CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
WoNeF : amélioration, extension et évaluation d’une traduction française automatique de WordNet Identifier les sens possibles des mots du vocabulaire est un problème difficile demandant un travail manuel très conséquent. Ce travail a été entrepris pour l’anglais : le résultat est la base de données lexicale WordNet, pour laquelle il n’existe encore que peu d’équivalents dans d’autres langues. Néanmoins, des traductions automatiques de WordNet vers de nombreuses langues cibles existent, notamment pour le français. JAWS est une telle traduction automatique utilisant des dictionnaires et un modèle de langage syntaxique. Nous améliorons cette traduction, la complétons avec les verbes et adjectifs de WordNet, et démontrons la validité de notre approche via une nouvelle évaluation manuelle. En plus de la version principale nommée WoNeF, nous produisons deux versions supplémentaires : une version à haute précision (93% de précision, jusqu’à 97% pour les noms), et une version à haute couverture contenant 109 447 paires (littéral, synset).
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traduction, WordNet".
Approches statistiques discriminantes pour l’interprétation sémantique multilingue de la parole Les approches statistiques sont maintenant très répandues dans les différentes applications du traitement automatique de la langue et le choix d’une approche particulière dépend généralement de la tâche visée. Dans le cadre de l’interprétation sémantique multilingue, cet article présente une comparaison entre les méthodes utilisées pour la traduction automatique et celles utilisées pour la compréhension de la parole. Cette comparaison permet de proposer une approche unifiée afin de réaliser un décodage conjoint qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de transducteurs à états finis qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre les composants d’un système d’interaction vocale homme-machine.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "compréhension multilingue".
Identification automatique des relations discursives « implicites » à partir de données annotées et de corpus bruts Cet article présente un système d’identification des relations discursives dites « implicites » (à savoir, non explicitement marquées par un connecteur) pour le français. Etant donné le faible volume de données annotées disponibles, notre système s’appuie sur des données étiquetées automatiquement en supprimant les connecteurs non ambigus pris comme annotation d’une relation, une méthode introduite par (Marcu et Echihabi, 2002). Comme l’ont montré (Sporleder et Lascarides, 2008) pour l’anglais, cette approche ne généralise pas très bien aux exemples de relations implicites tels qu’annotés par des humains. Nous arrivons au même constat pour le français et, partant du principe que le problème vient d’une différence de distribution entre les deux types de données, nous proposons une série de méthodes assez simples, inspirées par l’adaptation de domaine, qui visent à combiner efficacement données annotées et données artificielles. Nous évaluons empiriquement les différentes approches sur le corpus ANNODIS : nos meilleurs résultats sont de l’ordre de 45.6% d’exactitude, avec un gain significatif de 5.9% par rapport à un système n’utilisant que les données annotées manuellement.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "relations implicites".
Apprentissage d’une hiérarchie de modèles à paires spécialisés pour la résolution de la coréférence Nous proposons une nouvelle méthode pour améliorer significativement la performance des modèles à paires de mentions pour la résolution de la coréférence. Étant donné un ensemble d’indicateurs, notre méthode apprend à séparer au mieux des types de paires de mentions en classes d’équivalence, chacune de celles-ci donnant lieu à un modèle de classification spécifique. La procédure algorithmique proposée trouve le meilleur espace de traits (créé à partir de combinaisons de traits élémentaires et d’indicateurs) pour discriminer les paires de mentions coréférentielles. Bien que notre approche explore un très vaste ensemble d’espaces de trait, elle reste efficace en exploitant la structure des hiérarchies construites à partir des indicateurs. Nos expériences sur les données anglaises de la CoNLL-2012 Shared Task indiquent que notre méthode donne des gains de performance par rapport au modèle initial utilisant seulement les traits élémentaires, et ce, quelque soit la méthode de formation des chaînes ou la métrique d’évaluation choisie. Notre meilleur système obtient une moyenne de 67.2 en F1-mesure MUC, B3 et CEAF ce qui, malgré sa simplicité, le situe parmi les meilleurs systèmes testés sur ces données.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "résolution de la coréférence".
Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage supervisé, structures énumératives parallèles, extraction de relations, construction d’ontologies".
Techniques de TAL et corpus pour faciliter les formulations en anglais scientifique écrit Nous présentons l'adaptation de la base d'écrits scientifiques en ligne Scientext pour un « nouveau » public : chercheurs et autres auteurs français d'écrits scientifiques, ayant besoin de rédiger en anglais. Cette adaptation a consisté à ajouter dans la base des requêtes précodées qui permettent d'afficher les contextes dans lesquels les auteurs d'articles scientifiques en anglais expriment leur objectif de recherche et à enrichir l'interface ScienQuest de nouvelles fonctionnalités pour mémoriser et réafficher les contextes pertinents, pour faciliter la consultation par un public plus large. Les nombreuses descriptions linguistiques de la rhétorique des articles scientifiques insistent sur l'importance de la création et de l'occupation d'une « niche » de recherche. Chercheurs et doctorants ont ici un moyen d'en visualiser des exemples sans connaître sa formulation a priori, via nos requêtes. Notre évaluation sur le corpus de test en donne une précision globale de 86,5 %.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "anglais, Scientext, ScienQuest".
Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "construction de corpus".
Vers un treebank du français parlé Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "français parlé, Corpus arboré, corpus oral".
L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Analyse syntaxique en dépendances, ambiguïtés, beam search".
Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "cohésion lexicale, segmentation thématique, rupture de cohésion".
Traitements d’ellipses : deux approches par les grammaires catégorielles abstraites L’étude de phénomènes d’ellipses dans les modèles de l’interface syntaxe-sémantique pose certains problèmes du fait que le matériel linguistique effacé au niveau phonologique est néanmoins présent au niveau sémantique. Tel est le cas d’une ellipse verbale ou d’une élision du sujet, par exemple, phénomènes qui interviennent lorsque deux phrases reliées par une conjonction partagent le même verbe, ou le même sujet. Nous proposons un traitement de ces phénomènes dans le formalisme des grammaires catégorielles abstraites selon un patron que nous intitulons extraction/instanciation et que nous implémentons de deux manières différentes dans les ACGs.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "ellipse, grammaires catégorielles abstraites, interface syntaxe-sémantique".
Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Chunks, activation, traitement de la phrase, ACT-R, mémoire".
Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables par combinaison de représentations contextuelles La caractérisation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des méthodes d’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales stratégies de représentation contextuelle, à savoir celle par fenêtre ou sac de mots et celle par relations de dépendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux représentations de manière conjointe. Nos expériences montrent une amélioration significative des résultats sur deux corpus de langue de spécialité.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "lexique bilingue, corpus comparables, dépendances syntaxiques".
Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Découverte de connaissances, CRF, clustering, extraction d’informations".
Annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais avec un jeu d'étiquettes modifié du Penn Treebank Cet article aborde la problématique de l'annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais. L'objectif est de montrer qu'il est possible d'utiliser un étiqueteur PoS pour annoter un corpus d'apprenants afin d'analyser les erreurs faites par les apprenants. Cependant, pour permettre une analyse suffisamment fine, des étiquettes fonctionnelles spécifiques aux phénomènes linguistiques à étudier sont insérées parmi celles de l'étiqueteur. Celuici est entraîné avec ce jeu d'étiquettes étendu sur un corpus de natifs avant d'être appliqué sur le corpus d'apprenants. Dans cette expérience, on s'intéresse aux usages erronés de this et that par les apprenants. On montre comment l'ajout d'une couche fonctionnelle sous forme de nouvelles étiquettes pour ces deux formes, permet de discriminer des usages variables chez les natifs et nonnatifs et, partant, d’identifier des schémas incorrects d'utilisation. Les étiquettes fonctionnelles éclairent sur le fonctionnement discursif.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "corpus d'apprenants, this, that, analyse linguistique d'erreurs".
GLÀFF, un Gros Lexique À tout Faire du Français Cet article présente GLÀFF, un lexique du français à large couverture extrait du Wiktionnaire, le dictionnaire collaboratif en ligne. GLÀFF contient pour chaque entrée une description morphosyntaxique et une transcription phonémique. Il se distingue des autres lexiques existants principalement par sa taille, sa licence libre et la possibilité de le faire évoluer de façon constante. Nous décrivons ici comment nous l’avons construit, puis caractérisé en le comparant à différentes ressources connues. Cette comparaison montre que sa taille et sa qualité font de GLÀFF un candidat sérieux comme nouvelle ressource standard pour le TAL, la linguistique et la psycholinguistique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Wiktionnaire".
Constitution d’une ressource sémantique arabe à partir de corpus multilingue aligné Cet article porte sur la mise en oeuvre etsur l'étudede techniques d'extraction de relations sémantiques à partir d'un corpus multilingue aligné, en vue de construire une ressource lexicale pour l’arabe. Ces relations sontextraites par transitivité de l'équivalence traductionnelle, deux lexèmes qui possèdent les mêmes équivalents dans une langue cible étant susceptibles de partager un même sens. A partir d’équivalences extraites d’un corpus multilingue aligné, nous tâchons d'extraire des "cliques", ou sous-graphes maximaux complets connexes, dont toutes les unités sont en interrelation, du fait d'une probable intersection sémantique. Ces cliques présentent l'intérêt de renseigner à la fois sur la synonymie et la polysémie des unités, et d'apporter une forme de désambiguïsation sémantique. Ensuite nous tâchons de relier ces cliques avec un lexique sémantique (de type Wordnet) afin d'évaluer la possibilité de récupérer pour les unités arabes des relations sémantiques définies pour des unités en d’autres langues (français, anglais ou espagnol). Les résultats sont encourageants, et montrent qu’avec des corpus adaptés ces relations pourraient permettrede construire automatiquement un réseau utile pour certaines applications de traitement de la langue arabe.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Corpus multilingues alignés, cliques, lexiques multilingues, réseaux sémantiques, traitement de l’arabe".
Identification, alignement, et traductions des adjectifs relationnels en corpus comparables Dans cet article, nous extrayons des adjectifs relationnels français et nous les alignons automatiquement avec les noms dont ils sont dérivés en utilisant un corpus monolingue. Les alignements adjectif-nom seront ensuite utilisés dans la traduction compositionelle des termes complexes de la forme [N AdjR] à partir d’un corpus comparable français-anglais. Un nouveau terme [N N0] (ex. cancer du poumon) sera obtenu en remplaçant l’adjectif relationnel Ad jR (ex. pulmonaire) dans [N AdjR] (ex. cancer pulmonaire) par le nom N0 (ex. poumon) avec lequel il est aligné. Si aucune traduction n’est proposée pour [N AdjR], nous considérons que ses traduction(s) sont équivalentes à celle(s) de sa paraphrase [N N0]. Nous expérimentons avec un corpus comparable dans le domaine de cancer du sein, et nous obtenons des alignements adjectif-nom qui aident à traduire des termes complexes de la forme [N AdjR] vers l’anglais avec une précision de 86 %.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Adjectifs relationnels, Corpus comparables, Termes complexes".
Utilisation de la similarité sémantique pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables Cet article présente une nouvelle méthode visant à améliorer les résultats de l’approche standard utilisée pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés. Nous tentons de résoudre le problème de la polysémie des mots dans les vecteurs de contexte par l’introduction d’un processus de désambiguïsation sémantique basé sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de considérer toutes les traductions proposées par le dictionnaire bilingue, nous n’utilisons que les mots caractérisant au mieux les contextes en langue cible. Les expériences menées sur deux corpus comparables spécialisés français-anglais (financier et médical) montrent que notre méthode améliore les résultats de l’approche standard plus particulièrement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "lexique bilingue, corpus comparable spécialisé, désambiguïsation sémantique, WordNet".
Inférences déductives et réconciliation dans un réseau lexico-sémantique La construction et la validation des réseaux lexico-sémantiques est un enjeu majeur en TAL. Indépendamment des stratégies de construction utilisées, inférer automatiquement de nouvelles relations à partir de celles déjà existantes est une approche possible pour améliorer la couverture et la qualité globale de la ressource. Dans ce contexte, le moteur d’inférences a pour but de formuler de nouvelles conclusions (c’est-à-dire des relations entre les termes) à partir de prémisses (des relations préexistantes). L’approche que nous proposons est basée sur une méthode de triangulation impliquant la transitivité sémantique avec un mécanisme de blocage pour éviter de proposer des relations douteuses. Les relations inférées sont proposées aux contributeurs pour être validées. Dans le cas d’invalidation, une stratégie de réconciliation est engagée pour identifier la cause de l’inférence erronée : une exception, une erreur dans les prémisses, ou une confusion d’usage causée par la polysémie.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réconciliation, inférence de relations".
Regroupement sémantique de relations pour l’extraction d’information non supervisée Beaucoup des recherches menées en extraction d’information non supervisée se concentrent sur l’extraction des relations et peu de travaux proposent des méthodes pour organiser les relations extraites. Nous présentons dans cet article une méthode de clustering en deux étapes pour regrouper des relations sémantiquement équivalentes : la première étape regroupe des relations proches par leur expression tandis que la seconde fusionne les premiers clusters obtenus sur la base d’une mesure de similarité sémantique. Nos expériences montrent en particulier que les mesures distributionnelles permettent d’obtenir pour cette tâche de meilleurs résultats que les mesures utilisant WordNet. Nous montrons également qu’un clustering à deux niveaux permet non seulement de limiter le nombre de similarités sémantiques à calculer mais aussi d’améliorer la qualité des résultats du clustering.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Extraction d’Information Non Supervisée, Clustering, Similarité Sémantique".