CATIE-AQ/frenchKEYWORDS huggingface dataset:
Le DictAm : Dictionnaire électronique des verbes amazighs-français Le DictAm est un dictionnaire électronique des verbes amazighs-français. Il vise à rendre compte de l’ensemble des verbes dans le domaine berbère : conjugaison, diathèse et sens. Le DictAm comporte actuellement près de 3000 verbes dans une soixantaine de parlers berbères. C’est un travail qui est en cours de réalisation et qui a pour ambition de répertorier tous les verbes berbères ainsi que leurs équivalents en français.

Mots-clés : Dictionnaire électronique, verbes
Vizart3D : Retour Articulatoire Visuel pour l’Aide à la Prononciation L’objectif du système Vizart3D est de fournir à un locuteur, en temps réel, et de façon automatique, un retour visuel sur ses propres mouvements articulatoires. Les applications principales de ce système sont l’aide à l’apprentissage des langues étrangères et la rééducation orthophonique (correction phonétique). Le système Vizart3D est basé sur la tête parlante 3D développée au GIPSA-lab, qui laisse apparaître, en plus des lèvres, les articulateurs de la parole normalement cachés (comme la langue). Cette tête parlante est animée automatiquement à partir du signal audio de parole, à l’aide de techniques de conversion de voix et de régression acoustico-articulatoire par GMM.

Mots-clés : aide à la prononciation, temps réel, retour visuel, tête parlante, GMM
ROCme! : logiciel pour l’enregistrement et la gestion de corpus oraux ROCme! permet une gestion rationalisée, autonome et dématérialisée de l’enregistrement de corpus oraux. Il dispose notamment d’une interface pour le recueil de métadonnées sur les locuteurs totalement paramétrable via des balises XML. Les locuteurs peuvent gérer les réponses au questionnaire, l’enregistrement audio, la lecture, la sauvegarde et le défilement des phrases (ou autres types de corpus) en toute autonomie. ROCme! affiche du texte, avec ou sans mise en forme HTML, des images, du son et des vidéos.

Mots-clés : logiciel, corpus, oral
Pourquoi construire des ressources terminologiques et pourquoi le faire différemment ? Dans cette présentation, je défendrai l'idée selon laquelle des ressources terminologiques décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes constituent un complément nécessaire, voire indispensable, à d'autres types de ressources, À partir d'exemples anglais et français empruntés au domaine de l'environnement, je montrerai, d'une part, que les ressources lexicales générales (y compris celles qui ont une large couverture) n'offrent pas un portait complet du sens des termes ou de la structure lexicale observée du point de vue d'un domaine de spécialité. Je montrerai, d'autre part, que les ressources terminologiques (thésaurus, ontologies, banques de terminologie) souvent d'obédience conceptuelle, se concentrent sur le lien entre les termes et les connaissances dénotées par eux et s'attardent peu sur leur fonctionnement linguistique. Je présenterai un type de ressource décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes d'un domaine (structure actantielle, liens lexicaux, annotations contextuelles, etc.) et des éléments méthodologiques présidant à son élaboration.

Mots-clés : ressources terminologiques, ressources lexicales, liens lexicaux, annotations contextuelles
Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.

Mots-clés : Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré
Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.

Mots-clés : apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF
Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.

Mots-clés : Comptes-rendus hospitaliers
Oublier ce qu'on sait, pour mieux apprendre ce qu'on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF Quand on dispose de connaissances a priori sur les sorties possibles d'un problème d'étiquetage, il semble souhaitable d'inclure cette information lors de l'apprentissage pour simplifier la tâche de modélisation et accélérer les traitements. Pourtant, même lorsque ces contraintes sont correctes et utiles au décodage, leur utilisation lors de l'apprentissage peut dégrader sévèrement les performances. Dans cet article, nous étudions ce paradoxe et montrons que le manque de contraste induit par les connaissances entraîne une forme de sous-apprentissage qu'il est cependant possible de limiter.
Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients Les références à des phénomènes du monde réel et à leur caractérisation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l'analyse temporelle apparaît comme un élément important en traitement automatique de la langue. Cet article présente une analyse de textes en domaine de spécialité du point de vue temporel. En s'appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers électroniques patient désidentifiés, nous décrivons la construction d'une ressource annotée en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour évaluer plusieurs méthodes d'extraction automatique d'expressions temporelles adaptées au domaine médical. Notre meilleur système statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l'identification le système état de l'art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet également de caractériser les différences d'utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de spécialité.

Mots-clés : Analyse Temporelle
Compréhension automatique de la parole sans données de référence La majorité des méthodes état de l'art en compréhension automatique de la parole ont en commun de devoir être apprises sur une grande quantité de données annotées. Cette dépendance aux données constitue un réel obstacle lors du développement d'un système pour une nouvelle tâche/langue. Aussi, dans cette étude, nous présentons une méthode visant à limiter ce besoin par un mécanisme d'apprentissage sans données de référence (zero-shot learning). Cette méthode combine une description ontologique minimale de la tâche visée avec l'utilisation d'un espace sémantique continu appris par des approches à base de réseaux de neurones à partir de données génériques non-annotées. Nous montrons que le modèle simple et peu coûteux obtenu peut atteindre, dès le démarrage, des performances comparables à celles des systèmes état de l'art reposant sur des règles expertes ou sur des approches probabilistes sur des tâches de compréhension de la parole de référence (tests des Dialog State Tracking Challenges, DSTC2 et DSTC3). Nous proposons ensuite une stratégie d'adaptation en ligne permettant d'améliorer encore les performances de notre approche à l'aide d'une supervision faible et ajustable par l'utilisateur.

Mots-clés : Compréhension automatique de la parole, apprentissage sans données de référence, espace sémantique continu
Désambiguïsation d'entités pour l'induction non supervisée de schémas événementiels Cet article présente un modèle génératif pour l'induction non supervisée d'événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, "un homme armé") apporte une information plus discriminante (que "homme"). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d'événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l'estimation des paramètres, et qu'elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.

Mots-clés : désambiguïsation d'entités, modèle génératif, Événements
Création rapide et efficace d'un système de désambiguïsation lexicale pour une langue peu dotée Nous présentons une méthode pour créer rapidement un système de désambiguïsation lexicale (DL) pour une langue L peu dotée pourvu que l'on dispose d'un système de traduction automatique statistique (TAS) d'une langue riche en corpus annotés en sens (ici l'anglais) vers L. Il est, en effet, plus facile de disposer des ressources nécessaires à la création d'un système de TAS que des ressources dédiées nécessaires à la création d'un système de DL pour la langue L. Notre méthode consiste à traduire automatiquement un corpus annoté en sens vers la langue L, puis de créer le système de désambiguïsation pour L par des méthodes supervisées classiques. Nous montrons la faisabilité de la méthode et sa généricité en traduisant le SemCor, un corpus en anglais annoté grâce au Princeton WordNet, de l'anglais vers le bangla et de l'anglais vers le français. Nous montrons la validité de l'approche en évaluant les résultats sur la tâche de désambiguïsation lexicale multilingue de Semeval 2013.

Mots-clés : désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, traduction automatique
Méthode faiblement supervisée pour l'extraction d'opinion ciblée dans un domaine spécifique La détection d'opinion ciblée a pour but d'attribuer une opinion à une caractéristique particulière d'un produit donné. La plupart des méthodes existantes envisagent pour cela une approche non supervisée. Or, les utilisateurs ont souvent une idée a priori des caractéristiques sur lesquelles ils veulent découvrir l'opinion des gens. Nous proposons dans cet article une méthode pour une extraction d'opinion ciblée, qui exploite cette information minimale sur les caractéristiques d'intérêt. Ce modèle s'appuie sur une segmentation automatique des textes, un enrichissement des données disponibles par similarité sémantique, et une annotation de l'opinion par classification supervisée. Nous montrons l'intérêt de l'approche sur un cas d'étude dans le domaine des jeux vidéos.

Mots-clés : similarité sémantique, classification supervisée
Une méthodologie de sémantique de corpus appliquée à des tâches de fouille d'opinion et d'analyse des sentiments : étude sur l'impact de marqueurs dialogiques et dialectiques dans l'expression de la subjectivité Cet article entend dresser, dans un premier temps, un panorama critique des relations entre TAL et linguistique. Puis, il esquisse une discussion sur l'apport possible d'une sémantique de corpus dans un contexte applicatif en s'appuyant sur plusieurs expériences en fouille de textes subjectifs (analyse de sentiments et fouille d'opinions). Ces expériences se démarquent des approches traditionnelles fondées sur la recherche de marqueurs axiologiques explicites par l'utilisation de critères relevant des représentations des acteurs (composante dialogique) et des structures argumentatives et narratives des textes (composante dialectique). Nous souhaitons de cette façon mettre en lumière le bénéfice d'un dialogue méthodologique entre une théorie (la sémantique textuelle), des méthodes de linguistique de corpus orientées vers l'analyse du sens (la textométrie) et les usages actuels du TAL en termes d'algorithmiques (apprentissage automatique) mais aussi de méthodologie d'évaluation des résultats.

Mots-clés : Sémantique de corpus, Fouille d'opinion, Analyse des sentiments, Textométrie
Estimation de l'homogénéité sémantique pour les Questionnaires à Choix Multiples L'homogénéité sémantique stipule que des termes sont sémantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au cœur de travaux relatifs à la génération automatique de questionnaires à choix multiples, et particulièrement à la sélection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous présentons une méthode d'estimation de l'homogénéité sémantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette méthode est fondée sur une combinaison de plusieurs critères de voisinage et de similarité sémantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre méthode permet d'obtenir une meilleure estimation de l'homogénéité sémantique que les méthodes proposées dans l'état de l'art.

Mots-clés : similarité, voisinage sémantique
Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.

Mots-clés : relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication
Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.

Mots-clés : thésaurus distributionnels, similarité sémantique
Grammaires phrastiques et discursives fondées sur les TAG : une approche de D-STAG avec les ACG Nous présentons une méthode pour articuler grammaire de phrase et grammaire de discours qui évite de recourir à une étape de traitement intermédiaire. Cette méthode est suffisamment générale pour construire des structures discursives qui ne soient pas des arbres mais des graphes orientés acycliques (DAG). Notre analyse s'appuie sur une approche de l'analyse discursive, Discourse Synchronous TAG (D-STAG), qui utilise les Grammaires d'Arbres Adjoint (TAG). Nous utilisons pour ce faire un encodage des TAG dans les Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG). Cet encodage permet d'une part d'utiliser l'ordre supérieur pour l'interprétation sémantique afin de construire des structures qui soient des DAG et non des arbres, et d'autre part d'utiliser les propriétés de composition d'ACG pour réaliser naturellement l'interface entre grammaire phrastique et grammaire discursive. Tous les exemples proposés pour illustrer la méthode ont été implantés et peuvent être testés avec le logiciel approprié.

Mots-clés : grammaire, TAG, D-STAG, ACG, discours, grammaire d'arbres adjoints, grammaire catégorielle abstraite, sémantique
Noyaux de réécriture de phrases munis de types lexico-sémantiques De nombreux problèmes en traitement automatique des langues requièrent de déterminer si deux phrases sont des réécritures l'une de l'autre. Une solution efficace consiste à apprendre les réécritures en se fondant sur des méthodes à noyau qui mesurent la similarité entre deux réécritures de paires de phrases. Toutefois, ces méthodes ne permettent généralement pas de prendre en compte des variations sémantiques entre mots, qui permettraient de capturer un plus grand nombre de règles de réécriture. Dans cet article, nous proposons la définition et l'implémentation d'une nouvelle classe de fonction noyau, fondée sur la réécriture de phrases enrichie par un typage pour combler ce manque. Nous l'évaluons sur deux tâches, la reconnaissance de paraphrases et d'implications textuelles.

Mots-clés : réécriture de phrase, variations sémantiques, fonction noyau, reconnaissance de paraphrases, implication textuelle
Extraction automatique de paraphrases grand public pour les termes médicaux Nous sommes tous concernés par notre état de santé et restons sensibles aux informations de santé disponibles dans la société moderne à travers par exemple les résultats des recherches scientifiques, les médias sociaux de santé, les documents cliniques, les émissions de télé et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine médical des termes très spécifiques (e.g., blépharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles à comprendre par les non spécialistes. Nous proposons une méthode automatique qui vise l'acquisition de paraphrases pour les termes médicaux, qui soient plus faciles à comprendre que les termes originaux. La méthode est basée sur l'analyse morphologique des termes, l'analyse syntaxique et la fouille de textes non spécialisés. L'analyse et l'évaluation des résultats indiquent que de telles paraphrases peuvent être trouvées dans les documents non spécialisés et présentent une compréhension plus facile. En fonction des paramètres de la méthode, la précision varie entre 86 et 55 %. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d'information grand public, lisibilité et simplification de textes, systèmes de question-réponses).

Mots-clés : paraphrase, analyse morphologique, compréhension, Domaines de spécialité
Analyse syntaxique de l'ancien français : quelles propriétés de la langue inﬂuent le plus sur la qualité de l'apprentissage ? L'article présente des résultats d'expériences d'apprentissage automatique pour l'étiquetage morpho-syntaxique et l'analyse syntaxique en dépendance de l'ancien français. Ces expériences ont pour objectif de servir une exploration de corpus pour laquelle le corpus arboré SRCMF sert de données de référence. La nature peu standardisée de la langue qui y est utilisée implique des données d'entraînement hétérogènes et quantitativement limitées. Nous explorons donc diverses stratégies, fondées sur différents critères (variabilité du lexique, forme Vers/Prose des textes, dates des textes), pour constituer des corpus d'entrainement menant aux meilleurs résultats possibles.

Mots-clés : ancien français, apprentissage automatique, étiquetage morpho-syntaxique, exploration de corpus, analyse en dépendance
Attribution d'Auteur : approche multilingue fondée sur les répétitions maximales Cet article s'attaque à la tâche d'Attribution d'Auteur en contexte multilingue. Nous proposons une alternative aux méthodes supervisées fondées sur les n-grammes de caractères de longueurs variables : les répétitions maximales. Pour un texte donné, la liste de ses n-grammes de caractères contient des informations redondantes. A contrario, les répétitions maximales représentent l'ensemble des répétitions de ce texte de manière condensée. Nos expériences montrent que la redondance des n-grammes contribue à l'efficacité des techniques d'Attribution d'Auteur exploitant des sous-chaînes de caractères. Ce constat posé, nous proposons une fonction de pondération sur les traits donnés en entrée aux classifieurs, en introduisant les répétitions maximales du nème ordre (c'est-à-dire des répétitions maximales détectées dans un ensemble de répétitions maximales). Les résultats expérimentaux montrent de meilleures performances avec des répétitions maximales, avec moins de données que pour les approches fondées sur les n-grammes.

Mots-clés : attribution d'auteur, multilinguisme, répétitions maximales