CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Traitements d’ellipses : deux approches par les grammaires catégorielles abstraites L’étude de phénomènes d’ellipses dans les modèles de l’interface syntaxe-sémantique pose certains problèmes du fait que le matériel linguistique effacé au niveau phonologique est néanmoins présent au niveau sémantique. Tel est le cas d’une ellipse verbale ou d’une élision du sujet, par exemple, phénomènes qui interviennent lorsque deux phrases reliées par une conjonction partagent le même verbe, ou le même sujet. Nous proposons un traitement de ces phénomènes dans le formalisme des grammaires catégorielles abstraites selon un patron que nous intitulons extraction/instanciation et que nous implémentons de deux manières différentes dans les ACGs.

Mots-clés : ellipse, grammaires catégorielles abstraites, interface syntaxe-sémantique
Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.

Mots-clés : Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire
Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables par combinaison de représentations contextuelles La caractérisation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des méthodes d’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales stratégies de représentation contextuelle, à savoir celle par fenêtre ou sac de mots et celle par relations de dépendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux représentations de manière conjointe. Nos expériences montrent une amélioration significative des résultats sur deux corpus de langue de spécialité.

Mots-clés : lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques
Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.

Mots-clés : Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations
Annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais avec un jeu d'étiquettes modifié du Penn Treebank Cet article aborde la problématique de l'annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais. L'objectif est de montrer qu'il est possible d'utiliser un étiqueteur PoS pour annoter un corpus d'apprenants afin d'analyser les erreurs faites par les apprenants. Cependant, pour permettre une analyse suffisamment fine, des étiquettes fonctionnelles spécifiques aux phénomènes linguistiques à étudier sont insérées parmi celles de l'étiqueteur. Celuici est entraîné avec ce jeu d'étiquettes étendu sur un corpus de natifs avant d'être appliqué sur le corpus d'apprenants. Dans cette expérience, on s'intéresse aux usages erronés de this et that par les apprenants. On montre comment l'ajout d'une couche fonctionnelle sous forme de nouvelles étiquettes pour ces deux formes, permet de discriminer des usages variables chez les natifs et nonnatifs et, partant, d’identifier des schémas incorrects d'utilisation. Les étiquettes fonctionnelles éclairent sur le fonctionnement discursif.

Mots-clés : corpus d'apprenants, this, that, analyse linguistique d'erreurs
GLÀFF, un Gros Lexique À tout Faire du Français Cet article présente GLÀFF, un lexique du français à large couverture extrait du Wiktionnaire, le dictionnaire collaboratif en ligne. GLÀFF contient pour chaque entrée une description morphosyntaxique et une transcription phonémique. Il se distingue des autres lexiques existants principalement par sa taille, sa licence libre et la possibilité de le faire évoluer de façon constante. Nous décrivons ici comment nous l’avons construit, puis caractérisé en le comparant à différentes ressources connues. Cette comparaison montre que sa taille et sa qualité font de GLÀFF un candidat sérieux comme nouvelle ressource standard pour le TAL, la linguistique et la psycholinguistique.

Mots-clés : Wiktionnaire
Constitution d’une ressource sémantique arabe à partir de corpus multilingue aligné Cet article porte sur la mise en oeuvre etsur l'étudede techniques d'extraction de relations sémantiques à partir d'un corpus multilingue aligné, en vue de construire une ressource lexicale pour l’arabe. Ces relations sontextraites par transitivité de l'équivalence traductionnelle, deux lexèmes qui possèdent les mêmes équivalents dans une langue cible étant susceptibles de partager un même sens. A partir d’équivalences extraites d’un corpus multilingue aligné, nous tâchons d'extraire des "cliques", ou sous-graphes maximaux complets connexes, dont toutes les unités sont en interrelation, du fait d'une probable intersection sémantique. Ces cliques présentent l'intérêt de renseigner à la fois sur la synonymie et la polysémie des unités, et d'apporter une forme de désambiguïsation sémantique. Ensuite nous tâchons de relier ces cliques avec un lexique sémantique (de type Wordnet) afin d'évaluer la possibilité de récupérer pour les unités arabes des relations sémantiques définies pour des unités en d’autres langues (français, anglais ou espagnol). Les résultats sont encourageants, et montrent qu’avec des corpus adaptés ces relations pourraient permettrede construire automatiquement un réseau utile pour certaines applications de traitement de la langue arabe.

Mots-clés : Corpus multilingues alignés, cliques, lexiques multilingues, réseaux sémantiques, traitement de l’arabe
Identification, alignement, et traductions des adjectifs relationnels en corpus comparables Dans cet article, nous extrayons des adjectifs relationnels français et nous les alignons automatiquement avec les noms dont ils sont dérivés en utilisant un corpus monolingue. Les alignements adjectif-nom seront ensuite utilisés dans la traduction compositionelle des termes complexes de la forme [N AdjR] à partir d’un corpus comparable français-anglais. Un nouveau terme [N N0] (ex. cancer du poumon) sera obtenu en remplaçant l’adjectif relationnel Ad jR (ex. pulmonaire) dans [N AdjR] (ex. cancer pulmonaire) par le nom N0 (ex. poumon) avec lequel il est aligné. Si aucune traduction n’est proposée pour [N AdjR], nous considérons que ses traduction(s) sont équivalentes à celle(s) de sa paraphrase [N N0]. Nous expérimentons avec un corpus comparable dans le domaine de cancer du sein, et nous obtenons des alignements adjectif-nom qui aident à traduire des termes complexes de la forme [N AdjR] vers l’anglais avec une précision de 86 %.

Mots-clés : Adjectifs relationnels, Corpus comparables, Termes complexes
Utilisation de la similarité sémantique pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables Cet article présente une nouvelle méthode visant à améliorer les résultats de l’approche standard utilisée pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés. Nous tentons de résoudre le problème de la polysémie des mots dans les vecteurs de contexte par l’introduction d’un processus de désambiguïsation sémantique basé sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de considérer toutes les traductions proposées par le dictionnaire bilingue, nous n’utilisons que les mots caractérisant au mieux les contextes en langue cible. Les expériences menées sur deux corpus comparables spécialisés français-anglais (financier et médical) montrent que notre méthode améliore les résultats de l’approche standard plus particulièrement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.

Mots-clés : lexique bilingue, corpus comparable spécialisé, désambiguïsation sémantique, WordNet
Inférences déductives et réconciliation dans un réseau lexico-sémantique La construction et la validation des réseaux lexico-sémantiques est un enjeu majeur en TAL. Indépendamment des stratégies de construction utilisées, inférer automatiquement de nouvelles relations à partir de celles déjà existantes est une approche possible pour améliorer la couverture et la qualité globale de la ressource. Dans ce contexte, le moteur d’inférences a pour but de formuler de nouvelles conclusions (c’est-à-dire des relations entre les termes) à partir de prémisses (des relations préexistantes). L’approche que nous proposons est basée sur une méthode de triangulation impliquant la transitivité sémantique avec un mécanisme de blocage pour éviter de proposer des relations douteuses. Les relations inférées sont proposées aux contributeurs pour être validées. Dans le cas d’invalidation, une stratégie de réconciliation est engagée pour identifier la cause de l’inférence erronée : une exception, une erreur dans les prémisses, ou une confusion d’usage causée par la polysémie.

Mots-clés : réconciliation, inférence de relations
Regroupement sémantique de relations pour l’extraction d’information non supervisée Beaucoup des recherches menées en extraction d’information non supervisée se concentrent sur l’extraction des relations et peu de travaux proposent des méthodes pour organiser les relations extraites. Nous présentons dans cet article une méthode de clustering en deux étapes pour regrouper des relations sémantiquement équivalentes : la première étape regroupe des relations proches par leur expression tandis que la seconde fusionne les premiers clusters obtenus sur la base d’une mesure de similarité sémantique. Nos expériences montrent en particulier que les mesures distributionnelles permettent d’obtenir pour cette tâche de meilleurs résultats que les mesures utilisant WordNet. Nous montrons également qu’un clustering à deux niveaux permet non seulement de limiter le nombre de similarités sémantiques à calculer mais aussi d’améliorer la qualité des résultats du clustering.

Mots-clés : Extraction d’Information Non Supervisée, Clustering, Similarité Sémantique
Sémantique des déterminants dans un cadre richement typé La variation du sens des mots en contexte nous a conduit à enrichir le système de types utilisés dans notre analyse syntaxico-sémantique du français basé sur les grammaires catégorielles et la sémantique de Montague (ou la lambda-DRT). L’avantage majeur d’une telle sémantique profonde est de représenter le sens par des formules logiques aisément exploitables, par exemple par un moteur d’inférence. Déterminants et quantificateurs jouent un rôle fondamental dans la construction de ces formules, et il nous a fallu leur trouver des termes sémantiques adaptés à ce nouveau cadre. Nous proposons une solution inspirée des opérateurs epsilon et tau de Hilbert, éléments génériques qui s’apparentent à des fonctions de choix. Cette modélisation unifie le traitement des différents types de déterminants et de quantificateurs et autorise le liage dynamique des pronoms. Surtout, cette description calculable des déterminants s’intègre parfaitement à l’analyseur à large échelle du français Grail, tant en théorie qu’en pratique.
Détection de zones parallèles à l’intérieur de multi-documents pour l’alignement multilingue Cet article aborde une question centrale de l’alignement automatique, celle du diagnostic de parallélisme des documents à aligner. Les recherches en la matière se sont jusqu’alors concentrées sur l’analyse de documents parallèles par nature : corpus de textes réglementaires, documents techniques ou phrases isolées. Les phénomènes d’inversions et de suppressions/ajouts pouvant exister entre les différentes versions d’un document sont ainsi souvent ignorées. Nous proposons donc une méthode pour diagnostiquer en contexte des zones parallèles à l’intérieur des documents. Cette méthode permet la détection d’inversions ou de suppressions entre les documents à aligner. Elle repose sur l’affranchissement de la notion de mot et de phrase, ainsi que sur la prise en compte de la Mise en Forme Matérielle du texte (MFM). Sa mise en oeuvre est basée sur des similitudes de répartition de chaînes de caractères répétées dans les différents documents. Ces répartitions sont représentées sous forme de matrices et l’identification des zones parallèles est effectuée à l’aide de méthodes de traitement d’image.

Mots-clés : détection et alignement de zones
Un système de traduction de verbes entre arabe standard et arabe dialectal par analyse morphologique profonde Le développement d’outils de TAL pour les dialectes de l’arabe se heurte à l’absence de ressources pour ces derniers. Comme conséquence d’une situation de diglossie, il existe une variante de l’arabe, l’arabe moderne standard, pour laquelle de nombreuses ressources ont été développées et ont permis de construire des outils de traitement automatique de la langue. Etant donné la proximité des dialectes de l’arabe, le tunisien dans notre cas, avec l’arabe moderne standard, une voie consiste à réaliser une traduction surfacique du dialecte vers l’arabe moderne standard afin de pouvoir utiliser les outils existants pour l’arabe standard. Nous décrivons dans cet article une architecture pour une telle traduction et nous l’évaluons sur les verbes.

Mots-clés : dialectes, analyse morphologique, traitement automatique de l’arabe
Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.

Mots-clés : Néologismes, analyse morphologique, lexiques dynamiques
Fouille de règles d’annotation partielles pour la reconnaissance des entités nommées Ces dernières décennies, l’accroissement des volumes de données a rendu disponible une diversité toujours plus importante de types de contenus échangés (texte, image, audio, vidéo, SMS, tweet, données statistiques, spatiales, etc.). En conséquence, de nouvelles problématiques ont vu le jour, dont la recherche d’information au sein de données potentiellement bruitées. Dans cet article, nous nous penchons sur la reconnaissance d’entités nommées au sein de transcriptions (manuelles ou automatiques) d’émissions radiodiffusées et télévisuelles. À cet effet, nous mettons en oeuvre une approche originale par fouille de données afin d’extraire des motifs, que nous nommons règles d’annotation. Au sein d’un modèle, ces règles réalisent l’annotation automatique de transcriptions. Dans le cadre de la campagne d’évaluation Etape, nous mettons à l’épreuve le système implémenté, mXS, étudions les règles extraites et rapportons les performances du système. Il obtient de bonnes performances, en particulier lorsque les transcriptions sont bruitées.

Mots-clés : Règles d’annotation, Entités nommées, Fouille de données
Segmentation de textes arabes en unités discursives minimales La segmentation d’un texte en Unités Discursives Minimales (UDM) a pour but de découper le texte en segments qui ne se chevauchent pas. Ces segments sont ensuite reliés entre eux afin de construire la structure discursive d’un texte. La plupart des approches existantes utilisent une analyse syntaxique extensive. Malheureusement, certaines langues ne disposent pas d'analyseur syntaxique robuste. Dans cet article, nous étudions la faisabilité de la segmentation discursive de textes arabes en nous basant sur une approche d'apprentissage supervisée qui prédit les UDM et les UDM imbriqués. La performance de notre segmentation a été évaluée sur deux genres de corpus : des textes de livres de l’enseignement secondaire et des textes du corpus Arabic Treebank. Nous montrons que la combinaison de traits typographiques, morphologiques et lexicaux permet une bonne reconnaissance des bornes de segments. De plus, nous montrons que l'ajout de traits syntaxiques n’améliore pas les performances de notre segmentation.

Mots-clés : unité discursive minimale, Segmentation discursive, langue arabe
Un cadre d’apprentissage intégralement discriminant pour la traduction statistique Une faiblesse des systèmes de traduction statistiques est le caractère ad hoc du processus d’apprentissage, qui repose sur un empilement d’heuristiques et conduit à apprendre des paramètres dont la valeur est sous-optimale. Dans ce travail, nous reformulons la traduction automatique sous la forme familière de l’apprentissage d’un modèle probabiliste structuré utilisant une paramétrisation log-linéaire. Cette entreprise est rendue possible par le développement d’une implantation efficace qui permet en particulier de prendre en compte la présence de variables latentes dans le modèle. Notre approche est comparée, avec succès, avec une approche de l’état de l’art sur la tâche de traduction de données du BTEC pour le couple Français-Anglais.

Mots-clés : Traduction Automatique, Apprentissage Discriminant
Annotation sémantique pour des domaines spécialisés et des ontologies riches Explorer et maintenir une documentation technique est une tâche difficile pour laquelle on pourrait bénéficier d’un outillage efficace, à condition que les documents soient annotés sémantiquement. Les annotations doivent être riches, cohérentes, suffisamment spécialisées et s’appuyer sur un modèle sémantique explicite – habituellement une ontologie – qui modélise la sémantique du domaine cible. Il s’avère que les approches d’annotation traditionnelles donnent pour cette tâche des résultats limités. Nous proposons donc une nouvelle approche, l’annotation sémantique statistique basée sur les syntagmes, qui prédit les annotations sémantiques à partir d’un ensemble d’apprentissage réduit. Cette modélisation facilite l’annotation sémantique spécialisée au regard de modèles sémantiques de domaine arbitrairement riches. Nous l’évaluons à l’aide de plusieurs métriques et sur deux textes décrivant des réglementations métier. Notre approche obtient de bons résultats. En particulier, la F-mesure est de l’ordre de 91, 9% et 97, 6% pour la prédiction de l’étiquette et de la position avec différents paramètres. Cela suggère que les annotateurs humains peuvent être fortement aidés pour l’annotation sémantique dans des domaines spécifiques.

Mots-clés : Annotation sémantique, Ontologie de domaine
Pré-segmentation de pages web et sélection de documents pertinents en Questions-Réponses Dans cet article, nous présentons une méthode de segmentation de pages web en blocs de texte pour la sélection de documents pertinents en questions-réponses. La segmentation des documents se fait préalablement à leur indexation en plus du découpage des segments obtenus en passages au moment de l’extraction des réponses. L’extraction du contenu textuel des pages est faite à l’aide d’un extracteur maison. Nous avons testé deux méthodes de segmentation. L’une segmente les textes extraits des pages web uniformément en blocs de taille fixe, l’autre les segmente par TextTiling (Hearst, 1997) en blocs thématiques de taille variable. Les expériences menées sur un corpus de 500K pages web et un jeu de 309 questions factuelles en français, issus du projet Quaero (Quintard et al., 2010), montrent que la méthode employée tend à améliorer la précision globale (top-10) du système RITEL–QR (Rosset et al., 2008) dans sa tâche.

Mots-clés : pages web, sélection de documents, questions-réponses, TextTiling, Quaero, segmentation textuelle, segmentation thématique
Approches à base de fréquences pour la simplification lexicale La simplification lexicale consiste à remplacer des mots ou des phrases par leur équivalent plus simple. Dans cet article, nous présentons trois modèles de simplification lexicale, fondés sur différents critères qui font qu’un mot est plus simple à lire et à comprendre qu’un autre. Nous avons testé différentes tailles de contextes autour du mot étudié : absence de contexte avec un modèle fondé sur des fréquences de termes dans un corpus d’anglais simplifié ; quelques mots de contexte au moyen de probabilités à base de n-grammes issus de données du web ; et le contexte étendu avec un modèle fondé sur les fréquences de cooccurrences.

Mots-clés : simplification lexicale, fréquence lexicale
TALN Archives : une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue La recherche scientifique est un processus incrémental. La première étape à effectuer avant de débuter des travaux consiste à réaliser un état de l’art des méthodes existantes. La communauté francophone du Traitement Automatique de la Langue (TAL) produit de nombreuses publications scientifiques qui sont malheureusement dispersées sur différents sites et pour lesquelles aucune méta-donnée n’est disponible. Cet article présente la construction de TALN Archives, une archive numérique francophone des articles de recherche en TAL dont le but est d’offrir un accès simplifié aux différents travaux effectués dans notre domaine. Nous présentons également une analyse du réseau de collaboration construit à partir des méta-données que nous avons extraites et dévoilons l’identité du Kevin Bacon de TALN Archives, i.e. l’auteur le plus central dans le réseau de collaboration.

Mots-clés : TALN Archives, archive numérique, articles scientifiques