CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Améliorer l’extraction et la description d’expressions polylexicales grâce aux règles transformationnelles Cet article présente une méthodologie permettant d’extraire et de décrire des locutions verbales vis-à-vis de leur comportement transformationnel. Plusieurs objectifs sont ciblés : 1) extraire automatiquement les expressions phraséologiques et en particulier les expressions figées, 2) décrire linguistiquement le comportement des phraséologismes 3) comparer les méthodes statistiques et notre approche et enfin 4) montrer l’importance de ces expressions dans un outil de classification de textes.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "extraction, expressions polylexicales, locution verbale, expressions figées, classification de textes".
Construction de corpus multilingues : état de l’art Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "corpus multilingues, comparabilité, classification".
Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "TreeTagger, étiquetage morphosyntaxique, langue arabe, ASVM 1.0, corpus d'apprentissage, segmentation de l'arabe".
Détection de polarité d’opinions dans les forums en langue arabe par fusion de plusieurs SVM Cet article décrit notre contribution sur la détection de polarité d’opinions en langue arabe par apprentissage supervisé. En effet le système proposé comprend trois phases: le prétraitement du corpus, l’extraction des caractéristiques et la classification. Pour la deuxième phase, nous utilisons vingt caractéristiques dont les principales sont l’émotivité, la réflexivité, l’adressage et la polarité. La phase de classification représente dans notre travail la combinaison des plusieurs classifieurs SVMs (Machine à Vecteur de Support) pour résoudre le problème multi classes. Nous avons donc analysés les deux stratégies de SVM multi classes qui sont : « un contre tous » et « un contre un » afin de comparer les résultats et améliorer la performance du système global.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage supervisé, Machine à Vecteur de Support (SVM), combinaison des classifieurs".
État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "état de l’art, méthodes supervisées, extraction de termes-clés, méthodes non-supervisées".
Influence de l’étiquetage syntaxique des têtes sur l’analyse en dépendances discontinues du français Dans cet article nous souhaitons mettre en évidence l’utilité d’un étiquetage syntaxique appliqué en amont d’une analyse syntaxique en dépendances. Les règles de la grammaire catégorielle de dépendances du français utilisées pour l’analyse gèrent les dépendances discontinues et les relations syntaxiques à longue distance. Une telle méthode d’analyse génère un nombre conséquent de structures de dépendances et emploie un temps d’analyse trop important. Nous voulons alors montrer qu’une méthode locale d’étiquetage peut diminuer l’ampleur de ces difficultés et par la suite aider à résoudre le problème global de désambiguïsation d’analyse en dépendances. Nous adaptons alors une méthode d’étiquetage aux catégories de la grammaire catégorielle de dépendance. Nous obtenons ainsi une pré-sélection des têtes des dépendances permettant de réduire l’ambiguïté de l’analyse et de voir que les résultats locaux d’une telle méthode permettent de trouver des relations distantes de dépendances.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Étiquetage syntaxique, Analyse syntaxique en dépendances discontinues".
Une approche linguistique pour l'extraction des connaissances dans un texte arabe Nous présentons dans cet article un système d'extraction de connaissances en arabe, fondé sur une analyse morphosyntaxique profonde. Ce système reconnaît les mots simples, les expressions idiomatiques, les mots composés et les entités nommées. L'analyse identifie aussi les relations syntaxiques de dépendance et traite les formes passives et actives. L’extraction des connaissances est propre à l’application et utilise des règles d’extraction sémantiques qui s'appuient sur le résultat de l'analyse morphosyntaxique. A ce niveau, le type de certaines entités nommées peut être révisé. L'extraction se base, dans nos expérimentations, sur une ontologie dans le domaine de la sécurité. Le RDF (Resource Description Framework) produit est ensuite traité pour regrouper les informations qui concernent un même événement ou une même entité nommée. Les informations ainsi extraites peuvent alors aider à appréhender les informations contenues dans un ensemble de textes, alimenter une base de connaissances, ou bien servir à  des outils de veille.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "arabe, entités nommées, règles d’extraction, ontologie, Analyse linguistique, extraction d’informations".
Extraction des mots simples du lexique scientifique transdisciplinaire dans les écrits de sciences humaines : une première expérimentation Nous présentons dans cet article les premiers résultats de nos travaux sur l'extraction de mots simples appartenant au lexique scientifique transdisciplinaire sur un corpus analysé morpho-syntaxiquement composé d'articles de recherche en sciences humaines et sociales. La ressource générée sera utilisée lors de l'indexation automatique de textes comme filtre d'exclusion afin d'isoler ce lexique de la terminologie. Nous comparons plusieurs méthodes d'extraction et montrons qu'un premier lexique de mots simples peut être dégagé et que la prise en compte des unités polylexicales ainsi que de la distribution seront nécessaires par la suite afin d'extraire l'ensemble de la phraséologie transdisciplinaire.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "lexique, corpus, phraséologie, écrits scientifiques".
Vers une identification automatique du chiasme de mots Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "chiasme, figure de style".
Représentation des connaissances du DEC: Concepts fondamentaux du formalisme des Graphes d’Unités Dans cet article nous nous intéressons au choix d’un formalisme de représentation des connaissances qui nous permette de représenter, manipuler, interroger et raisonner sur des connaissances linguistiques du Dictionnaire Explicatif et Combinatoire (DEC) de la Théorie Sens-Texte. Nous montrons que ni les formalismes du web sémantique ni le formalisme des Graphes conceptuels n’est adapté pour cela, et justifions l’introduction d’un nouveau formalisme dit des Graphes d’Unités. Nous introduisons la hiérarchie des Types d’Unités au coeur du formalisme, et présentons les Graphes d’Unités ainsi que la manière dont on peut les utiliser pour représenter certains aspects du DEC.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Graphes d’Unités, Dictionnaire Explicatif et Combinatoire, Théorie Sens-Texte, Représentation de Connaissances Linguistiques".
Vers un système générique de réécriture de graphes pour l’enrichissement de structures syntaxiques Ce travail présente une nouvelle approche pour injecter des dépendances profondes (sujet des verbes à contrôle, partage du sujet en cas d’ellipses, ...) dans un corpus arboré présentant un schéma d’annotation surfacique et projectif. Nous nous appuyons sur un système de réécriture de graphes utilisant des techniques de programmation par contraintes pour produire des règles génériques qui s’appliquent aux phrases du corpus. Par ailleurs, nous testons la généricité des règles en utilisant des sorties de trois analyseurs syntaxiques différents, afin d’évaluer la dégradation exacte de l’application des règles sur des analyses syntaxiques prédites.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réécriture de graphes, analyse en syntaxe profonde".
État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "induction de sens, désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, ressources langagières".
Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Dialecte Tunisien".
Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "détection automatique de sessions de recherche, Recherche d’information".
Une approche mixte morpho-syntaxique et statistique pour la reconnaissance d'entités nommées en langue chinoise Cet article présente une approche mixte, morpho-syntaxique et statistique, pour la reconnaissance d'entités nommées en langue chinoise dans un système d'extraction automatique d'information. Le processus se divise principalement en trois étapes : la première génère des noms propres potentiels à l'aide de règles morphologiques ; la deuxième utilise un modèle de langue afin de sélectionner le meilleur résultat ; la troisième effectue la reconnaissance d'entités nommées grâce à une analyse syntaxique locale. Cette dernière permet une reconnaissance automatique d'entités nommées plus pertinente et plus complète.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance d'entités nommées, Analyse syntaxique, Reconnaissance de noms propres, Extraction d'information".
Modélisation probabiliste de l’interface syntaxe sémantique à l’aide de grammaires hors contexte probabilistes Expériences avec FrameNet Cet article présente une méthode générative de prédiction de la structure sémantique en cadres d’une phrase à partir de sa structure syntaxique et décrit les grammaires utilisées ainsi que leurs performances. Ce système permet de prédire, pour un mot dans le contexte syntaxique d’une phrase, le cadre le plus probable. Le système génératif permet d’attribuer à ce mot un cadre et à l’ensemble de chemins des rôles sémantiques. Bien que les résultats ne soient pas encore satisfaisants, cet analyseur permet de regrouper les tâches d’analyse sémantique (sélection du cadre, sélection des actants, attribution des rôles), contrairement aux travaux précédemment publiés. De plus, il offre une nouvelle approche de l’analyse sémantique en cadres, dans la mesure où elle repose plus sur la structure syntaxique que sur les mots de la phrase.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "interface syntaxe sémantique, FrameNet".
Traitement FrameNet des constructions à attribut de l’objet Dans le cadre du projet ASFALDA, qui comporte une phase d’annotation sémantique d’un FrameNet français, nous cherchons à fournir un traitement linguistiquement motivé des constructions à attribut de l’objet, un exemple typique de divergence syntaxe-sémantique. Pour ce faire, nous commençons par dresser un panorama des propriétés syntaxiques et sémantiques des constructions à attribut de l’objet. Nous étudions ensuite le traitement FrameNet des verbes anglais typiques de cette construction, avant de nous positionner pour un traitement homogénéisé dans le cas du FrameNet français.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "FrameNet, construction à attribut de l’objet, français, divergence syntaxe-sémantique".
Expressions différenciées des besoins informationnels en Langue Naturelle : construction de profils utilisateurs en fonction des tâches de recherche d’informations Devant des collections massives et hétérogènes de données, les systèmes de RI doivent désormais pouvoir appréhender des comportements d’utilisateurs aussi variés qu’imprévisibles. L’objectif de notre approche est d’évaluer la façon dont un utilisateur verbalise un besoin informationnel à travers un énoncé de type « expression libre » ; appelé langage naturel (LN). Pour cela, nous nous situons dans un contexte applicatif, à savoir des demandes de remboursement des utilisateurs d’un moteur de recherche dédié à des études économiques en français. Nous avons recueilli via ce moteur, les demandes en LN sur 5 années consécutives totalisant un corpus de 1398 demandes. Nous avons alors comparé l’expression en tant que tel du besoin informationnel en fonction de la tâche de recherche d’informations (RI) de l’utilisateur.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Besoin informationnel, tâches de recherche d’informations, Langage naturel, Recherche informations, comportement utilisateur".
Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Réseau de Neurones Profond, Étiquetage morpho-syntaxique, Plongements".
Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "extraction terminologique, ressources endogènes".
Une description des structures de la durée en Langue des Signes Française à partir d’une grammaire formelle Dans cet article, nous abordons la problématique du fonctionnement de la temporalité en langue des signes française (LSF). Nous allons étudier plus particulièrement quelques structures portant sur la durée. Nous présenterons dans un premier temps les descriptions existantes du système aspecto-temporel de la LSF et les difficultés que nous trouvons pour modéliser ces travaux. Le but de cet article est de proposer une grammaire formelle qui prenne en compte le fonctionnement de la LSF et qui puisse faire l’objet d’un traitement de modélisation. Notre démarche consiste à étudier un corpus LSF pour établir des liens de fonction à forme afin d’obtenir des règles de grammaire qu’on peut générer dans un projet de synthèse à l’aide d’un signeur avatar.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "grammaire, temporalité, LSF, modélisation LSF".
Interaction homme-machine en domaine large à l’aide du langage naturel : une amorce par mise en correspondance Cet article présente le problème de l’association entre énoncés en langage naturel exprimant des instructions opérationnelles et leurs expressions équivalentes et langage formel. Nous l’appliquons au cas du français et du langage R. Développer un assistant opérationnel apprenant, qui constitue notre objectif à long terme, requiert des moyens pour l’entraîner et l’évaluer, c’est-à-dire un système initial capable d’interagir avec l’utilisateur. Après avoir introduit la ligne directrice de ce travail, nous proposons un modèle pour représenter le problème et discutons de l’adéquation des méthodes par mise en correspondance, ou mapping, à notre tâche. Pour finir, nous montrons que, malgré des scores modestes, une approche simple semble suffisante pour amorcer un tel système interactif apprenant.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "assistants interactifs".