots-clés : métarecherche, Corpus comparables
Évaluation et consolidation d'un réseau lexical via un outil pour retrouver le mot sur le bout de la langue Depuis septembre 2007, un réseau lexical de grande taille pour le Français est en cours de construction à l'aide de méthodes fondées sur des formes de consensus populaire obtenu via des jeux (projet JeuxDeMots). L'intervention d'experts humains est marginale en ce qu'elle représente moins de 0,5% des relations du réseau et se limite à des corrections, à des ajustements ainsi qu'à la validation des sens de termes. Pour évaluer la qualité de cette ressource construite par des participants de jeu (utilisateurs non experts) nous adoptons une démarche similaire à celle de sa construction, à savoir, la ressource doit être validée sur un vocabulaire de classe ouverte, par des non-experts, de façon stable (persistante dans le temps). Pour ce faire, nous proposons de vérifier si notre ressource est capable de servir de support à la résolution du problème nommé 'Mot sur le Bout de la Langue' (MBL). A l'instar de JeuxdeMots, l'outil développé peut être vu comme un jeu en ligne. Tout comme ce dernier, il permet d'acquérir de nouvelles relations, constituant ainsi un enrichissement de notre réseau lexical.

Mots-clés : évaluation, Réseau lexical, mot sur le bout de la langue, JeuxDeMots, outil de MBL
Identifier la cible d'un passage d'opinion dans un corpus multithématique L'identification de la cible d'une d'opinion fait l'objet d'une attention récente en fouille d'opinion. Les méthodes existantes ont été testées sur des corpus monothématiques en anglais. Elles permettent principalement de traiter les cas où la cible se situe dans la même phrase que l'opinion. Dans cet article, nous abordons cette problématique pour le français dans un corpus multithématique et nous présentons une nouvelle méthode pour identifier la cible d'une opinion apparaissant hors du contexte phrastique. L'évaluation de la méthode montre une amélioration des résultats par rapport à l'existant.

Mots-clés : Identification des cibles
Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l'apprentissage d'un segmenteur-étiqueteur du français Dans cet article, nous synthétisons les résultats de plusieurs séries d'expériences réalisées à l'aide de CRF (Conditional Random Fields ou “champs markoviens conditionnels”) linéaires pour apprendre à annoter des textes français à partir d'exemples, en exploitant diverses ressources linguistiques externes. Ces expériences ont porté sur l'étiquetage morphosyntaxique intégrant l'identification des unités polylexicales. Nous montrons que le modèle des CRF est capable d'intégrer des ressources lexicales riches en unités multi-mots de différentes manières et permet d'atteindre ainsi le meilleur taux de correction d'étiquetage actuel pour le français.

Mots-clés : Unités polylexicales, Ressources lexicales, Modèle CRF
Segmentation et induction de lexique non-supervisées du mandarin Pour la plupart des langues utilisant l'alphabet latin, le découpage d'un texte selon les espaces et les symboles de ponctuation est une bonne approximation d'un découpage en unités lexicales. Bien que cette approximation cache de nombreuses difficultés, elles sont sans comparaison avec celles que l'on rencontre lorsque l'on veut traiter des langues qui, comme le chinois mandarin, n'utilisent pas l'espace. Un grand nombre de systèmes de segmentation ont été proposés parmi lesquels certains adoptent une approche non-supervisée motivée linguistiquement. Cependant les méthodes d'évaluation communément utilisées ne rendent pas compte de toutes les propriétés de tels systèmes. Dans cet article, nous montrons qu'un modèle simple qui repose sur une reformulation en termes d'entropie d'une hypothèse indépendante de la langue énoncée par Harris (1955), permet de segmenter un corpus et d'en extraire un lexique. Testé sur le corpus de l'Academia Sinica, notre système permet l'induction d'une segmentation et d'un lexique qui ont de bonnes propriétés intrinsèques et dont les caractéristiques sont similaires à celles du lexique sous-jacent au corpus segmenté manuellement. De plus, on constate une certaine corrélation entre les résultats du modèle de segmentation et les structures syntaxiques fournies par une sous-partie arborée corpus.

Mots-clés : induction de lexique, unité lexicale, chinois mandarin, entropie, Segmentation non-supervisée
Évaluer la pertinence de la morphologie constructionnelle dans les systèmes de Question-Réponse Les connaissances morphologiques sont fréquemment utilisées en Question-Réponse afin de faciliter l'appariement entre mots de la question et mots du passage contenant la réponse. Il n'existe toutefois pas d'étude qualitative et quantitative sur les phénomènes morphologiques les plus pertinents pour ce cadre applicatif. Dans cet article, nous présentons une analyse détaillée des phénomènes de morphologie constructionnelle permettant de faire le lien entre question et réponse. Pour ce faire, nous avons constitué et annoté un corpus de paires de questions-réponses, qui nous a permis de construire une ressource de référence, utile pour l'évaluation de la couverture de ressources et d'outils d'analyse morphologique. Nous détaillons en particulier les phénomènes de dérivation et de composition et montrons qu'il reste un nombre important de relations morphologiques dérivationnelles pour lesquelles il n'existe pas encore de ressource exploitable pour le français.

Mots-clés : Évaluation, Morphologie, Système de Question-Réponse, Ressources
Structure des trigrammes inconnus et lissage par analogie Nous montrons dans une série d'expériences sur quatre langues, sur des échantillons du corpus Europarl, que, dans leur grande majorité, les trigrammes inconnus d'un jeu de test peuvent être reconstruits par analogie avec des trigrammes hapax du corpus d'entraînement. De ce résultat, nous dérivons une méthode de lissage simple pour les modèles de langue par trigrammes et obtenons de meilleurs résultats que les lissages de Witten-Bell, Good-Turing et Kneser-Ney dans des expériences menées en onze langues sur la partie commune d'Europarl, sauf pour le finnois et, dans une moindre mesure, le français.

Mots-clés : trigrammes inconnus, analogie, Europarl, trigrammes hapax, modèle de langue trigrammes
Modèles génératif et discriminant en analyse syntaxique : expériences sur le corpus arboré de Paris 7 Nous présentons une architecture pour l'analyse syntaxique en deux étapes. Dans un premier temps un analyseur syntagmatique construit, pour chaque phrase, une liste d'analyses qui sont converties en arbres de dépendances. Ces arbres sont ensuite réévalués par un réordonnanceur discriminant. Cette méthode permet de prendre en compte des informations auxquelles l'analyseur n'a pas accès, en particulier des annotations fonctionnelles. Nous validons notre approche par une évaluation sur le corpus arboré de Paris 7. La seconde étape permet d'améliorer significativement la qualité des analyses retournées, quelle que soit la métrique utilisée.

Mots-clés : analyse syntaxique, corpus arboré
Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.

Mots-clés : extraction de relation, domaine médical, tree kernel, apprentissage multi-classes
Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes Nous montrons comment enrichir une annotation en dépendances syntaxiques au format du French Treebank de Paris 7 en utilisant la réécriture de graphes, en vue du calcul de sa représentation sémantique. Le système de réécriture est composé de règles grammaticales et lexicales structurées en modules. Les règles lexicales utilisent une information de contrôle extraite du lexique des verbes français Dicovalence.

Mots-clés : dépendance, réécriture de graphes, French Treebank, Dicovalence
Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d'arbres de dépendances Les approches classiques à base de n-grammes en analyse supervisée de sentiments ne peuvent pas correctement identifier les expressions complexes de sentiments à cause de la perte d'information induite par l'approche « sac de mots » utilisée pour représenter les textes. Dans notre approche, nous avons recours à des sous-graphes extraits des graphes de dépendances syntaxiques comme traits pour la classification de sentiments. Nous représentons un texte par un vecteur composé de ces sous-graphes syntaxiques et nous employons un classifieurs SVM état-de-l'art pour identifier la polarité d'un texte. Nos évaluations expérimentales sur des critiques de jeux vidéo montrent que notre approche à base de sous-graphes est meilleure que les approches standard à modèles « sac de mots » et n-grammes. Dans cet article nous avons travaillé sur le français, mais notre approche peut facilement être adaptée à d'autres langues.

Mots-clés : arbre de dépendances, SVM, analyse de sentiments, analyse syntaxique