CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.

Mots-clés : Entités nommées, OCR, Détection d’erreurs, Correction d’erreurs
Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.

Mots-clés : lissage, voyellation automatique, Langue arabe, corpus, modèle de Markov caché, algorithme de Viterbi, analyse morphologique
Évaluation d’un système d’extraction de réponses multiples sur le Web par comparaison à des humains Dans cet article, nous proposons une évaluation dans un cadre utilisateur de Citron, un système de question-réponse en français capable d’extraire des réponses à des questions à réponses multiples (questions possédant plusieurs réponses correctes différentes) en domaine ouvert à partir de documents provenant du Web. Nous présentons ici le protocole expérimental et les résultats pour nos deux expériences utilisateurs qui visent à (1) comparer les performances de Citron par rapport à celles d’un être humain pour la tâche d’extraction de réponses multiples et (2) connaître la satisfaction d’un utilisateur devant différents formats de présentation de réponses.

Mots-clés : réponses multiples, système de question-réponse, évaluation utilisateur
Détection de périodes musicales d’une collection de musique par apprentissage Dans ces travaux, nous présentons une approche afin d’étiqueter une large collection de chansons francophones. Nous avons développé une interface utilisant les paroles comme point d’entrée afin d’explorer cette collection de musique avec des filtres en fonction de chaque période musicale. Dans un premier temps, nous avons collecté paroles et métadonnées de différentes sources sur leWeb. Nous présentons dans cet article une méthode originale permettant d’attribuer de manière automatique la décennie de sortie des chansons de notre collection. Basée sur un système évalué au cours d’une des campagnes DEFT, l’approche combine fouille de textes et apprentissage supervisé et aborde la problématique comme une tâche de classification multi classes. Nous avons par la suite enrichi le modèle d’un certain nombre de traits supplémentaires tels que les tags sociaux afin d’observer leur influence sur les résultats.

Mots-clés : Fouille de textes, apprentissage supervisé, tags sociaux, paroles de chansons
AMESURE: une plateforme de lisibilité pour les textes administratifs Cet article présente une plateforme dédiée à l’évaluation de la difficulté des textes administratifs, dans un but d’aide à la rédaction. La plateforme propose d’une part une formule de lisibilité spécialisée pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle méthode d’annotation. Le modèle classe correctement 58% des textes sur une échelle à 5 niveaux et ne commet d’erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d’autre part un diagnostic plus précis des difficultés spécifiques d’un texte, sous la forme d’indicateurs numériques, mais aussi d’une localisation de ces difficultés directement dans le document.

Mots-clés : textes administratifs, aide à la rédaction, formule de lisibilité
Décomposition des « hash tags » pour l’amélioration de la classification en polarité des « tweets » Les « mots dièses» ou « hash tags » sont le moyen naturel de lier entre eux différents tweets. Certains « hash tags » sont en fait de petites phrases dont la décomposition peut se révéler particulièrement utile lors d’une analyse d’opinion des tweets. Nous allons montrer dans cet article comment l’on peut automatiser cette décomposition et cette analyse de façon à améliorer la détection de la polarité des tweets.

Mots-clés : hash tag, tweet, analyse d’opinion
Modélisation des questions de l’agent pour l’analyse des affects, jugements et appréciations de l’utilisateur dans les interactions humain-agent Cet article aborde la question des expressions d’attitudes (affects, jugements, appréciations) chez l’utilisateur dans le cadre d’échanges avec un agent virtuel. Il propose une méthode pour l’analyse des réponses à des questions fermées destinée à interroger les attitudes de l’utilisateur. Cette méthode s’appuie sur une formalisation des questions de l’agent – sous la forme d’une fiche linguistique – et sur une analyse de la réponse de l’utilisateur, pour créer un modèle utilisateur. La fiche linguistique de l’agent est structurée par un ensemble d’attributs relatifs, d’une part, à l’attitude à laquelle réfère la question, d’autre part, à sa forme morphosyntaxique. L’analyse de la réponse, quant à elle, repose sur un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques définies par une grammaire formelle. A partir des résultats fournis par cette analyse et des informations contenues dans la fiche linguistique de l’agent, des calculs sémantiques sont effectués pour définir la valeur de la réponse et construire le modèle utilisateur.

Mots-clés : affect, jugement, appréciation, interaction humain-agent
KNG: un outil pour l’écriture facile de cascades de transducteurs Cet article présente une bibliothèque python appelée KNG permettant d’écrire facilement des automates et transducteurs finis. Grâce à une gestion soigneuse des codages et des entrées-sorties, cette bibliothèque permet de réaliser une cascade de transducteurs au moyen de tubes unix reliant des scripts python.

Mots-clés : cascade de transducteur
Comparaison de deux outils d'analyse de corpus japonais pour l'aide au linguiste, Sagace et Mecab L'objectif est de comparer deux outils d'analyse de corpus de textes bruts pour l'aide à la recherche en linguistique japonaise. Les deux outils représentent chacun une approche spécifique. Le premier, Sagace, recherche un patron sans prise en compte de son environnement. Le second, un dispositif à base de Mecab, recherche les patrons après analyse morphologique complète des phrases. Nous comparons les performances en temps et en précision. Il ressort de cette analyse que les performances de Sagace sont globalement un peu inférieures à celles des dispositifs à base de Mecab, mais qu'elles restent tout à fait honorables voire meilleures pour certaines tâches.

Mots-clés : Corpus, Japonais, Sagace, Mecab
Un concordancier multi-niveaux et multimédia pour des corpus oraux Les concordanciers jouent depuis longtemps un rôle important dans l’analyse des corpus linguistiques, tout comme dans les domaines de la philologie, de la littérature, de la traduction et de l’enseignement des langues. Toutefois, il existe peu de concordanciers qui soient capables d’associer des annotations à plusieurs niveaux et synchronisées avec le signal sonore. L’essor des grands corpus de français parlé introduit une augmentation des exigences au niveau de la performance. Dans ce travail à caractère préliminaire, nous avons développé un prototype de concordancier multi-niveaux et multimédia, que nous avons testé sur le corpus de français parlé du projet Phonologie du Français Contemporain (PFC, 1,5 million de tokens de transcription alignée au niveau de l’énoncé). L’outil permet non seulement d’enrichir les résultats des concordances grâce aux données relevant de plusieurs couches d’annotation du corpus (annotation morphosyntaxique, lemme, codage de la liaison, codage du schwa etc.), mais aussi d’élargir les modalités d’accès au corpus.

Mots-clés : concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus
Simulation de l’apprentissage des contextes nominaux/verbaux par n-grammes On présente une étude d’apprentissage visant à montrer que les contextes locaux dans un corpus de parole adressée aux enfants peuvent être exploités, avec des méthodes statistiques simples, pour prédire la catégorie (nominale vs. verbale) d’un mot inconnu. Le modèle présenté, basé sur la mémorisation de n-grammes et sur une « graine sémantique » (un petit nombre de noms et verbes supposés connus et catégorisés) montre une excellente précision à toutes les tailles de graine sémantique, et un rappel plus faible, qui croît avec la taille de la graine sémantique. Les contextes les plus utilisés sont ceux qui contiennent des mots fonctionnels. Cette étude de faisabilité démontre que les très jeunes enfants pourraient exploiter les contextes de mots inconnus pour prédire leur catégorie syntaxique.

Mots-clés : apprentissage, n-grammes
Impact de la nature et de la taille des corpus d'apprentissage sur les performances dans la détection automatique des entités nommées Nous présentons une étude comparative sur l’impact de la nature et de la taille des corpus d’apprentissage sur les performances dans la détection automatique des entités nommées. Cette évaluation se présente sous la forme de multiples modulations de trois corpus français. Deux des corpus sont issus du catalogue des ressources linguistiques d’ELRA et le troisième est composé de documents extraits de la plateforme OpenEdition.org.
RENAM: Système de Reconnaissance des Entités Nommées Amazighes La reconnaissance des Entités Nommées (REN) en langue amazighe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement de la langue amazighe. Cette tâche représente toutefois un sévère challenge, compte tenu des particularités de cette langue. Dans cet article, nous présentons le premier système d’extraction d’entités nommées amazighes (RENAM) fondé sur une approche symbolique qui utilise le principe de transducteur à états finis disponible sous la plateforme GATE.

Mots-clés : Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE
De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.

Mots-clés : topic models, néologie sémantique
Grammaire récursive non linéaire pour les langues des signes Cet article propose une approche pour la formalisation de grammaires pour les langues des signes, rendant compte de leurs particularités linguistiques. Comparable aux grammaires génératives en termes de récursivité productive, le système présente des propriétés nouvelles comme la multi-linéarité permettant la spécification simultanée des articulateurs. Basé sur l’analyse des liens entre formes produites/observées et fonctions linguistiques au sens large, on observe un décloisonnement des niveaux traditionnels de construction de la langue, inhérent à la méthodologie employée. Nous présentons un ensemble de règles trouvées suivant la démarche présentée et concluons avec une perspective intéressante en traduction automatique vers la langue des signes.

Mots-clés : langue des signes, multi-linéarité
Vers un traitement automatique en soutien d’une linguistique exploratoire des Langues des Signes Les langues des signes sont les langues naturelles utilisées dans les communautés sourdes. Elles ont suscitées, ces dernières années, de l’intérêt dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles. Néanmoins, il y a un manque général de données de terrain homogènes. Notre réflexion porte sur les moyens de soutenir la maturation des modèles linguistiques avant d’entamer un large effort d’annotation. Cet article présente des pré-requis pour la réalisation d’outils s’inscrivant dans cette démarche. L’exposé est illustré avec deux outils développés pour les langues des signes : le premier utilise une logique adaptée pour la représentation de modèles phonologiques et le second utilise des grammaires formelles pour la représentation de modèles syntaxiques.

Mots-clés : Langues des Signes
Résumé Automatique Multilingue Expérimentations sur l’Anglais, l’Arabe et le Français La tâche du résumé multilingue vise à concevoir des systèmes de résumé très peu dépendants de la langue. L’approche par extraction est au coeur de ces systèmes, elle permet à l’aide de méthodes statistiques de sélectionner les phrases les plus pertinentes dans la limite de la taille du résumé. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé multilingue, elle extrait les phrases dont les termes sont des plus discriminants. De plus, nous étudions l'impact des différents traitements linguistiques de base : le découpage en phrases, l'analyse lexicale, le filtrage des mots vides et la racinisation sur la couverture ainsi que la notation des phrases. Nous évaluons les performances de notre approche dans un contexte multilingue : l'anglais, l'arabe et le français en utilisant le jeu de données TAC MultiLing 2011.

Mots-clés : Résumé multilingue, analyse discriminante
Extraction de données orales multi-annotées Cet article aborde le problème de l’extraction de données orales multi-annotées : nous proposons une solution intermédiaire, entre d’une part les systèmes de requêtages très évolués mais qui nécessitent des données structurées, d’autre part les données (multi-)annotées des utilisateurs qui sont hétérogènes. Notre proposition s’appuie sur 2 fonctions principales : une fonction booléenne pour filtrer sur le contenu, et une fonction de relation qui implémente l’algèbre de Allen. Le principal avantage de cette approche réside dans sa généricité : le fonctionnement sera identique que les annotations proviennent de Praat, Transcriber, Elan ou tout autre logiciel d’annotation. De plus, deux niveaux d’utilisation ont été développés : une interface graphique qui ne nécessite aucune compétence ou connaissance spécifique de la part de l’utilisateur, et un interrogation par scripts en langage Python. L’approche a été implémentée dans le logiciel SPPAS, distribué sous licence GPL.

Mots-clés : extraction
Annotation de la temporalité en corpus : contribution à l'amélioration de la norme TimeML Cet article propose une analyse critique de la norme TimeML à la lumière de l’expérience d’annotation temporelle d’un corpus de français parlé. Il montre que certaines adaptations de la norme seraient conseillées pour répondre aux besoins du TAL et des sciences du langage. Sont étudiées ici les questions de séparation des niveaux d’annotation, de délimitation des éventualités dans le texte et de l’ajout d’une relation temporelle de type associative.

Mots-clés : TimeML, annotation temporelle, éventualités, relations temporelles
Identification automatique de zones dans des documents pour la constitution d’un corpus médical en français De nombreuses informations cliniques sont contenues dans le texte des dossiers électroniques de patients et ne sont pas directement accessibles à des fins de traitement automatique. Pour pallier cela, nous préparons un large corpus annoté de documents cliniques. Une première étape de ce travail consiste à séparer le contenu médical des documents et les informations administratives contenues dans les en-têtes et pieds de page. Nous présentons un système d’identification automatique de zones dans les documents cliniques qui offre une F-mesure de 0,97, équivalente à l’accord inter-annoteur de 0,98. Notre étude montre que le contenu médical ne représente que 60% du contenu total de notre corpus, ce qui justifie la nécessité d’une segmentation en zones. Le travail d’annotation en cours porte sur les sections médicales identifiées.

Mots-clés : segmentation de documents, identification de zones
Un schéma d’annotation en dépendances syntaxiques profondes pour le français À partir du schéma d’annotation en dépendances syntaxiques de surface du corpus Sequoia, nous proposons un schéma en dépendances syntaxiques profondes qui en est une abstraction exprimant les relations grammaticales entre mots sémantiquement pleins. Quand ces relations grammaticales sont partie prenante de diathèses verbales, ces diathèses sont vues comme le résultat de redistributions à partir d’une diathèse canonique et c’est cette dernière qui est retenue dans notre schéma d’annotation syntaxique profonde.

Mots-clés : schéma d’annotation, syntaxe profonde
Analyse argumentative du corpus de l’ACL (ACL Anthology) Cet article présente un essai d’application de l’analyse argumentative (text zoning) à l’ACL Anthology. Il s’agit ainsi de mieux caractériser le contenu des articles du domaine de la linguistique informatique afin de pouvoir en faire une analyse fine par la suite. Nous montrons que des technique récentes d’analyse argumentative fondées sur l’apprentissage faiblement supervisé permettent d’obtenir de bons résultats.

Mots-clés : Analyse argumentative, ACL Anthology
Intégration relationnelle des exemples lexicographiques dans un réseau lexical Nous présentons un ensemble d’exemples lexicographiques intégré dans le Réseau Lexical du Français et explorons son intérêt potentiel en tant que corpus annoté pour la recherche en désambiguisation sémantique automatique.

Mots-clés : exemples lexicographiques, Réseau Lexical du Français, corpus annoté sémantiquement
Les couleurs des gens En TAL et plus particulièrement en analyse sémantique, les informations sur la couleur peuvent être importantes pour traiter correctement des informations textuelles (sens des mots, désambiguïsation et indexation). Plus généralement, connaître la ou les couleurs habituellement associée(s) à un terme est une information cruciale. Dans cet article, nous montrons comment le crowdsourcing, à travers un jeu, peut être une bonne stratégie pour collecter ces données lexico-sémantiques.

Mots-clés : crowdsourcing
Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.

Mots-clés : Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée
ORTOLANG : une infrastructure de mutualisation de ressources linguistiques écrites et orales Nous proposons une démonstration de la Plateforme de l’Equipex ORTOLANG (Open Resources and Tools for LANGuage : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du programme d’investissements d’avenir (PIA) lancé par le gouvernement français. S’appuyant entre autres sur l’existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d’assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.

Mots-clés : Ortolang, mutualisation, ressources linguistiques, plateforme, corpus
Utilisabilité d'une ressource propriétaire riche dans le cadre de la classification de documents Dans ce papier, nous nous intéressons à l’utilisation d’une ressource linguistique propriétaire riche pour une tâche de classification. L'objectif est ici de mesurer l'impact de l'ajout de ces ressources sur cette tâche en termes de performances. Nous montrons que l’utilisation de cette ressource en temps que traits supplémentaires de classification apporte un réel avantage pour un ajout très modéré en termes de nombre de traits.

Mots-clés : ressources, classification de documents
CFAsT: Content-Finder AssistanT Cette démonstration de CFAsT s’intéresse à “comment concevoir un système de dialogue avec un effort minimal”. Cet assistant virtuel repose sur un nouveau modèle pour la génération automatique de système de dialogue construite à partir de contenus. Cette approche utilise un moteur de recherche auquel on a ajouté des fonctionnalités de dialogue : à chaque tour, le système propose trois mots-clefs de manière à optimiser l’espérance de gain d’information.

Mots-clés : Systèmes de dialogue, Assistant virtuel
Démonstration de Kawâkib, outil permettant d’assurer le feedback entre grammaire et corpus arabe pour l’élaboration d’un modèle théorique Kawâkib est un outil assurant le feedback entre corpus arabe et grammaire. Ce logiciel interactif en ligne démontre le bien fondé de la méthode de variation des grammaires arabes pour l'obtention de l'algorithme optimal tant au niveau de l'analyse morphologique, cruciale étant donnée la structure du système sémitique, que syntaxique ou dans le domaine de la recherche de critères pertinents et discriminants pour le filtrage des textes.

Mots-clés : arabe, filtrage de corpus
OWI.Chat : Assistance sémantique pour un conseiller Chat, grâce à la théorie OWI La canal chat permet aux entreprises de transformer leur site web en un véritable lieu d’achat et de service. OWI a développé un outil d’assistance aux conversations en ligne (OWI.Chat), qui analyse les messages des internautes et conseille les conseillers en temps réel.

Mots-clés : Conversation en ligne, Analyse sémantique