CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Exploration de modèles distributionnels au moyen de graphes 1-PPV Dans cet article, nous montrons qu'un graphe à 1 plus proche voisin (graphe 1-PPV) offre différents moyens d'explorer les voisinages sémantiques captés par un modèle distributionnel. Nous vérifions si les composantes connexes de ce graphe, qui représentent des ensembles de mots apparaissant dans des contextes similaires, permettent d'identifier des ensembles d'unités lexicales qui évoquent un même cadre sémantique. Nous illustrons également différentes façons d'exploiter le graphe 1-PPV afin d'explorer un modèle ou de comparer différents modèles.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "graphe, Sémantique distributionnelle, sémantique lexicale, sémantique des cadres".
Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Représentation vectorielle continue, Réseau de neurones, Information contextuelle, Modèle de langue".
Etiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF Nous nous intéressons dans cet article à l'apprentissage automatique d'un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d'abord un jeu d'étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d'obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d'étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l'ensemble d'apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d'améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu'il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "tweets, CRF".
Caractériser les discours académiques et de vulgarisation : quelles propriétés ? L'article présente une étude des propriétés linguistiques (lexicales, morpho-syntaxiques, syntaxiques) permettant la classification automatique de documents selon leur genre (articles scientifiques et articles de vulgarisation), dans deux domaines différentes (médecine et informatique). Notre analyse, effectuée sur des corpus comparables en genre et en thèmes disponibles en français, permet de valider certaines propriétés identifiées dans la littérature comme caractéristiques des discours académiques ou de vulgarisation scientifique. Les premières expériences de classification évaluent l'influence de ces propriétés pour l'identification automatique du genre pour le cas spécifique des textes scientifiques ou de vulgarisation.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "corpus comparables, analyse linguistique, discours scientifique et de vulgarisation, classification selon le genre".
Extraction et analyse automatique des comparaisons et des pseudo-comparaisons pour la détection des comparaisons figuratives Le présent article s'intéresse à la détection et à la désambiguïsation des comparaisons figuratives. Il décrit un algorithme qui utilise un analyseur syntaxique de surface (chunker) et des règles manuelles afin d'extraire et d'analyser les (pseudo-)comparaisons présentes dans un texte. Cet algorithme, évalué sur un corpus de textes littéraires, donne de meilleurs résultats qu'un système reposant sur une analyse syntaxique profonde.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "comparaisons figuratives, règles manuelles, analyse syntaxique profonde, analyse syntaxique de surface".
Proposition méthodologique pour la détection automatique de Community Manager. Étude multilingue sur un corpus relatif à la Junk Food Dans cet article, nous présentons une méthodologie pour l'identification de messages suspectés d'être produits par des Community Managers à des fins commerciales déguisées dans des documents du Web 2.0. Le champ d'application est la malbouffe (junkfood) et le corpus est multilingue (anglais, chinois, français). Nous exposons dans un premier temps la stratégie de constitution et d'annotation de nos corpus, en explicitant notamment notre guide d'annotation, puis nous développons la méthode adoptée, basée sur la combinaison d'une analyse textométrique et d'un apprentissage supervisé.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Community Management, Multilinguisme, Textométrie".
MEDITE : logiciel d'alignement de textes pour l'étude de la génétique textuelle MEDITE est un logiciel d'alignement de textes permettant l'identification de transformations entre une version et une autre d'un même texte. Dans ce papier nous présentons les aspects théoriques et techniques de MEDITE.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Alignement de textes, Génétique textuelle".
Phœbus : un Logiciel d'Extraction de Réutilisations dans des Textes Littéraires Phœbus est un logiciel d'extraction de réutilisations dans des textes littéraires. Il a été développé comme un outil d'analyse littéraire assistée par ordinateur. Dans ce contexte, ce logiciel détecte automatiquement et explore des réseaux de réutilisation textuelle dans la littérature classique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Extraction de réutilisations, analyse littéraire assistée par ordinateur".
TermLis : un contexte d'information logique pour des ressources terminologiques Nous présentons TermLis un contexte d'information logique construit à partir de ressources terminologiques disponibles en xml (FranceTerme), pour une utilisation ﬂexible avec un logiciel de contexte logique (CAMELIS). Une vue en contexte logique permet d'explorer des informations de manière ﬂexible, sans rédaction de requête a priori, et d'obtenir aussi des indications sur la qualité des données. Un tel contexte peut être enrichi par d'autres informations (de natures diverses), mais aussi en le reliant à d'autres applications (par des actions associées selon des arguments fournis par le contexte). Nous montrons comment utiliser TermLis et nous illustrons, à travers cette réalisation concrète sur des données de FranceTerme, les avantages d'une telle approche pour des données terminologiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Qualité des données".
Etude de l'image de marque d'entités dans le cadre d'une plateforme de veille sur le Web social Ce travail concerne l'intégration à une plateforme de veille sur internet d'outils permettant l'analyse des opinions émises par les internautes à propos d'une entité, ainsi que la manière dont elles évoluent dans le temps. Les entités considérées peuvent être des personnes, des entreprises, des marques, etc. Les outils implémentés sont le produit d'une collaboration impliquant plusieurs partenaires industriels et académiques dans le cadre du projet ANR ImagiWeb.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Plateforme de veille sur internet".
Building a Bilingual Vietnamese-French Named Entity Annotated Corpus through Cross-Linguistic Projection La création de ressources linguistiques de bonne qualité annotées en entités nommées est très coûteuse en temps et en main d'œuvre. La plupart des corpus standards sont disponibles pour l'anglais mais pas pour les langues peu dotées, comme le vietnamien. Pour les langues asiatiques, cette tâche reste très difficile. Le présent article concerne la création automatique de corpus annotés en entités nommées pour le vietnamien-français, une paire de langues peu dotée. L'application d'une méthode basée sur la projection cross-lingue en utilisant des corpus parallèles. Les évaluations ont montré une bonne performance (F-score de 94.90%) lors de la reconnaissance des paires d'entités nommées dans les corpus parallèles et ainsi la construction d'un corpus bilingue annoté en entités nommées.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Entité nommée, projection cross-lingue, corpus parallèle".
Recherche de motifs de graphe en ligne Nous présentons un outil en ligne de recherche de graphes dans des corpus annotés en syntaxe.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Graphes, Corpus".
Un patient virtuel dialogant Le démonstrateur que nous décrivons ici est un prototype de système de dialogue dont l'objectif est de simuler un patient. Nous décrivons son fonctionnement général en insistant sur les aspects concernant la langue et surtout le rapport entre langue médicale de spécialité et langue générale.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Patient virtuel, système de dialogue".
Intégration du corpus des actes de TALN à la plateforme ScienQuest Cette démonstration présente l'intégration du corpus arboré des Actes de TALN à la plateforme ScienQuest. Cette plateforme fut initialement créée pour l'étude du corpus de textes scientifiques Scientext. Cette intégration tient compte des méta­données propres au corpus TALN, et a été effectuée en s'efforçant de rapprocher les jeux d'étiquettes de ces deux corpus, et en convertissant pour le corpus TALN les requêtes prédéfinies conçues pour le corpus Scientext, de manière à permettre d'effectuer facilement des recherches similaires sur les deux corpus.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "corpus, corpus arborés".
Une aide à la communication par pictogrammes avec prédiction sémantique Cette démonstration présente une application mobile (pour tablette et smartphone) pour des personnes souffrant de troubles du langage et/ou de la parole permettant de générer des phrases à partir de la combinaison de pictogrammes puis de verbaliser le texte généré en Text-To-Speech (TTS). La principale critique adressée par les patients utilisant les solutions existantes est le temps de composition trop long d'une phrase. Cette limite ne permet pas ou très difficilement d'utiliser les solutions actuelles en condition dialogique. Pour pallier cela, nous avons développé un moteur de génération de texte avec prédiction sémantique ne proposant à l'utilisateur que les pictogrammes pertinents au regard de la saisie en cours (e.g. après le pictogramme [manger], l'application propose les pictogrammes [pomme] ou encore [viande] correspondant à des concepts comestibles). Nous avons ainsi multiplié de 5 à 10 la vitesse de composition d'une phrase par rapport aux solutions existantes.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "aide à la communication, prédiction sémantique, génération de texte".
Un système expert fondé sur une analyse sémantique pour l'identification de menaces d'ordre biologique Le projet européen TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear – Threat Identification and Emergency Response) vise à intégrer une stratégie complète et intégrée pour la réponse d'urgence dans un contexte de dangers biologiques, chimiques, radiologiques, nucléaires, ou liés aux explosifs, basée sur l'identification des menaces et d'évaluation des risques. Dans cet article, nous nous focalisons sur les risques biologiques. Nous présentons notre système expert fondé sur une analyse sémantique, permettant l'extraction de données structurées à partir de données non structurées dans le but de raisonner.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analyse sémantique, TIER".
DisMo : un annotateur multi-niveaux pour les corpus oraux Dans cette démonstration, nous présentons l'annotateur multi-niveaux DisMo, un outil conçu pour faire face aux spécificités des corpus oraux. Il fournit une annotation morphosyntaxique, une lemmatisation, une détection des unités poly-lexicales, une détection des phénomènes de disfluence et des marqueurs de discours.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "corpus oraux, annotation morphosyntaxique, unités poly-lexicales, disfluences".
Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "marqueurs multi-polaires, Fouille d’opinion, adaptation au domaine".
Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "domaines de spécialité, Extraction de termes-clés".
Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Extraction d’information, extraction de rôles événementiels".
Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "rôles sémantiques, maximum d’entropie, représentations distribuées".
Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches".
Jouer avec des analyseurs syntaxiques Nous présentons DYALOG-SR, un analyseur syntaxique statistique par dépendances développé dans le cadre de la tâche SPRML 2013 portant sur un jeu de 9 langues très différentes. L’analyseur DYALOG-SR implémente un algorithme d’analyse par transition (à la MALT), étendu par utilisation de faisceaux et de techniques de programmation dynamique. Une des particularité de DYALOG-SR provient de sa capacité à prendre en entrée des treillis de mots, particularité utilisée lors de SPMRL13 pour traiter des treillis en Hébreu et reprise plus récemment sur des treillis produits par SXPIPE pour le français. Disposant par ailleurs avec FRMG d’un analyseur alternatif pour le français, nous avons expérimenté un couplage avec DYALOG-SR, nous permettant ainsi d’obtenir les meilleurs résultats obtenus à ce jour sur le French TreeBank.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "faisceaux, Programmation Dynamique, Treillis de mots, Analyse syntaxique, Analyse syntaxique par dépendances, Couplage d’analyseurs".
Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réseau lexical, système lexical, Réseau Lexical du Français (RL-fr), fonction lexicale".
Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "complexité lexicale, mots gradués".
Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "annotation, inférence, radiologie, réseau lexical".