CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
La base lexicale Démonette : entre sémantique constructionnelle et morphologie dérivationnelle Démonette est une base de données lexicale pour le français dont les sommets (entrées lexicales) et les arcs (relations morphologiques entre les sommets) sont annotés au moyen d’informations morpho-sémantiques. Elle résulte d’une conception originale intégrant deux approches radicalement opposées : Morphonette, une ressource basée sur les analogies dérivationnelles, et DériF, un analyseur à base de règles linguistiques. Pour autant, Démonette n’est pas la simple fusion de deux ressources pré-existantes : cette base possède une architecture compatible avec l’approche lexématique de la morphologie ; son contenu peut être étendu au moyen de données issues de sources diverses. L'article présente le modèle Démonette et le contenu de sa version actuelle : 31 204 verbes, noms d'action, noms d’agent, et adjectifs de propriété dont les liens morphologiques donnent à voir des définitions bi-orientées entre ascendants et entre lexèmes en relation indirecte. Nous proposons enfin une évaluation de Démonette qui comparée à Verbaction obtient un score de 84% en rappel et de 90% en précision.

Mots-clés : Morphologie dérivationnelle, Français, Sémantique lexicale
Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.

Mots-clés : thésaurus distributionnel, recherche d’information
Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.

Mots-clés : dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle
Extraction non supervisée de relations sémantiques lexicales Nous présentons une base de connaissances comportant des triplets de paires de verbes associés avec une relation sémantique/discursive, extraits du corpus français frWaC par une méthode s’appuyant sur la présence d’un connecteur discursif reliant deux verbes. Nous détaillons plusieurs mesures visant à évaluer la pertinence des triplets et la force d’association entre la relation sémantique/discursive et la paire de verbes. L’évaluation intrinsèque est réalisée par rapport à des annotations manuelles. Une évaluation de la couverture de la ressource est également réalisée par rapport au corpus Annodis annoté discursivement. Cette étude produit des résultats prometteurs démontrant l’utilité potentielle de notre ressource pour les tâches d’analyse discursive mais aussi des tâches de nature sémantique.

Mots-clés : sémantique, sémantique lexicale
Modèles de langue neuronaux: une comparaison de plusieurs stratégies d’apprentissage Alors que l’importance des modèles neuronaux dans le domaine du traitement automatique des langues ne cesse de croître, les difficultés de leur apprentissage continue de freiner leur diffusion au sein de la communauté. Cet article étudie plusieurs stratégies, dont deux sont originales, pour estimer des modèles de langue neuronaux, en se focalisant sur l’ajustement du pas d’apprentissage. Les résultats expérimentaux montrent, d’une part, l’importance que revêt la conception de cette stratégie. D’autre part, le choix d’une stratégie appropriée permet d’apprendre efficacement des modèles de langue donnant lieu à des résultats à l’état de l’art en traduction automatique, avec un temps de calcul réduit et une faible influence des hyper-paramètres.
Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.

Mots-clés : translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique
Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.

Mots-clés : adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique
Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais Nous présentons dans cet article les résultats d’expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d’une étude plus large recouvrant d’autres niveaux d’analyse linguistique, qui devraient aider à l’identification d’indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l’étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l’état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.

Mots-clés : disfluences, schizophrénie
Repérage et analyse de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux Notre travail porte sur la détection automatique de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L’approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l’oral. L’annotation manuelle effectuée par deux annotateurs permet d’obtenir une description fine et multidimensionnelle des données de référence. Une méthode automatique est proposée afin de décider si les tours de parole comportent ou ne comportent pas des reformulations paraphrastiques. Les résultats obtenus montrent jusqu’à 66,4 % de précision. L’analyse de l’annotation manuelle indique qu’il existe peu de segments paraphrastiques avec des modifications morphologiques (flexion, dérivation ou composition) ou de segments qui montrent l’équivalence syntaxique.

Mots-clés : reformulation, corpus oral, marqueurs de reformulation paraphrastique
Evaluation d’une approche de classification possibiliste pour la désambiguïsation des textes arabes La désambiguïsation morphologique d’un mot arabe consiste à identifier l’analyse morphologique appropriée correspondante à ce mot. Dans cet article, nous présentons trois modèles de désambiguïsation morphologique de textes arabes non voyellés basés sur la classification possibiliste. Cette approche traite les données imprécises dans les phases d’apprentissage et de test, étant donné que notre modèle apprend à partir de données non étiquetés. Nous testons notre approche sur deux corpus, à savoir le corpus du Hadith et le Treebank Arabe. Ces corpus contiennent des données de types différents classiques et modernes. Nous comparons nos modèles avec des classifieurs probabilistes et statistiques. Pour ce faire, nous transformons la structure des ensembles d’apprentissage et de test pour remédier au problème d’imperfection des données.

Mots-clés : Classification Possibiliste, Désambiguïsation Morphologique de l’Arabe
Un analyseur discriminant de la famille LR pour l’analyse en constituants On propose un algorithme original d’analyse syntaxique déterministe en constituants pour le langage naturel inspiré de LR (Knuth, 1965). L’algorithme s’appuie sur un modèle d’apprentissage discriminant pour réaliser la désambiguisation (Collins, 2002). On montre que le modèle discriminant permet de capturer plus finement de l’information morphologique présente dans les données, ce qui lui permet d’obtenir des résultats état de l’art en temps comme en exactitude pour l’analyse syntaxique du français.

Mots-clés : modèle discriminant, analyse LR
Détection automatique de la structure organisationnelle de documents à partir de marqueurs visuels et lexicaux La compréhension d’un texte s’opère à travers les niveaux d’information visuelle, logique et discursive, et leurs relations d’interdépendance. La majorité des travaux ayant étudié ces relations a été menée dans le cadre de la génération de textes, où les propriétés visuelles sont inférées à partir des éléments logiques et discursifs. Les travaux présentés ici adoptent une démarche inverse en proposant de générer automatiquement la structure organisationnelle du texte (structure logique) à partir de sa forme visuelle. Le principe consiste à (i) labelliser des blocs visuels par apprentissage afin d’obtenir des unités logiques et (ii) relier ces unités par des relations de coordination ou de subordination pour construire un arbre. Pour ces deux tâches, des Champs Aléatoires Conditionnels et un Maximum d’Entropie sont respectivement utilisés. Après apprentissage, les résultats aboutissent à une exactitude de 80,46% pour la labellisation et 97,23% pour la construction de l’arbre.

Mots-clés : structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie
Jugement exact de grammaticalité d’arbre syntaxique probable La robustesse de l’analyse probabiliste s’obtient généralement au détriment du jugement de grammaticalité sur la phrase analysée. Les analyseurs comme le Stanford Parser, ou les Reranking Parsers ne sont, en effet, pas capables de dissocier une analyse probable grammaticale d’une analyse probable erronée, et ce qu’elle porte sur une phrase elle-même grammaticale ou non. Dans cet article nous montrons que l’adoption d’une représentation syntaxique basée sur la théorie logique des modèles, accompagnée d’une structure syntaxique classique (par exemple de type syntagmatique), est de nature à permettre la résolution exacte de différents problèmes tels que celui du jugement de grammaticalité. Afin de démontrer la praticité et l’utilité d’une alliance entre symbolique et stochastique, nous nous appuyons sur une représentation de la syntaxe par modèles, ainsi que sur une grammaire de corpus, pour présenter une méthode de résolution exacte pour le jugement de grammaticalité d’un arbre syntagmatique probable. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des arbres issus d’un analyseur probabiliste, qui corroborent l’intérêt d’une telle alliance.

Mots-clés : Jugement de grammaticalité, syntaxe par modèles, analyse syntaxique probabiliste
Annotation sémantique et validation terminologique en texte intégral en SHS Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT1. Les candidats termes sont identifiés par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projetés dans les textes. La problématique générale de cet article est d'étudier dans quelle mesure les contextes sont à même de fournir des critères linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle relève d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue générale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour répondre à cette question, nous comparons deux méthodes d'exploitation (l'une inspirée de la textométrie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du même corpus annotés manuellement et mesurons si une annotation sémantique des contextes améliore l'exactitude des choix réalisés automatiquement.

Mots-clés : Annotation sémantique, texte intégral, textométrie
Identification des noms sous-spécifiés, signaux de l’organisation discursive Dans cet article, nous nous intéressons aux noms sous-spécifiés, qui forment une classe d’indices de l’organisation discursive. Ces indices ont été peu étudiés dans le cadre de l’analyse du discours et en traitement automatique des langues. L’objectif est d’effectuer une étude linguistique de leur participation à la structuration discursive, notamment lorsqu’ils interviennent dans des séquences organisationnelles fréquentes (e.g. le patron Problème-Solution). Dans cet article, nous présentons les différentes étapes mises en oeuvre pour identifier automatiquement ces noms en corpus. En premier lieu, nous détaillons la construction d’un lexique de noms sous-spécifiés pour le français à partir d’un corpus constitué de 7 années du journal Le Monde. Puis nous montrons comment utiliser des techniques fondées sur la fouille de données séquentielles pour acquérir de nouvelles constructions syntaxiques caractéristiques des emplois de noms sousspécifiés. Enfin, nous présentons une méthode d’identification automatique des occurrences de noms sous-spécifiés et son évaluation.

Mots-clés : noms sous-spécifiés, structure discursive
Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.

Mots-clés : traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition
Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.

Mots-clés : développement efficace
Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.

Mots-clés : Extraction Automatique de Termes, Mesure Linguistique, Mesure Statistique, Traitement Automatique du Langage Biomédical
Analyse automatique d’espaces thématiques Basé sur les calculs d’entropie conditionnelle de (Bonami & Boyé, à paraître), nous proposons un analyseur automatique de la flexion dans le cadre de la morphologie thématique qui produit le graphe de régularités du paradigme. Le traitement se base sur un lexique de 6440 verbes extraits du BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) associés à leurs fréquences dans Lexique3 (New et al., 2001). L’algorithme se compose de trois éléments : calcul de l’entropie conditionnelle entre paires de formes fléchies, distillation des paradigmes, construction du graphe de régularités. Pour l’entropie, nous utilisons deux modes de calcul différents, l’un se base sur la distribution de l’effectif des verbes entre leurs différentes options, l’autre sur la distribution des lexèmes verbaux en fonction de leurs fréquences pour contrebalancer l’influence des verbes ultra-fréquents sur les calculs.

Mots-clés : espaces thématiques, graphe des régularité, verbes
Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol Le traitement informatique de constructions à verbe support (prendre une photo, faire une présentation) est une tâche difficile en TAL. Cela est également vrai en espagnol, où ces constructions sont fréquentes dans les textes, mais ne font pas souvent partie des lexiques exploitables par une machine. Notre objectif est d'extraire des constructions à verbe support à partir d’un très grand corpus de l'espagnol. Nous peaufinons un ensemble de motifs morphosyntaxiques fondés sur un grand nombre de verbe support possibles. Ensuite, nous filtrons cette liste en utilisant des seuils et des mesures d'association. Bien que tout à fait classique, cette méthode permet l'extraction de nombreuses expressions de bonne qualité. À l’avenir, nous souhaitons étudier les représentations sémantiques de ces constructions dans des lexiques multilingues.

Mots-clés : extraction, corpus, Expressions à verbe support
Sous-catégorisation en pour et syntaxe lexicale La sous-catégorisation d’arguments introduits par la préposition pour a été sous-étudiée par le passé, comme en témoigne l’incomplétude des ressources lexico-syntaxiques existantes sur ce point. Dans cet article, nous présentons rapidement les différents types de sous-catégorisation en pour, qui contrastent avec les emplois de pour comme connecteur de discours. Nous décrivons l’intégration des arguments en pour au lexique syntaxique Lefff , enrichissant ainsi les informations de sous-catégorisation de nombreuses entrées verbales, nominales, adjectivales et adverbiales.

Mots-clés : Sous-catégorisation, Arguments en pour, Lexiques syntaxiques
Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.

Mots-clés : néologie formelle, évaluation, étiquetage morphosyntaxique