CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Application d’algorithmes de classification automatique pour la détection des contenus racistes sur l’Internet Le filtrage de contenus illicites sur Internet est une problématique difficile qui est actuellement résolue par des approches à base de listes noires et de mots-clés. Les systèmes de classification textuelle par apprentissage automatique nécessitant peu d’interventions humaines, elles peuvent avantageusement remplacer ou compléter les méthodes précédentes pour faciliter les mises à jour. Ces techniques, traditionnellement utilisées avec des catégories définies par leur sujet (économie ou sport par exemple), sont fondées sur la présence ou l’absence de mots. Nous présentons une évaluation de ces techniques pour le filtrage de contenus racistes. Contrairement aux cas traditionnels, les documents ne doivent pas être catégorisés suivant leur sujet mais suivant le point de vue énoncé (raciste ou antiraciste). Nos résultats montrent que les classifieurs, essentiellement lexicaux, sont néanmoins bien adaptées : plus de 90% des documents sont correctement classés, voir même 99% si l’on accepte une classe de rejet (avec 20% d’exemples non classés).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Classification automatique, Internet".
Apprentissage de relations morphologiques en corpus Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage, Morphologie, corpus".
Une métagrammaire pour les noms prédicatifs du français La grammaire FTAG du français a vu ces dernières années ses données s’accroître très fortement. D’abord écrits manuellement, les arbres qui la composent, ont ensuite été générés semi-automatiquement grâce à une Métagrammaire, développée tout spécialement. Après la description des verbes en 1999, puis celle des adjectifs en 2001-2002, c’est maintenant au tour des verbes supports et des noms prédicatifs de venir enrichir les descriptions syntaxiques de la grammaire. Après un rappel linguistique et technique des notions de verbe support et de métagrammaire, cet article présente les choix qui ont été entrepris en vue de la description de ces nouvelles données.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "métagrammaire, noms prédicatifs, FTAG, verbes supports".
Remarques et perspectives sur les langages de prégroupe d’ordre 1/2 Cet article traite de l’acquisition automatique des grammaires de Lambek, utilisées pour la modélisation syntaxique des langues. Récemment, des algorithmes ont été proposés dans le modèle d’apprentissage de Gold, pour certaines classes de grammaires catégorielles. En revenche, les grammaires de Lambek rigides ou k-valuées ne sont pas apprenables à partir des chaînes. Nous nous intéressons ici au cas des grammaires de prégroupe. Nous montrons que la classe des grammaires de prégroupe n’est pas apprenable à partir des chaînes, même si on limite fortement l’ordre des types (ordre 1/2) ; notre preuve revient à construire un point limite pour cette classe.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "prégroupe, Acquisition automatique, modèle de Gold".
Indexation discursive pour la navigation intradocumentaire : cadres temporels et spatiaux dans l’information géographique Cet article concerne la structuration automatique de documents par des méthodes linguistiques. De telles procédures sont rendues nécessaires par les nouvelles tâches de recherche d’information intradocumentaires (systèmes de questions-réponses, navigation sélective dans des documents...). Nous développons une méthode exploitant la théorie de l’encadrement du discours de Charolles, avec une application visée en recherche d’information dans les documents géographiques - d’où l’intérêt tout particulier porté aux cadres spatiaux et temporels. Nous décrivons une implémentation de la méthode de délimitation de ces cadres et son exploitation pour une tâche d’indexation intratextuelle croisant les critères spatiaux et temporels avec des critères thématiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Recherche d’information, Document géographique, Cadres de discours".
Identification automatique des valeurs temporelles dans les textes Cet article présente une application qui associe un certain nombre de valeurs sémantiques à des segments textuels en vue de proposer un traitement automatique de la temporalité dans les textes. Il s’agit d’automatiser une analyse sémantique de surface à l’aide de règles heuristiques d’exploration contextuelle et d’une base organisée de marqueurs linguistiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "temporalité, analyse sémantique de surface, exploration contextuelle".
Structuration automatique de preuves mathématiques : de la logique à la rhétorique Nous présentons dans ses grandes lignes un modèle de structuration de documents pour la génération automatique de preuves mathématiques. Le modèle prend en entrée des sorties d’un prouveur automatique et vise à produire des textes dont le style s’approche le plus possible des démonstrations rédigées par des humains. Cela implique la mise au point d’une stratégie de planification de document capable de s’écarter de la structure purement logique de la preuve. La solution que nous proposons consiste à intégrer de manière simple des informations de type intentionnel afin d’enrichir la structure rhétorique finale du texte.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "structuration de document, Génération automatique de textes".
CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance de termes, SRT, FASTR, SYRETE, évaluation de la reconnaissance de termes".
Filtrage thématique d’un réseau de collocations Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Collocations, réseaux lexicaux thématiques".
Une méthode non supervisée d’apprentissage sur le Web pour la résolution d’ambiguïtés structurelles liées au rattachement prépositionnel Dans cet article, nous proposons une méthode non supervisée d’apprentissage qui permet d’améliorer la désambiguïsation du rattachement prépositionnel dans le cadre d’un analyseur robuste à base de règles pour le français. Les rattachements ambigus d’une première analyse sont transformés en requêtes sur leWeb dans le but de créer un grand corpus qui sera analysé et d’où seront extraites automatiquement des informations lexicales et statistiques sur les rattachements. Ces informations seront ensuite utilisées dans une deuxième analyse pour lever les ambiguïtés des rattachements. L’avantage d’une telle méthode est la prise en compte de cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles. En effet, les mesures statistiques (poids) sont associées à des mots apparaissant initialement dans une même relation de dépendance, c’est-à-dire, des attachements produits par le parseur lors d’une première analyse.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "désambiguïsation du rattachement prépositionnel, Analyse syntaxique robuste, apprentissage non supervisé".
Bases de connaissances pour asseoir la crédibilité des réponses d’un système de Q/R Cet article présente un prototype de Question/Réponse (Q/R) impliquant un ensemble de bases de connaissances (BC) dont l’objectif est d’apporter un crédit supplémentaire aux réponses candidates trouvées. Ces BC et leur influence sur la stratégie dordonnancement mise en uvre sont décrites dans le cadre de la participation du système à la campagne Q/R de TREC-2002.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Bases de Connaissances, Système de Question/Réponse".
Un logiciel pour la mise au point de grammaires pour le filtrage d’information en arabe (cas de l’information citationnelle) Nous présentons dans ce travail un logiciel de mise au point de grammaires pour le traitement morpho-syntaxique de l’arabe et l’établissement de grammaires pour le filtrage et l’extraction d’information en arabe. Ce logiciel est fondé sur le principe des automates. L’analyse morpho-syntaxique de l’arabe est réalisé sans le recours au lexique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "filtrage d’information, automate, traitement automatique de l’arabe".
MDA-XML : une expérience de rédaction contrôlée multilingue basée sur XML Nous décrivons dans cet article l’implantation d’un système de rédaction contrôlée multilingue dans un environnement XML. Avec ce système, un auteur rédige interactivement un texte se conformant à des règles de bonne formation aux niveaux du contenu sémantique et de la réalisation linguistique décrites par un schéma XML. Nous discutons les avantages de cette approche ainsi que les difficultés rencontrées lors du développement de ce système. Nous concluons avec un exemple d’application à une classe de documents pharmaceutiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "XML, rédaction contrôlée multilingue".
Apport dun modèle de langage statistique pour la reconnaissance de lécriture manuscrite en ligne Dans ce travail, nous étudions lapport dun modèle de langage pour améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de lécriture manuscrite en-ligne. Pour cela, nous avons exploré des modèles basés sur des approches statistiques construits par apprentissage sur des corpus écrits. Deux types de modèles ont été étudiés : les modèles n-grammes et ceux de type n-classes. En vue de lintégration dans un système de faible capacité (engin nomade), un modèle n-classe combinant critères syntaxiques et contextuels a été défini, il a permis dobtenir des résultats surpassant ceux donnés avec un modèle beaucoup plus lourd de type n-gramme. Les résultats présentés ici montrent quil est possible de prendre en compte les spécificités dun langage en vue de reconnaître lécriture manuscrite avec des modèles de taille tout à fait raisonnable.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "modèle de langage, Reconnaissance de lécriture manuscrite, n-gramme, n-classe".
Prototypage rapide et évaluation de modèles de dialogue finalisés L’objectif de cette contribution est de présenter l’intégration de la notion d’évaluation dans la méthodologie de prototypage rapide de modèles de dialogue développée et mise en oeuvre dans le cadre du projet InfoVox. L’idée centrale de cette méthodologie est de dériver un modèle de dialogue opérationnel directement à partir du modèle de la tâche à laquelle il est associé. L’intégration systématique de différents aspects de l’évaluation dans le processus de prototypage est alors utile afin d’identifier, dès la phase de conception, les qualités et défauts de l’interface. Toutes les conclusions présentées seront illustrées par des résultats concrets obtenus au cours d’expériences réalisées dans le cadre du projet InfoVox.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Prototypage Rapide".
Le traitement automatique de la langue contre les erreurs judiciaires : une méthodologie danalyse systématique des textes dun dossier dinstruction Cet article présente une méthode danalyse systématique et scientifique des documents constituant un dossier dinstruction. Lobjectif de cette approche est de pouvoir donner au juge dinstruction de nouveaux moyens pour évaluer la cohérence, les incohérences, la stabilité ou les variations dans les témoignages. Cela doit lui permettre de définir des pistes pour mener de nouvelles investigations. Nous décrivons les travaux que nous avons réalisés sur un dossier réel puis nous proposons une méthode danalyse des résultats.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traitement automatique de la langue, dossier dinstruction".
Le contexte au service de la correction des graphies fautives arabes Les mots arabes sont lexicalement beaucoup plus proches les uns des autres que les mots français et anglais. Cette proximité a pour effet un grand nombre de propositions à la correction d'une forme erronée arabe. Nous proposons dans cet article une méthode qui prend en considération le contexte de l'erreur pour éliminer certaines propositions données par le correcteur. Le contexte de l'erreur sera dans un premier temps les mots voisinant l'erreur et s'étendra jusqu'à l'ensemble des mots du texte contenant l'erreur. Ayant été testée sur un corpus textuel contenant des erreurs réelles, la méthode que nous proposons aura permis de réduire le nombre moyen de propositions d'environ 75% (de 16,8 à 3,98 propositions en moyenne).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Contexte, Arabe".
Introduction à la traduction guidée par l’exemple (Traduction par analogie) Le nombre d’approches en traduction automatique s’est multiplié dans les dernières années. Il existe entre autres la traduction par règles, la traduction statistique et la traduction guidée par l’exemple. Dans cet article je decris les approches principales en traduction automatique. Je distingue les approches qui se basent sur des règles obtenues par l’inspection des approches qui se basent sur des exemples de traduction. La traduction guidée par l’exemple se caractérise par la phrase comme unité de traduction idéale. Une nouvelle traduction est génerée par analogie : seulement les parties qui changent par rapport à un ensemble de traductions connues sont adaptées, modifiées ou substituées. Je présente quelques techniques qui ont été utilisées pour ce faire. Je discuterai un système spécifique, EDGAR, plus en detail. Je démontrerai comment des textes traduits alignés peuvent être preparés en termes de compilation pour extraire des unités de traduction sous-phrastiques. Je présente des résultats en traduction Anglais -> Français produits avec le système EDGAR en les comparant avec ceux d’un système statistique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traduction guidée par l’exemple, traduction par analogie, traduction statistique".
Analyse Factorielle Neuronale pour Documents Textuels En recherche documentaire, on représente souvent les documents textuels par des vecteurs lexicaux de grande dimension qui sont redondants et coûteux. Il est utile de réduire la dimension des ces représentations pour des raisons à la fois techniques et sémantiques. Cependant les techniques classiques d'analyse factorielle comme l'ACP ne permettent pas de traiter des vecteurs de très grande dimension. Nous avons alors utilisé une méthode adaptative neuronale (GHA) qui s'est révélée efficace pour calculer un nombre réduit de nouvelles dimensions représentatives des données. L'approche nous a permis de classer un corpus réel de pages Web avec de bons résultats.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analyse factorielle, Recherche documentaire, ACP, GHA".
Ressources terminologiques et traduction probabiliste: premiers pas positifs vers un système adaptatif Cette dernière décennie a été le témoin d’importantes avancées dans le domaine de la traduction statistique (TS). Aucune évaluation fine n’a cependant été proposée pour mesurer l’adéquation de l’approche statistique dans un contexte applicatif réel. Dans cette étude, nous étudions le comportement d’un engin de traduction probabiliste lorsqu’il traduit un texte de nature très éloignée de celle du corpus utilisé lors de l’entraînement. Nous quantifions en particulier la baisse de performance du système et développons l’idée que l’intégration de ressources terminologiques dans le processus est une solution naturelle et salutaire à la traduction. Nous décrivons cette intégration et évaluons son potentiel.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "terminologie, Traduction statistique".
Accentuation de mots inconnus : application au thesaurus biomédical MeSH Certaines ressources textuelles ou terminologiques sont écrites sans signes diacritiques, ce qui freine leur utilisation pour le traitement automatique des langues. Dans un domaine spécialisé comme la médecine, il est fréquent que les mots rencontrés ne se trouvent pas dans les lexiques électroniques disponibles. Se pose alors la question de l’accentuation de mots inconnus : c’est le sujet de ce travail. Nous proposons deux méthodes d’accentuation de mots inconnus fondées sur un apprentissage par observation des contextes d’occurrence des lettres à accentuer dans un ensemble de mots d’entraînement, l’une adaptée de l’étiquetage morphosyntaxique, l’autre adaptée d’une méthode d’apprentissage de règles morphologiques. Nous présentons des résultats expérimentaux pour la lettre e sur un thesaurus biomédical en français : le MeSH. Ces méthodes obtiennent une précision de 86 à 96 % (+-4 %) pour un rappel allant de 72 à 86 %.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "mots inconnus, médecine, étiquetage".
Une méthode pour l'analyse descendante et calculatoire de corpus multilingues : application au calcul des relations sujet-verbe Nous présentons une méthode d'analyse descendante et calculatoire. La démarche d'analyse est descendante du document à la proposition, en passant par la phrase. Le prototype présenté prend en entrée des documents en anglais, français, italien, espagnol, ou allemand. Il segmente les phrases en propositions, et calcule les relations sujet-verbe dans les propositions. Il est calculatoire, car il exécute un petit nombre d'opérations sur les données. Il utilise très peu de ressources (environ 200 mots et locutions par langue), et le traitement de la phrase fait environ 60 Ko de Perl, ressources lexicales comprises. La méthode présentée se situe dans le cadre d'une recherche plus générale du Groupe Syntaxe et Ingénierie Multilingue du GREYC sur l'exploration de solutions minimales et multilingues, ajustées à une tâche donnée, exploitant peu de propriétés linguistiques profondes, la généricité allant de pair avec l'efficacité.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analyse descendante, corpus multilingues, analyse syntaxique, analyse calculatoire".
UPERY : un outil d'analyse distributionnelle étendue pour la construction d’ontologies à partir de corpus Nous présentons un module mettant en oeuvre une méthode d'analyse distributionnelle dite "étendue". L'analyseur syntaxique de corpus SYNTEX effectue l'analyse en dépendance de chacune des phrases du corpus, puis construit un réseau de mots et syntagmes, dans lequel chaque syntagme est relié à sa tête et à ses expansions. A partir de ce réseau, le module d'analyse distributionnelle UPERY construit pour chaque terme du réseau l'ensemble de ses contextes syntaxiques. Les termes et les contextes syntaxiques peuvent être simples ou complexes. Le module rapproche ensuite les termes, ainsi que les contextes syntaxiques, sur la base de mesures de proximité distributionnelle. L'ensemble de ces résultats est utilisé comme aide à la construction d'ontologie à partir de corpus spécialisés.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analyse distributionnelle, ontologie, corpus".
Construire des analyseurs avec DyALog Cet article survole les fonctionnalités offertes par le système DyALog pour construire des analyseurs syntaxiques tabulaires. Offrant la richesse d’un environnement de programmation en logique, DyALog facilite l’écriture de grammaires, couvre plusieurs formalismes et permet le paramétrage de stratégies d’analyse.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Analyse Syntaxique".
Une grammaire hors-contexte valuée pour l’analyse syntaxique Les grammaires hors-contexte stochastiques sont exploitées par des algorithmes particulièrement efficaces dans des tâches de reconnaissance de la parole et d’analyse syntaxique. Cet article propose une autre probabilisation de ces grammaires, dont les propriétés mathématiques semblent intuitivement plus adaptées à ces tâches que celles des SCFG (Stochastique CFG), sans nécessiter d’algorithme d’analyse spécifique. L’utilisation de ce modèle en analyse sur du texte provenant du corpus Susanne peut réduire de 33% le nombre d’analyses erronées, en comparaison avec une SCFG entraînée dans les mêmes conditions.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Syntaxe, SCFG".
Extraction d’informations à partir de corpus dégradés Nous présentons une méthode automatique d’extraction d’information à partir d’un corpus mono-domaine de mauvaise qualité, sur lequel il est impossible d’appliquer les méthodes classiques de traitement de la langue naturelle. Cette approche se fonde sur la construction d’une ontologie semi-formelle (modélisant les informations contenues dans le corpus et les relations entre elles). Notre méthode se déroule en trois phases : 1) la normalisation du corpus, 2) la construction de l’ontologie, et 3) sa formalisation sous la forme d’une grammaire. L’extraction d’information à proprement parler exploite un étiquetage utilisant les règles définies par la grammaire. Nous illustrons notre démarche d’une application sur un corpus bancaire.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Extraction d’information, corpus dégradés, modélisation, construction d’ontologie".