CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Utilisation des fonctions de croyance pour l'estimation de paramètres en traduction automatique Cet article concerne des travaux effectués dans le cadre du 7ème atelier de traduction automatique statistique et du projet ANR COSMAT. Ces travaux se focalisent sur l’estimation de paramètres contenus dans une table de traduction. L’approche classique consiste à estimer ces paramètres à partir de fréquences relatives d’éléments de traduction. Dans notre approche, nous proposons d’utiliser le concept de masses de croyance afin d’estimer ces paramètres. La théorie des fonctions de croyances est une théorie très adaptée à la gestion des incertitudes dans de nombreux domaines. Les expériences basées sur notre approche s’appliquent sur la traduction de la paire de langue français-anglais dans les deux sens de traduction.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "fonctions de croyance, estimation de paramètres, Traduction automatique statistique".
La longueur des tours de parole comme critère de sélection de conversations dans un centre d’appels Cet article s’intéresse aux conversations téléphoniques d’un Centre d’Appels EDF, automatiquement découpées en « tours de parole » et automatiquement transcrites. Il fait apparaître une relation entre la longueur des tours de parole et leur contenu, en ce qui concerne le vocabulaire qui les compose et les sentiments qui y sont véhiculés. Après avoir montré qu’il y a un intérêt à étudier ces longs tours, l’article analyse leur contenu et liste quelques exemples autour des notions d’argumentation et de réclamation. Il montre ainsi que la longueur des tours de parole peut être un critère utile de sélection de conversations.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Tour de parole, Conversation, Centre d’appels".
Enjeux méthodologiques, linguistiques et informatiques pour le traitement du français écrit des sourds L’ouverture du Centre National de Réception des Appels d’Urgence (CNRAU) accessible aux sourds et malentendants fait émerger des questions linguistiques qui portent sur le français écrit des sourds, et des questions informatiques dans le domaine du traitement automatique du langage naturel. Le français écrit des sourds, pratiqué par une population hétérogène, comporte des spécificités morpho-syntaxiques et morpholexicales qui peuvent rendre problématique la communication écrite entre les personnes sourdes appelantes et les agents du CNRAU. Un premier corpus de français écrit sourd élicité avec mise en situation d’urgence (FAX-ESSU) a été recueilli dans la perspective de proposer des solutions TAL et linguistiques aux agents du CNRAU dans le cadre de ces échanges écrits. Nous présentons une première étude lexicale, morphosyntaxique et syntaxique de ce corpus reposant en partie sur une chaîne de traitement automatique, afin de valider les phénomènes linguistiques décrits dans la littérature et d'enrichir la connaissance du français écrit des sourds.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "méthodologie, Français écrit des sourds, syntaxe, TAL, linguistique de corpus".
Grew : un outil de réécriture de graphes pour le TAL Nous présentons un outil de réécriture de graphes qui a été conçu spécifiquement pour des applications au TAL. Il permet de décrire des graphes dont les noeuds contiennent des structures de traits et dont les arcs décrivent des relations entre ces noeuds. Nous présentons ici la réécriture de graphes que l’on considère, l’implantation existante et quelques expérimentations.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réécriture de graphes".
Interfaces de navigation dans des contenus audio et vidéo Deux types de démonstrateurs sont présentés. Une première interface à visée didactique permet d'observer des traitements automatiques sur des documents vidéo. Plusieurs niveaux de représentation peuvent être montrés simultanément, ce qui facilite l'analyse d'approches multi-vues. La seconde interface est une interface opérationnelle de "consommation" de documents audio. Elle offre une expérience de navigation enrichie dans des documents audio grâce à une visualisation de métadonnées extraites automatiquement.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "navigation enrichie, Traitements multi-vues".
Synthèse de texte avec le logiciel Syntox Le logiciel Syntox, dont une interface utilisateur en ligne ce trouve à cette URL : http://www.syntox.net, est une mise en application d’un modèle basé sur les grammaires attribuées, dans le cadre de la synthèse de texte. L’outil est une plateforme d’expérimentation dont l’ergonomie est simple. Syntox est capable de traiter des lexiques et des grammaires volumineux sur des textes ambigus à partir de la description explicite de phénomènes linguistiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Synthèse de texte, Grammaire attribuée".
Un segmenteur-étiqueteur et un chunker pour le français Nous proposons une démonstration de deux programmes : un segmenteur-étiqueteur POS pour le français et un programme de parenthésage en “chunks” de textes préalablement traités par le programme précédent. Tous deux ont été appris à partir du French Tree Bank.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "French Tree Bank".
SPPAS : segmentation, phonétisation, alignement, syllabation SPPAS est le nouvel outil du LPL pour l’alignement texte/son. La segmentation s’opère en 4 étapes successives dans un processus entièrement automatique ou semi-automatique, à partir d’un fichier audio et d’une transcription. Le résultat comprend la segmentation en unités inter-pausales, en mots, en syllabes et en phonèmes. La version actuelle propose un ensemble de ressources qui permettent le traitement du français, de l’anglais, de l’italien et du chinois. L’ajout de nouvelles langues est facilitée par la simplicité de l’architecture de l’outil et le respect des formats de fichiers les plus usuels. L’outil bénéficie en outre d’une documentation en ligne et d’une interface graphique afin d’en faciliter l’accessibilité aux non-informaticiens. Enfin, SPPAS n’utilise et ne contient que des ressources et programmes sous licence libre GPL.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "segmentation, phonétisation, alignement, syllabation".
Le DictAm : Dictionnaire électronique des verbes amazighs-français Le DictAm est un dictionnaire électronique des verbes amazighs-français. Il vise à rendre compte de l’ensemble des verbes dans le domaine berbère : conjugaison, diathèse et sens. Le DictAm comporte actuellement près de 3000 verbes dans une soixantaine de parlers berbères. C’est un travail qui est en cours de réalisation et qui a pour ambition de répertorier tous les verbes berbères ainsi que leurs équivalents en français.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Dictionnaire électronique, verbes".
Vizart3D : Retour Articulatoire Visuel pour l’Aide à la Prononciation L’objectif du système Vizart3D est de fournir à un locuteur, en temps réel, et de façon automatique, un retour visuel sur ses propres mouvements articulatoires. Les applications principales de ce système sont l’aide à l’apprentissage des langues étrangères et la rééducation orthophonique (correction phonétique). Le système Vizart3D est basé sur la tête parlante 3D développée au GIPSA-lab, qui laisse apparaître, en plus des lèvres, les articulateurs de la parole normalement cachés (comme la langue). Cette tête parlante est animée automatiquement à partir du signal audio de parole, à l’aide de techniques de conversion de voix et de régression acoustico-articulatoire par GMM.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "aide à la prononciation, temps réel, retour visuel, tête parlante, GMM".
ROCme! : logiciel pour l’enregistrement et la gestion de corpus oraux ROCme! permet une gestion rationalisée, autonome et dématérialisée de l’enregistrement de corpus oraux. Il dispose notamment d’une interface pour le recueil de métadonnées sur les locuteurs totalement paramétrable via des balises XML. Les locuteurs peuvent gérer les réponses au questionnaire, l’enregistrement audio, la lecture, la sauvegarde et le défilement des phrases (ou autres types de corpus) en toute autonomie. ROCme! affiche du texte, avec ou sans mise en forme HTML, des images, du son et des vidéos.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "logiciel, corpus, oral".
Pourquoi construire des ressources terminologiques et pourquoi le faire différemment ? Dans cette présentation, je défendrai l'idée selon laquelle des ressources terminologiques décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes constituent un complément nécessaire, voire indispensable, à d'autres types de ressources, À partir d'exemples anglais et français empruntés au domaine de l'environnement, je montrerai, d'une part, que les ressources lexicales générales (y compris celles qui ont une large couverture) n'offrent pas un portait complet du sens des termes ou de la structure lexicale observée du point de vue d'un domaine de spécialité. Je montrerai, d'autre part, que les ressources terminologiques (thésaurus, ontologies, banques de terminologie) souvent d'obédience conceptuelle, se concentrent sur le lien entre les termes et les connaissances dénotées par eux et s'attardent peu sur leur fonctionnement linguistique. Je présenterai un type de ressource décrivant les propriétés lexico-sémantiques des termes d'un domaine (structure actantielle, liens lexicaux, annotations contextuelles, etc.) et des éléments méthodologiques présidant à son élaboration.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "ressources terminologiques, ressources lexicales, liens lexicaux, annotations contextuelles".
Apprentissage par imitation pour l'étiquetage de séquences : vers une formalisation des méthodes d'étiquetage « easy-first » De nombreuses méthodes ont été proposées pour accélérer la prédiction d'objets structurés (tels que les arbres ou les séquences), ou pour permettre la prise en compte de dépendances plus riches afin d'améliorer les performances de la prédiction. Ces méthodes reposent généralement sur des techniques d'inférence approchée et ne bénéficient d'aucune garantie théorique aussi bien du point de vue de la qualité de la solution trouvée que du point de vue de leur critère d'apprentissage. Dans ce travail, nous étudions une nouvelle formulation de l'apprentissage structuré qui consiste à voir celui-ci comme un processus incrémental au cours duquel la sortie est construite de façon progressive. Ce cadre permet de formaliser plusieurs approches de prédiction structurée existantes. Grâce au lien que nous faisons entre apprentissage structuré et apprentissage par renforcement, nous sommes en mesure de proposer une méthode théoriquement bien justifiée pour apprendre des méthodes d'inférence approchée. Les expériences que nous réalisons sur quatre tâches de TAL valident l'approche proposée.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Apprentissage par Imitation, Étiquetage de Séquences, Apprentissage Structuré".
Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des champs aléatoires conditionnels Beaucoup de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches d'apprentissage supervisé. De ce fait, le coût des annotations des exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage actif (active learning) apporte un cadre à ce problème, permettant de contrôler le coût d'annotation tout en maximisant, on l'espère, la performance de la tâche visée, mais repose sur le choix difficile des exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article, nous examinons et proposons des stratégies de sélection des exemples pour le cas spécifique des champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields, CRF), outil largement utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part, nous détaillons une méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des proportions dans les jeux de données manipulés. Le bien- fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données, incluant reconnaissance d'entités nommées, chunking, phonétisation, désambiguïsation de sens.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage actif, champs aléatoires conditionnels, CRF".
Identification de facteurs de risque pour des patients diabétiques à partir de comptes-rendus cliniques par des approches hybrides Dans cet article, nous présentons les méthodes que nous avons développées pour analyser des comptes- rendus hospitaliers rédigés en anglais. L'objectif de cette étude consiste à identifier les facteurs de risque de décès pour des patients diabétiques et à positionner les événements médicaux décrits par rapport à la date de création de chaque document. Notre approche repose sur (i) HeidelTime pour identifier les expressions temporelles, (ii) des CRF complétés par des règles de post-traitement pour identifier les traitements, les maladies et facteurs de risque, et (iii) des règles pour positionner temporellement chaque événement médical. Sur un corpus de 514 documents, nous obtenons une F-mesure globale de 0,8451. Nous observons que l'identification des informations directement mentionnées dans les documents se révèle plus performante que l'inférence d'informations à partir de résultats de laboratoire.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Comptes-rendus hospitaliers".
Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers électroniques patients Les références à des phénomènes du monde réel et à leur caractérisation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l'analyse temporelle apparaît comme un élément important en traitement automatique de la langue. Cet article présente une analyse de textes en domaine de spécialité du point de vue temporel. En s'appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers électroniques patient désidentifiés, nous décrivons la construction d'une ressource annotée en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour évaluer plusieurs méthodes d'extraction automatique d'expressions temporelles adaptées au domaine médical. Notre meilleur système statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l'identification le système état de l'art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet également de caractériser les différences d'utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de spécialité.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Analyse Temporelle".
Compréhension automatique de la parole sans données de référence La majorité des méthodes état de l'art en compréhension automatique de la parole ont en commun de devoir être apprises sur une grande quantité de données annotées. Cette dépendance aux données constitue un réel obstacle lors du développement d'un système pour une nouvelle tâche/langue. Aussi, dans cette étude, nous présentons une méthode visant à limiter ce besoin par un mécanisme d'apprentissage sans données de référence (zero-shot learning). Cette méthode combine une description ontologique minimale de la tâche visée avec l'utilisation d'un espace sémantique continu appris par des approches à base de réseaux de neurones à partir de données génériques non-annotées. Nous montrons que le modèle simple et peu coûteux obtenu peut atteindre, dès le démarrage, des performances comparables à celles des systèmes état de l'art reposant sur des règles expertes ou sur des approches probabilistes sur des tâches de compréhension de la parole de référence (tests des Dialog State Tracking Challenges, DSTC2 et DSTC3). Nous proposons ensuite une stratégie d'adaptation en ligne permettant d'améliorer encore les performances de notre approche à l'aide d'une supervision faible et ajustable par l'utilisateur.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Compréhension automatique de la parole, apprentissage sans données de référence, espace sémantique continu".
Désambiguïsation d'entités pour l'induction non supervisée de schémas événementiels Cet article présente un modèle génératif pour l'induction non supervisée d'événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, "un homme armé") apporte une information plus discriminante (que "homme"). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d'événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l'estimation des paramètres, et qu'elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "désambiguïsation d'entités, modèle génératif, Événements".
Création rapide et efficace d'un système de désambiguïsation lexicale pour une langue peu dotée Nous présentons une méthode pour créer rapidement un système de désambiguïsation lexicale (DL) pour une langue L peu dotée pourvu que l'on dispose d'un système de traduction automatique statistique (TAS) d'une langue riche en corpus annotés en sens (ici l'anglais) vers L. Il est, en effet, plus facile de disposer des ressources nécessaires à la création d'un système de TAS que des ressources dédiées nécessaires à la création d'un système de DL pour la langue L. Notre méthode consiste à traduire automatiquement un corpus annoté en sens vers la langue L, puis de créer le système de désambiguïsation pour L par des méthodes supervisées classiques. Nous montrons la faisabilité de la méthode et sa généricité en traduisant le SemCor, un corpus en anglais annoté grâce au Princeton WordNet, de l'anglais vers le bangla et de l'anglais vers le français. Nous montrons la validité de l'approche en évaluant les résultats sur la tâche de désambiguïsation lexicale multilingue de Semeval 2013.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "désambiguïsation lexicale, langues peu dotées, traduction automatique".
Méthode faiblement supervisée pour l'extraction d'opinion ciblée dans un domaine spécifique La détection d'opinion ciblée a pour but d'attribuer une opinion à une caractéristique particulière d'un produit donné. La plupart des méthodes existantes envisagent pour cela une approche non supervisée. Or, les utilisateurs ont souvent une idée a priori des caractéristiques sur lesquelles ils veulent découvrir l'opinion des gens. Nous proposons dans cet article une méthode pour une extraction d'opinion ciblée, qui exploite cette information minimale sur les caractéristiques d'intérêt. Ce modèle s'appuie sur une segmentation automatique des textes, un enrichissement des données disponibles par similarité sémantique, et une annotation de l'opinion par classification supervisée. Nous montrons l'intérêt de l'approche sur un cas d'étude dans le domaine des jeux vidéos.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "similarité sémantique, classification supervisée".
Une méthodologie de sémantique de corpus appliquée à des tâches de fouille d'opinion et d'analyse des sentiments : étude sur l'impact de marqueurs dialogiques et dialectiques dans l'expression de la subjectivité Cet article entend dresser, dans un premier temps, un panorama critique des relations entre TAL et linguistique. Puis, il esquisse une discussion sur l'apport possible d'une sémantique de corpus dans un contexte applicatif en s'appuyant sur plusieurs expériences en fouille de textes subjectifs (analyse de sentiments et fouille d'opinions). Ces expériences se démarquent des approches traditionnelles fondées sur la recherche de marqueurs axiologiques explicites par l'utilisation de critères relevant des représentations des acteurs (composante dialogique) et des structures argumentatives et narratives des textes (composante dialectique). Nous souhaitons de cette façon mettre en lumière le bénéfice d'un dialogue méthodologique entre une théorie (la sémantique textuelle), des méthodes de linguistique de corpus orientées vers l'analyse du sens (la textométrie) et les usages actuels du TAL en termes d'algorithmiques (apprentissage automatique) mais aussi de méthodologie d'évaluation des résultats.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Sémantique de corpus, Fouille d'opinion, Analyse des sentiments, Textométrie".
Estimation de l'homogénéité sémantique pour les Questionnaires à Choix Multiples L'homogénéité sémantique stipule que des termes sont sémantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au cœur de travaux relatifs à la génération automatique de questionnaires à choix multiples, et particulièrement à la sélection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous présentons une méthode d'estimation de l'homogénéité sémantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette méthode est fondée sur une combinaison de plusieurs critères de voisinage et de similarité sémantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre méthode permet d'obtenir une meilleure estimation de l'homogénéité sémantique que les méthodes proposées dans l'état de l'art.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "similarité, voisinage sémantique".
Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication".
Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "thésaurus distributionnels, similarité sémantique".