CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Exploitation d’une ressource lexicale pour la construction d’un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l’art du français Cet article présente MEltfr, un étiqueteur morpho-syntaxique automatique du français. Il repose sur un modèle probabiliste séquentiel qui bénéficie d’informations issues d’un lexique exogène, à savoir le Lefff. Evalué sur le FTB, MEltfr atteint un taux de précision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 étiquettes. Ceci correspond à une diminution du taux d’erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au même modèle sans couplage avec le Lefff. Nous étudions plus en détail la contribution de cette ressource, au travers de deux séries d’expériences. Celles-ci font apparaître en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu’une modélisation plus fine du contexte droit des mots.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "français, lexique".
Similarité sémantique et extraction de synonymes à partir de corpus La définition de mesures sémantiques au niveau lexical a fait l’objet de nombreux travaux depuis plusieurs années. Dans cet article, nous nous focalisons plus spécifiquement sur les mesures de nature distributionnelle. Bien que différentes évaluations ont été réalisées les concernant, il reste difficile à établir si une mesure donnant de bons résultats dans un cadre d’évaluation peut être appliquée plus largement avec le même succès. Dans le travail présenté, nous commençons par sélectionner une mesure de similarité sur la base d’un test de type TOEFL étendu. Nous l’appliquons ensuite au problème de l’extraction de synonymes à partir de corpus en comparant nos résultats avec ceux de (Curran & Moens, 2002). Enfin, nous testons l’intérêt pour cette tâche d’extraction de synonymes d’une méthode d’amélioration de la qualité des données distributionnelles proposée dans (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "similarité sémantique, extraction de synonymes, méthodes distributionnelles".
Au-delà de la paire de mots : extraction de cooccurrences syntaxiques multilexémiques Cet article décrit l’élaboration de la deuxième édition du dictionnaire de cooccurrences du logiciel d’aide à la rédaction Antidote. Cette nouvelle mouture est le résultat d’une refonte complète du processus d’extraction, ayant principalement pour but l’extraction de cooccurrences de plus de deux unités lexicales. La principale contribution de cet article est la description d’une technique originale pour l’extraction de cooccurrences de plus de deux mots conservant une structure syntaxique complète.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "cooccurrences, Antidote".
Une approche cognitive de la fouille de grandes collections de documents La récente éclosion du Web2.0 engendre un accroissement considérable de volumes textuels et intensifie ainsi l’importance d’une réflexion sur l’exploitation des connaissances à partir de grandes collections de documents. Dans cet article, nous présentons une approche de rechercher d’information qui s’inspire des certaines recherches issues de la psychologie cognitive pour la fouille de larges collections de documents. Nous utilisons un document comme requête permettant de récupérer des informations à partir d’une collection représentée dans un espace sémantique. Nous définissons les notions d’identité sémantique et de pollution sémantique dans un espace de documents. Nous illustrons notre approche par la description d’un système appelé BRAT (Blogosphere Random Analysis using Texts) basé sur les notions préalablement introduites d’identité et de pollution sématique appliquées à une tâche d’identification des actualités dans la blogosphère mondiale lors du concours TREC’09. Les premiers résultats produits sont tout à fait encourageant et indiquent les pistes des recherches à mettre en oeuvre afin d’améliorer les performances de BRAT.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Cognition, Fouille de textes".
Motifs de graphe pour le calcul de dépendances syntaxiques complètes Cet article propose une méthode pour calculer les dépendances syntaxiques d’un énoncé à partir du processus d’analyse en constituants. L’objectif est d’obtenir des dépendances complètes c’est-à-dire contenant toutes les informations nécessaires à la construction de la sémantique. Pour l’analyse en constituants, on utilise le formalisme des grammaires d’interaction : celui-ci place au cœur de la composition syntaxique un mécanisme de saturation de polarités qui peut s’interpréter comme la réalisation d’une relation de dépendance. Formellement, on utilise la notion de motifs de graphes au sens de la réécriture de graphes pour décrire les conditions nécessaires à la création d’une dépendance.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "dépendance, grammaires d’interaction, polarité, Analyse syntaxique".
Approche quantitative en syntaxe : l’exemple de l’alternance de position de l’adjectif épithète en français Cet article présente une analyse statistique sur des données de syntaxe qui a pour but d’aider à mieux cerner le phénomène d’alternance de position de l’adjectif épithète par rapport au nom en français. Nous montrons comment nous avons utilisé les corpus dont nous disposons (French Treebank et le corpus de l’Est-Républicain) ainsi que les ressources issues du traitement automatique des langues, pour mener à bien notre étude. La modélisation à partir de 13 variables relevant principalement des propriétés du syntagme adjectival, de celles de l’item adjectival, ainsi que de contraintes basées sur la fréquence, permet de prédire à plus de 93% la position de l’adjectif. Nous insistons sur l’importance de contraintes relevant de l’usage pour le choix de la position de l’adjectif, notamment à travers la fréquence d’occurrence de l’adjectif, et la fréquence de contextes dans lesquels il apparaît.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "adjectif épithète".
Un modèle de caractérisation de la complexité syntaxique Cet article présente un modèle de la complexité syntaxique. Il réunit un ensemble d’indices de complexité et les représente à l’aide d’un cadre formel homogène, offrant ainsi la possibilité d’une quantification automatique : le modèle proposé permet d’associer à chaque phrase un indice reflétant sa complexité.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Complexité syntaxique".
Convertir des dérivations TAG en dépendances Les structures de dépendances syntaxiques sont importantes et bien adaptées comme point de départ de diverses applications. Dans le cadre de l’analyseur TAG FRMG, nous présentons les détails d’un processus de conversion de forêts partagées de dérivations en forêts partagées de dépendances. Des éléments d’information sont fournis sur un algorithme de désambiguisation sur ces forêts de dépendances.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "TAG, dépendances, forêt partagée".
Une approche hybride traduction/correction pour la normalisation des SMS Cet article présente une méthode hybride de normalisation des SMS, à mi-chemin entre correction orthographique et traduction automatique. La partie du système qui assure la normalisation utilise exclusivement des modèles entraînés sur corpus. Evalué en français par validation croisée, le système obtient un taux d’erreur au mot de 9.3% et un score BLEU de 0.83.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "approche hybride, normalisation, SMS".
Recueil et analyse d’un corpus écologique de corrections orthographiques extrait des révisions de Wikipédia Dans cet article, nous introduisons une méthode à base de règles permettant d’extraire automatiquement de l’historique des éditions de l’encyclopédie collaborative Wikipédia des corrections orthographiques. Cette méthode nous a permis de construire un corpus d’erreurs composé de 72 483 erreurs lexicales (non-word errors) et 74 100 erreurs grammaticales (real-word errors). Il n’existe pas, à notre connaissance, de plus gros corpus d’erreurs écologiques librement disponible. En outre, les techniques mises en oeuvre peuvent être facilement transposées à de nombreuses autres langues. La collecte de ce corpus ouvre de nouvelles perspectives pour l’étude des erreurs fréquentes ainsi que l’apprentissage et l’évaluation des correcteurs orthographiques automatiques. Plusieurs expériences illustrant son intérêt sont proposées.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "correction orthographique, Wikipédia".
Extension d’un système d’étiquetage d’entités nommées en étiqueteur sémantique L’étiquetage sémantique consiste à associer un ensemble de propriétés à une séquence de mots contenue dans un texte. Bien que proche de la tâche d’étiquetage par entités nommées, qui revient à attribuer une classe de sens à un mot, la tâche d’étiquetage ou d’annotation sémantique cherche à établir la relation entre l’entité dans son texte et sa représentation ontologique. Nous présentons un étiqueteur sémantique qui s’appuie sur un étiqueteur d’entités nommées pour mettre en relation un mot ou un groupe de mots avec sa représentation ontologique. Son originalité est d’utiliser une ontologie intermédiaire de nature statistique pour établir ce lien.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Entités nommées, Étiqueteur sémantique, Ontologie".
Extraction de paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques de corpus parallèles bilingues Nous présentons le travail en cours effectué dans le cadre d’un projet d’extraction de paraphrases à partir de textes parallèles bilingues. Nous identifions des paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques, qui mettent en jeu des opérations relativement complexes sur les structures sémantiques et syntaxiques de phrases, et les décrivons au moyen de règles de paraphrasage de type Sens-Texte, utilisables dans diverses applications de TALN.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "règles de paraphrasage, paraphrase lexico-syntaxique, corpus bilingues".
Anatomie des structures énumératives Cet article présente les premiers résultats d’une campagne d’annotation de corpus à grande échelle réalisée dans le cadre du projet ANNODIS. Ces résultats concernent la partie descendante du dispositif d’annotation, et plus spécifiquement les structures énumératives. Nous nous intéressons à la structuration énumérative en tant que stratégie de base de mise en texte, apparaissant à différents niveaux de granularité, associée à différentes fonctions discursives, et signalée par des indices divers. Avant l’annotation manuelle, une étape de pré-traitement a permis d’obtenir le marquage systématique de traits associés à la signalisation de l’organisation du discours. Nous décrivons cette étape de marquage automatique, ainsi que la procédure d’annotation. Nous proposons ensuite une première typologie des structures énumératives basée sur la description quantitative des données annotées manuellement, prenant en compte la couverture textuelle, la composition et les types d’indices.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "structure énumérative, Annotation de corpus, signalisation, organisation du discours".
Identification des actants et circonstants par apprentissage machine Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "actants et circonstants, features de classification".
Extraction automatique d'un lexique à connotation géographique à des fins ontologiques dans un corpus de récits de voyage Le but de ces travaux est d’extraire un lexique en analysant les relations entre des syntagmes nominaux et des syntagmes verbaux dans les textes de notre corpus, essentiellement des récits de voyage. L’hypothèse que nous émettons est de pouvoir établir une catégorisation des syntagmes nominaux associés à des Entités Nommées de type lieu à l’aide de l’analyse des relations verbales. En effet, nous disposons d’une chaine de traitement automatique qui extrait, interprète et valide des Entités Nommées de type lieu dans des documents textuels. Ce travail est complété par l’analyse des relations verbales associées à ces EN, candidates à l’enrichissement d’une ontologie.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "ontologie, Entité nommée, relations verbales".
Classification du genre vidéo reposant sur des transcriptions automatiques Dans cet article nous proposons une nouvelle méthode pour l’identification du genre vidéo qui repose sur une analyse de leur contenu linguistique. Cette approche consiste en l’analyse des mots apparaissant dans les transcriptions des pistes audio des vidéos, obtenues à l’aide d’un système de reconnaissance automatique de la parole. Les expériences sont réalisées sur un corpus composé de dessins animés, de films, de journaux télévisés, de publicités, de documentaires, d’émissions de sport et de clips de musique. L’approche proposée permet d’obtenir un taux de bonne classification de 74% sur cette tâche. En combinant cette approche avec des méthodes reposant sur des paramètres acoustiques bas-niveau, nous obtenons un taux de bonne classification de 95%.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "classification de genre vidéo".
Reconnaissance robuste d’entités nommées sur de la parole transcrite automatiquement Les transcriptions automatiques de parole constituent une ressource importante, mais souvent bruitée, pour décrire des documents multimédia contenant de la parole (e.g. journaux télévisés). En vue d’améliorer la recherche documentaire, une étape d’extraction d’information à caractère sémantique, précédant l’indexation, permet de faire face au problème des transcriptions imparfaites. Parmis ces contenus informatifs, on compte les entités nommées (e.g. noms de personnes) dont l’extraction est l’objet de ce travail. Les méthodes traditionnelles de reconnaissance basées sur une définition manuelle de grammaires formelles donnent de bons résultats sur du texte ou des transcriptions propres manuellement produites, mais leurs performances se trouvent fortement affectées lorsqu’elles sont appliquées sur des transcriptions automatiques. Nous présentons, ici, trois méthodes pour la reconnaissance d’entités nommées basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique : les champs conditionnels aléatoires, les machines à de support, et les transducteurs à états finis. Nous présentons également une méthode pour rendre consistantes les données d’entrainement lorsqu’elles sont annotées suivant des conventions légèrement différentes. Les résultats montrent que les systèmes d’étiquetage obtenus sont parmi les plus robustes sur les données d’évaluation de la campagne ESTER 2 dans les conditions où la transcription automatique est particulièrement bruitée.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "transcription automatique de parole, apprentissage automatique, champs conditionnels aléatoires, transducteurs à états finis".
Traitement des disfluences dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané Les disfluences inhérents de toute parole spontanée sont un vrai défi pour les systèmes de compréhension de la parole. Ainsi, nous proposons dans cet article, une méthode originale pour le traitement des disfluences (plus précisément, les autocorrections, les répétitions, les hésitations et les amorces) dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané. Notre méthode est basée sur une analyse à la fois robuste et partielle, des énoncés oraux arabes. L’idée consiste à combiner une technique de reconnaissance de patrons avec une analyse sémantique superficielle par segments conceptuels. Cette méthode a été testée à travers le module de compréhension du système SARF, un serveur vocal interactif offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien (Bahou et al., 2008). Les résultats d’évaluation de ce module montrent que la méthode proposée est très prometteuse. En effet, les mesures de rappel, de précision et de F-Measure sont respectivement de 79.23%, 74.09% et 76.57%.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "disfluences, reconnaissance de patrons, segment conceptuel, parole arabe spontanée".
Utilisation de relations sémantiques pour améliorer la segmentation thématique de documents télévisuels Les méthodes de segmentation thématique exploitant une mesure de la cohésion lexicale peuvent être appliquées telles quelles à des transcriptions automatiques de programmes télévisuels. Cependant, elles sont moins efficaces dans ce contexte, ne prenant en compte ni les particularités des émissions TV, ni celles des transcriptions. Nous étudions ici l’apport de relations sémantiques pour rendre les techniques de segmentation thématique plus robustes. Nous proposons une méthode pour exploiter ces relations dans une mesure de la cohésion lexicale et montrons qu’elles permettent d’augmenter la F1-mesure de +1.97 et +11.83 sur deux corpus composés respectivement de 40h de journaux télévisés et de 40h d’émissions de reportage. Ces améliorations démontrent que les relations sémantiques peuvent rendre les méthodes de segmentation moins sensibles aux erreurs de transcription et au manque de répétitions constaté dans certaines émissions télévisées.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "relations sémantiques, Segmentation thématique, cohésion lexicale".
Une évaluation de l’impact des types de textes sur la tâche de segmentation thématique Cette étude a pour but de contribuer à la définition des objectifs de la segmentation thématique (ST), en incitant à prendre en considération le paramètre du type de textes dans cette tâche. Notre hypothèse est que, si la ST est certes pertinente pour traiter certains textes dont l’organisation est bien thématique, elle n’est pas adaptée à la prise en compte d’autres modes d’organisation (temporelle, rhétorique), et ne peut pas être appliquée sans précaution à des textes tout-venants. En comparant les performances d’un système de ST sur deux corpus, à organisation thématique "forte" et "faible", nous montrons que cette tâche est effectivement sensible à la nature des textes.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Segmentation thématique".
Utilisation d’indices temporels pour la segmentation événementielle de textes Dans le domaine de l’Extraction d’Information, une place importante est faite à l’extraction d’événements dans des dépêches d’actualité, particulièrement justifiée dans le contexte d’applications de veille. Or il est fréquent qu’une dépêche d’actualité évoque plusieurs événements de même nature pour les comparer. Nous proposons dans cet article d’étudier des méthodes pour segmenter les textes en séparant les événements, dans le but de faciliter le rattachement des informations pertinentes à l’événement principal. L’idée est d’utiliser des modèles d’apprentissage statistique exploitant les marqueurs temporels présents dans les textes pour faire cette segmentation. Nous présentons plus précisément deux modèles (HMM et CRF) entraînés pour cette tâche et, en faisant une évaluation de ces modèles sur un corpus de dépêches traitant d’événements sismiques, nous montrons que les méthodes proposées permettent d’obtenir des résultats au moins aussi bons que ceux d’une approche ad hoc, avec une approche beaucoup plus générique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "indices temporels, Extraction d’information, extraction d’événements, apprentissage statistique, segmentation de textes".
Évaluation automatique de résumés avec et sans référence Nous étudions différentes méthodes d’évaluation de résumé de documents basées sur le contenu. Nous nous intéressons en particulier à la corrélation entre les mesures d’évaluation avec et sans référence humaine. Nous avons développé FRESA, un nouveau système d’évaluation fondé sur le contenu qui calcule les divergences entre les distributions de probabilité. Nous appliquons notre système de comparaison aux diverses mesures d’évaluation bien connues en résumé de texte telles que la Couverture, Responsiveness, Pyramids et Rouge en étudiant leurs associations dans les tâches du résumé multi-document générique (francais/anglais), focalisé (anglais) et résumé mono-document générique (français/espagnol).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Mesures d’évaluation, Résumé automatique de textes".
Jusqu’où peut-on aller avec les méthodes par extraction pour la rédaction de résumés? La majorité des systèmes de résumés automatiques sont basés sur l’extraction de phrases, or on les compare le plus souvent avec des résumés rédigés manuellement par abstraction. Nous avons mené une expérience dans le but d’établir une limite supérieure aux performances auxquelles nous pouvons nous attendre avec une approche par extraction. Cinq résumeurs humains ont composé 88 résumés de moins de 100 mots, en extrayant uniquement des phrases présentes intégralement dans les documents d’entrée. Les résumés ont été notés sur la base de leur contenu, de leur niveau linguistique et de leur qualité globale par les évaluateurs de NIST dans le cadre de la compétition TAC 2009. Ces résumés ont obtenus de meilleurs scores que l’ensemble des 52 systèmes automatiques participant à la compétition, mais de nettement moins bons que ceux obtenus par les résumeurs humains pouvant formuler les phrases de leur choix dans le résumé. Ce grand écart montre l’insuffisance des méthodes par extraction pure.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Résumés automatiques, résumés par extraction, résumés manuels".
Comment formule-t-on une réponse en langue naturelle ? Cet article présente l’étude d’un corpus de réponses formulées par des humains à des questions factuelles. Des observations qualitatives et quantitatives sur la reprise d’éléments de la question dans les réponses sont exposées. La notion d’information-réponse est introduite et une étude de la présence de cet élément dans le corpus est proposée. Enfin, les formulations des réponses sont étudiées.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réponse en langue naturelle".
Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "paires de phrases parallèles, corpus comparable, système de traduction automatique, apprentissage non-supervisé".