CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Paradocs: un système d'identification automatique de documents parallèles Les corpus parallèles sont d’une importance capitale pour les applications multilingues de traitement automatique des langues. Malheureusement, leur rareté est le maillon faible de plusieurs applications d’intérêt. Extraire de tels corpus duWeb est une solution viable, mais elle introduit une nouvelle problématique : il n’est pas toujours trivial d’identifier les documents parallèles parmi tous ceux qui ont été extraits. Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification automatique des paires de documents parallèles contenues dans un corpus bilingue. Nous montrons que cette tâche peut être accomplie avec précision en utilisant un ensemble restreint d’invariants lexicaux. Nous évaluons également notre approche sur une tâche de traduction automatique et montrons qu’elle obtient des résultats supérieurs à un système de référence faisant usage d’un lexique bilingue.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Corpus parallèles, traduction automatique".
Une approche à la traduction automatique statistique par segments discontinus Cet article présente une méthode de traduction automatique statistique basée sur des segments non-continus, c’est-à-dire des segments formés de mots qui ne se présentent pas nécéssairement de façon contiguë dans le texte. On propose une méthode pour produire de tels segments à partir de corpus alignés au niveau des mots. On présente également un modèle de traduction statistique capable de tenir compte de tels segments, de même qu’une méthode d’apprentissage des paramètres du modèle visant à maximiser l’exactitude des traductions produites, telle que mesurée avec la métrique NIST. Les traductions optimales sont produites par le biais d’une recherche en faisceau. On présente finalement des résultats expérimentaux, qui démontrent comment la méthode proposée permet une meilleure généralisation à partir des données d’entraînement.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traduction automatique statistique, segments discontinus".
Alignement de mots par apprentissage de règles de propagation syntaxique en corpus de taille restreinte Cet article présente et évalue une approche originale et efficace permettant d’aligner automatiquement un bitexte au niveau des mots. Pour cela, cette approche tire parti d’une analyse syntaxique en dépendances des bitextes effectuée par les outils SYNTEX et utilise une technique d’apprentissage artificiel, la programmation logique inductive, pour apprendre automatiquement des règles dites de propagation. Celles-ci se basent sur les informations syntaxiques connues pour ensuite aligner les mots avec une grande précision. La méthode est entièrement automatique, et les résultats évalués sur les données de la campagne d’alignement HLT montrent qu’elle se compare aux meilleures techniques existantes. De plus, alors que ces dernières nécessitent plusieurs millions de phrases pour s’entraîner, notre approche n’en requiert que quelques centaines. Enfin, l’examen des règles de propagation inférées permet d’identifier facilement les cas d’isomorphismes et de non-isomorphismes syntaxiques entre les deux langues traitées.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "alignement de mots, analyse syntaxique, apprentissage artificiel, programmation logique inductive, corpus alignés".
Traduction de termes biomédicaux par inférence de transducteurs Cet article propose et évalue une méthode de traduction automatique de termes biomédicaux simples du français vers l’anglais et de l’anglais vers le français. Elle repose sur une technique d’apprentissage artificiel supervisée permettant d’inférer des transducteurs à partir d’exemples de couples de termes bilingues ; aucune autre ressource ou connaissance n’est requise. Ces transducteurs, capturant les grandes régularités de traduction existant dans le domaine biomédical, sont ensuite utilisés pour traduire de nouveaux termes français en anglais et vice versa. Les évaluations menées montrent que le taux de bonnes traductions de notre technique se situe entre 52 et 67%. À travers un examen des erreurs les plus courantes, nous identifions quelques limites inhérentes à notre approche et proposons quelques pistes pour les dépasser. Nous envisageons enfin plusieurs extensions à ce travail.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "inférence de transducteurs, Traduction automatique de termes, apprentissage artificiel".
Traitement automatique de la saillance Lorsque nous écoutons un énoncé ou que nous lisons un texte, les phénomènes de saillance accaparent notre attention sur une entité du discours particulière. Cette notion de saillance comprend un grand nombre d’aspects, incluant des facteurs lexicaux, syntaxiques, sémantiques, pragmatiques, ou encore cognitifs. En tant que point de départ de l’interprétation du langage, la saillance fonctionne de pair avec la structure communicative. Dans cet article, notre but principal est de montrer comment aboutir à un modèle computationnel de la saillance, qui soit valable aussi bien pour la saillance linguistique que pour la saillance visuelle. Pour cela, nous retenons une liste de facteurs qui contribuent à rendre saillante une entité. Dans le cas d’une entité du discours, cette approche nous permet de clarifier les rapports entre saillance et structure communicative. Nous définissons nos principes de primordialité et de singularité, puis nous passons en revue les différentes méthodes de quantification de la saillance qui sont compatibles avec ces principes. Nous illustrons alors l’une d’entre elles sur un exemple linguistique et sur un exemple visuel.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "structure communicative, saillance linguistique, saillance visuelle, principe de primordialité, méthodes de quantification, facteurs de saillance, principe de singularité".
Topiques dialogiques Nous présentons dans cet article une extension de la SDRT (Segmented Discourse Representation Theory), pour un modèle d'interprétation pragmatique d’un système de dialogue homme-machine. Partant d’une discussion sur les présupposés et les implicatures conversationnelles, nous analysons l’approche de Ducrot en Vue d’une intégration des topoï dans notre modèle. Nous y ajoutons la prise en compte des attentes dans le dialogue (effets projectifs des actes interlocutoires). Enfin nous proposons un mécanisme de résolution logique qui consiste à introduire plus systématiquement un nœud topique dans la SDRS (Discourse Represenlation Structure). Nous décrivons dans cet article les principes de traitement pragmatique mis en œuvre, et nous illustrons le processus d’analyse à l’aide d'un exemple.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Interprétation pragmatique, dialogue homme-machine".
Détection automatique d'actes de dialogue par l'utilisation d'indices multiniveaux Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "détection automatique, actes de dialogue, indices multiniveaux".
Comment mesurer la couverture d'une ressource terminologique pour un corpus ? Cet article propose une définition formelle de la notion de couverture lexicale. Celleci repose sur un ensemble de quatre métriques qui donnent une vue globale de l'adéquation d'une ressource lexicale à un corpus et permettent ainsi de guider le choix d'une ressource en fonction d'un corpus donné. Les métriques proposées sont testées dans le contexte de l'analyse de corpus spécialisés en génomique : 5 terminologies différentes sont confrontées à 4 corpus. La combinaison des valeurs obtenues permet de discerner différents types de relations entre ressources et corpus.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "terminologie, couverture lexicale".
Construction automatique de classes de sélection distributionnelle Cette étude se place dans le cadre général de la désambiguïsation automatique du sens d’un Verbe dans un énoncé donné. Notre méthode de désambiguïsation prend en compte la construction du Verbe, c’est-à-dire l’influence des éléments lexicaux et syntaxiques présents dans l’énoncé (cotexte). Nous cherchons maintenant à finaliser cette méthode en tenant compte des caractéristiques sémantiques du cotexte. Pour ce faire nous associons au corpus un espace distributionnel continu dans lequel nous construisons et Visualisons des classes distributionnelles. La singularité de ces classes est qu’elles sont calculées à la Volée. Elles dépendent donc non seulement du corpus mais aussi du contexte étudié. Nous présentons ici notre méthode de calcul de classes ainsi que les premiers résultats obtenus.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "classes de sélection distributionnelle, désambiguïsation, corpus, espace distributionnel, contexte".
Parsing de l'oral: traiter les disfluences Nous proposons une réflexion théorique sur la place d’un phénomène tel que celui des disfluences au sein d’une grammaire. Les descriptions fines qui en ont été données mènent à se demander quel statut accorder aux disfluences dans une théorie linguistique complète, tout en conservant une perspective globale de représentation, c’est-à-dire sans nuire à la cohérence et à l’homogénéité générale. Nous en introduisons une représentation formelle, à la suite de quoi nous proposons quelques mécanismes de parsing permettant de les traiter.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Parsing, Disfluences, Linguistique formelle".
Description détaillée des subordonnées non dépendantes : le cas de "quand" De nombreux linguistes ont mis en évidence des cas de « subordonnées » non dépendantes dans de multiples langues dans le monde (Mithun, 2003 ; Haiman & Thompson (eds), 1988). Ce phénomène a aussi été relevé en français, notamment pour un « subordonnant » tel que parce que (Debaisieux, 2001 ; Ducrot et al., 1975). Nous nous proposons de décrire un cas de « subordonnée » en quand non dépendante et de le représenter dans le cadre formel de Gerdes & Kahane (à paraître).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "dépendance".
Des arbres de dérivation aux forêts de dépendance : un chemin via les forêts partagées L'objectif de cet article est de montrer comment bâtir une structure de répresentation proche d'un graphe de dépendance à l'aide des deux structures de représentation canoniques fournies par les Grammaires d'Arbres Adjoints Lexicalisées . Pour illustrer cette approche, nous décrivons comment utiliser ces deux structures à partir d'une forêt partagée.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "forêt partagée, arbre de dépendance, forêt de dérivation".
Evaluation des Modèles de Langage n-gram et n/m-multigram Cet article présente une évaluation de modèles statistiques du langage menée sur la langue Française. Nous avons cherché à comparer la performance de modèles de langage exotiques par rapport aux modèles plus classiques de n-gramme à horizon fixe. Les expériences réalisées montrent que des modèles de n-gramme à horizon variable peuvent faire baisser de plus de 10% en moyenne la perplexité d’un modèle de n-gramme à horizon fixe. Les modèles de n/m-multigramme demandent une adaptation pour pouvoir être concurrentiels.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "évaluation, n-gramme, Modèles de Langage statistiques".
Y a-t-il une taille optimale pour les règles de successions intervenant dans l'étiquetage grammatical ? La quasi-totalité des étiqueteurs grammaticaux mettent en oeuvre des règles qui portent sur les successions ou collocations permises de deux ou trois catégories grammaticales. Leurs performances s’établissent à hauteur de 96% de mots correctement étiquetés, et à moins de 57% de phrases correctement étiquetées. Ces règles binaires et ternaires ne représentent qu’une fraction du total des règles de succession que l’on peut extraire à partir des phrases d’un corpus d’apprentissage, alors même que la majeure partie des phrases (plus de 98% d’entre elles) ont une taille supérieure à 3 mots. Cela signifie que la plupart des phrases sont analysées au moyen de règles reconstituées ou simulées à partir de règles plus courtes, ternaires en l’occurrence dans le meilleur des cas. Nous montrons que ces règles simulées sont majoritairement agrammaticales, et que l’avantage inférentiel qu’apporte le chaînage de règles courtes pour parer au manque d’apprentissage, plus marqué pour les règles plus longues, est largement neutralisé par la permissivité de ce processus dont toutes sortes de poids, scores ou probabilités ne réussissent pas à en hiérarchiser la production afin d’y distinguer le grammatical de l’agrammatical. Force est donc de reconsidérer les règles de taille supérieure à 3, lesquelles, il y a une trentaine d’années, avaient été d’emblée écartées pour des raisons essentiellement liées à la puissance des machines d’alors, et à l’insuffisance des corpus d’apprentissage. Mais si l’on admet qu’il faille désormais étendre la taille des règles de succession, la question se pose de savoir jusqu’à quelle limite, et pour quel bénéfice. Car l’on ne saurait non plus plaider pour une portée des règles aussi longue que les plus longues phrases auxquelles elles sont susceptibles d’être appliquées. Autrement dit, y a-t-il une taille optimale des règles qui soit suffisamment petite pour que leur apprentissage puisse converger, mais suffisamment longue pour que tout chaînage de telles règles pour embrasser les phrases de taille supérieure soit grammatical. La conséquence heureuse étant que poids, scores et probabilités ne seraient plus invoqués que pour choisir entre successions d’étiquettes toutes également grammaticales, et non pour éliminer en outre les successions agrammaticales. Cette taille semble exister. Nous montrons qu’au moyen d’algorithmes relativement simples l’on peut assez précisément la déterminer. Qu’elle se situe, compte tenu de nos corpus, aux alentours de 12 pour le français, de 10 pour l’arabe, et de 10 pour l’anglais. Qu’elle est donc en particulier inférieure à la taille moyenne des phrases, quelle que soit la langue considérée.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "règle de succession, règle simulée, chaînage de règles, taille des règles".
Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique".
Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Apprentissage actif, Apprentissage de règles".
Application du métalangage de la BDéf au traitement formel de la polysémie Cet article a pour objet le métalangage définitionnel de la base de données lexicale BDéf, plus précisément l’utilisation de ce métalangage dans la modélisation des structures polysémiques du français. La Bdéf encode sous forme de définitions lexicographiques les sens lexicaux d’un sous-ensemble représentatif du lexique du français parmi lequel on compte environ 500 unités polysémiques appartenant aux principales parties du discours. L’article comprend deux sections. La première présente le métalangage de la BDéf et le situe par rapport aux différents types de définitions lexicales, qu’elles soient ou non formelles, qu’elles visent ou non l’informatisation. La seconde section présente une application de la BDéf qui vise à terme à rendre compte de la polysémie régulière du français. On y présente, à partir d’un cas spécifique, la notion de patron de polysémie.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale".
Apprentissage de relations prédicat-argument pour l'extraction d'information à partir de textes conversationnels Nous présentons les résultats de notre approche d’apprentissage de relations prédicat-argument dans le but de générer des patrons d’extraction pour des textes conversationnels. Notre approche s’effectue en trois étapes incluant la segmentation linguistique des textes pour définir des unités linguistiques à l’instar de la phrase pour les textes bien formés tels que les dépêches journalistiques. Cette étape prend en considération la dimension discursive importante dans ces types de textes. La deuxième étape effectue la résolution des anaphores pronominales en position de sujet. Cela tient compte d’une particularité importante des textes conversationnels : la pronominalisation du thème. Nous montrons que la résolution d’un sous ensemble d’anaphores pronominales améliore l’apprentissage des patrons d’extraction. La troisième utilise des modèles de Markov pour modéliser les séquences de classes de mots et leurs rôles pour un ensemble de relations données. Notre approche expérimentée sur des transcriptions de conversations téléphoniques dans le domaine de la recherche et sauvetage identifie les patrons d’extraction avec un F-score moyen de 73,75 %.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information".
Un analyseur LFG efficace pour le français : SXLFG Dans cet article, nous proposons un nouvel analyseur syntaxique, qui repose sur une variante du modèle Lexical-Functional Grammars (Grammaires Lexicales Fonctionnelles) ou LFG. Cet analyseur LFG accepte en entrée un treillis de mots et calcule ses structures fonctionnelles sur une forêt partagée. Nous présentons également les différentes techniques de rattrapage d’erreurs que nous avons mises en oeuvre. Puis nous évaluons cet analyseur sur une grammaire à large couverture du français dans le cadre d’une utilisation à grande échelle sur corpus variés. Nous montrons que cet analyseur est à la fois efficace et robuste.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analyseur, LFG, syntaxe, forêt partagée".
Etiquetage morpho-syntaxique du français à base d'apprentissage supervisé Nous présentons un étiqueteur morpho-syntaxique du français. Celui-ci utilise l’apprentissage supervisé à travers un modèle de Markov caché. Le modèle de langage est appris à partir d’un corpus étiqueté. Nous décrivons son fonctionnement et la méthode d’apprentissage. L’étiqueteur atteint un score de précision de 89 % avec un jeu d’étiquettes très riche. Nous présentons ensuite des résultats détaillés pour chaque classe grammaticale et étudions en particulier la reconnaissance des homographes.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage supervisé, modèle de Markov caché, homographes".
Contextes multilingues alignés pour la désambiguïsation sémantique : une étude expérimentale Cet article s'intéresse a la désambiguïsation sémantique d'unités lexicales alignées a travers un corpus multilingue. Nous appliquons une méthode automatique non supervisée basée sur la comparaison de réseaux sémantiques, et nous dégageons un critère permettant de déterminer a priori si 2 unités alignées ont une chance de se désambiguïser mutuellement. Enfin, nous développons une méthode fondée sur un apprentissage a partir de contextes bilingues. En appliquant ce critère afin de déterminer pour quelles unités l'information traductionnelle doit être prise en compte, nous obtenons une amélioration des résultats.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Désambiguïsation sémantique, alignement multilingue".
Naviguer dans les textes pour apprendre Dans cet article nous présentons un langage de navigation textuelle et son implantation dans la plate-forme Navitexte. Nous décrivons une application de ces principes de navigation dans un cadre d’apprentissage de la bonne formation des textes, destinée à des dans un cadre d’apprentissage de la bonne formation des textes, destinée à des étudiants apprenant le français langue étrangère.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Navigation textuelle".
Projection et monotonie dans un langage de représentation lexico-grammatical Cet article apporte une méthode de développement grammatical pour la réalisation de grammaires d’arbres adjoints (TAG) de taille importante augmentées d’une dimension sémantique. La méthode que nous présentons s’exprime dans un langage informatique de représentation grammatical qui est déclaratif et monotone. Pour arriver au résultat, nous montrons comment tirer parti de la théorie de la projection dans le langage de représentation que nous utilisons. Par conséquent cet article justifie l’utilisation d’un langage monotone pour la représentation lexico-grammaticale.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "TAG".