CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Anaphores, Pronom, Correcteur, Cooccurrences".
Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ? Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "chunker, corpus oral".
Normalisation de textes par analogie: le cas des mots inconnus Dans cet article, nous proposons et évaluons un système permettant d’améliorer la qualité d’un texte bruité notamment par des erreurs orthographiques. Ce système a vocation à être intégré à une architecture complète d’extraction d’information, et a pour objectif d’améliorer les résultats d’une telle tâche. Pour chaque mot qui est inconnu d’un lexique de référence et qui n’est ni une entité nommée ni une création lexicale, notre système cherche à proposer une ou plusieurs normalisations possibles (une normalisation valide étant un mot connu dont le lemme est le même que celui de la forme orthographiquement correcte). Pour ce faire, ce système utilise des techniques de correction automatique lexicale par règle qui reposent sur un système d’induction de règles par analogie.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "analogie, correction orthographique".
Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "compositionalité, sémantique distributionnelle".
Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "génération, G-TAG, TAG, grammaires catégorielles abstraites".
Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage partiellement supervisé, transfert cross-lingue".
Construire un corpus monolingue annoté comparable Expérience à partir d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement Motivé par la problématique de construction automatique d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement distinct d’un corpus source, nous proposons une définition générale et opérationnelle de la relation de la comparabilité entre des corpus monolingues annotés. Cette définition se veut indépendante du domaine applicatif. Nous proposons une mesure de la relation de comparabilité et une procédure de construction d’un corpus comparable. Enfin nous étudions la possibilité d’utiliser la mesure de la perplexité définie dans la théorie de l’information comme moyen de prioriser les phrases à sélectionner pour construire un corpus comparable. Nous montrons que cette mesure joue un rôle mais qu’elle n’est pas suffisante.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Corpus monolingue, Corpus annoté, Corpus comparable, Mesure de la comparabilité, Construction de corpus comparable".
Vers une approche simplifiée pour introduire le caractère incrémental dans les systèmes de dialogue Le dialogue incrémental est au coeur de la recherche actuelle dans le domaine des systèmes de dialogue. Plusieurs architectures et modèles ont été publiés comme (Allen et al., 2001; Schlangen & Skantze, 2011). Ces approches ont permis de comprendre différentes facettes du dialogue incrémental, cependant, les implémenter nécessite de repartir de zéro car elles sont fondamentalement différentes des architectures qui existent dans les systèmes de dialogue actuels. Notre approche se démarque par sa réutilisation de l’existant pour tendre vers une nouvelle génération de systèmes de dialogue qui ont un comportement incrémental mais dont le fonctionnement interne est basé sur les principes du dialogue traditionnel. Ce papier propose d’intercaler un module, appelé Scheduler, entre le service et le client. Ce Scheduler se charge de la gestion des événements asynchrones, de manière à reproduire le comportement des systèmes incrémentaux vu du client. Le service, de son côté, ne se comporte pas de manière incrémentale.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Systèmes de Dialogue, Architecture des Systèmes de Dialogue".
La base lexicale Démonette : entre sémantique constructionnelle et morphologie dérivationnelle Démonette est une base de données lexicale pour le français dont les sommets (entrées lexicales) et les arcs (relations morphologiques entre les sommets) sont annotés au moyen d’informations morpho-sémantiques. Elle résulte d’une conception originale intégrant deux approches radicalement opposées : Morphonette, une ressource basée sur les analogies dérivationnelles, et DériF, un analyseur à base de règles linguistiques. Pour autant, Démonette n’est pas la simple fusion de deux ressources pré-existantes : cette base possède une architecture compatible avec l’approche lexématique de la morphologie ; son contenu peut être étendu au moyen de données issues de sources diverses. L'article présente le modèle Démonette et le contenu de sa version actuelle : 31 204 verbes, noms d'action, noms d’agent, et adjectifs de propriété dont les liens morphologiques donnent à voir des définitions bi-orientées entre ascendants et entre lexèmes en relation indirecte. Nous proposons enfin une évaluation de Démonette qui comparée à Verbaction obtient un score de 84% en rappel et de 90% en précision.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Morphologie dérivationnelle, Français, Sémantique lexicale".
Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "thésaurus distributionnel, recherche d’information".
Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "dispersion des données, textes de spécialité, modèle d’espace vectoriel, Analyse distributionnelle".
Extraction non supervisée de relations sémantiques lexicales Nous présentons une base de connaissances comportant des triplets de paires de verbes associés avec une relation sémantique/discursive, extraits du corpus français frWaC par une méthode s’appuyant sur la présence d’un connecteur discursif reliant deux verbes. Nous détaillons plusieurs mesures visant à évaluer la pertinence des triplets et la force d’association entre la relation sémantique/discursive et la paire de verbes. L’évaluation intrinsèque est réalisée par rapport à des annotations manuelles. Une évaluation de la couverture de la ressource est également réalisée par rapport au corpus Annodis annoté discursivement. Cette étude produit des résultats prometteurs démontrant l’utilité potentielle de notre ressource pour les tâches d’analyse discursive mais aussi des tâches de nature sémantique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "sémantique, sémantique lexicale".
Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "translittération, alignement de mots, Lexique bilingue, évaluation, traduction automatique statistique".
Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "adaptation thématique, traduction automatique, classification automatique".
Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais Nous présentons dans cet article les résultats d’expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d’une étude plus large recouvrant d’autres niveaux d’analyse linguistique, qui devraient aider à l’identification d’indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l’étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l’état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "disfluences, schizophrénie".
Repérage et analyse de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux Notre travail porte sur la détection automatique de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L’approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l’oral. L’annotation manuelle effectuée par deux annotateurs permet d’obtenir une description fine et multidimensionnelle des données de référence. Une méthode automatique est proposée afin de décider si les tours de parole comportent ou ne comportent pas des reformulations paraphrastiques. Les résultats obtenus montrent jusqu’à 66,4 % de précision. L’analyse de l’annotation manuelle indique qu’il existe peu de segments paraphrastiques avec des modifications morphologiques (flexion, dérivation ou composition) ou de segments qui montrent l’équivalence syntaxique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "reformulation, corpus oral, marqueurs de reformulation paraphrastique".
Evaluation d’une approche de classification possibiliste pour la désambiguïsation des textes arabes La désambiguïsation morphologique d’un mot arabe consiste à identifier l’analyse morphologique appropriée correspondante à ce mot. Dans cet article, nous présentons trois modèles de désambiguïsation morphologique de textes arabes non voyellés basés sur la classification possibiliste. Cette approche traite les données imprécises dans les phases d’apprentissage et de test, étant donné que notre modèle apprend à partir de données non étiquetés. Nous testons notre approche sur deux corpus, à savoir le corpus du Hadith et le Treebank Arabe. Ces corpus contiennent des données de types différents classiques et modernes. Nous comparons nos modèles avec des classifieurs probabilistes et statistiques. Pour ce faire, nous transformons la structure des ensembles d’apprentissage et de test pour remédier au problème d’imperfection des données.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Classification Possibiliste, Désambiguïsation Morphologique de l’Arabe".
Un analyseur discriminant de la famille LR pour l’analyse en constituants On propose un algorithme original d’analyse syntaxique déterministe en constituants pour le langage naturel inspiré de LR (Knuth, 1965). L’algorithme s’appuie sur un modèle d’apprentissage discriminant pour réaliser la désambiguisation (Collins, 2002). On montre que le modèle discriminant permet de capturer plus finement de l’information morphologique présente dans les données, ce qui lui permet d’obtenir des résultats état de l’art en temps comme en exactitude pour l’analyse syntaxique du français.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "modèle discriminant, analyse LR".
Détection automatique de la structure organisationnelle de documents à partir de marqueurs visuels et lexicaux La compréhension d’un texte s’opère à travers les niveaux d’information visuelle, logique et discursive, et leurs relations d’interdépendance. La majorité des travaux ayant étudié ces relations a été menée dans le cadre de la génération de textes, où les propriétés visuelles sont inférées à partir des éléments logiques et discursifs. Les travaux présentés ici adoptent une démarche inverse en proposant de générer automatiquement la structure organisationnelle du texte (structure logique) à partir de sa forme visuelle. Le principe consiste à (i) labelliser des blocs visuels par apprentissage afin d’obtenir des unités logiques et (ii) relier ces unités par des relations de coordination ou de subordination pour construire un arbre. Pour ces deux tâches, des Champs Aléatoires Conditionnels et un Maximum d’Entropie sont respectivement utilisés. Après apprentissage, les résultats aboutissent à une exactitude de 80,46% pour la labellisation et 97,23% pour la construction de l’arbre.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "structure organisationnelle, champs aléatoires conditionnels, maximum d’entropie".
Jugement exact de grammaticalité d’arbre syntaxique probable La robustesse de l’analyse probabiliste s’obtient généralement au détriment du jugement de grammaticalité sur la phrase analysée. Les analyseurs comme le Stanford Parser, ou les Reranking Parsers ne sont, en effet, pas capables de dissocier une analyse probable grammaticale d’une analyse probable erronée, et ce qu’elle porte sur une phrase elle-même grammaticale ou non. Dans cet article nous montrons que l’adoption d’une représentation syntaxique basée sur la théorie logique des modèles, accompagnée d’une structure syntaxique classique (par exemple de type syntagmatique), est de nature à permettre la résolution exacte de différents problèmes tels que celui du jugement de grammaticalité. Afin de démontrer la praticité et l’utilité d’une alliance entre symbolique et stochastique, nous nous appuyons sur une représentation de la syntaxe par modèles, ainsi que sur une grammaire de corpus, pour présenter une méthode de résolution exacte pour le jugement de grammaticalité d’un arbre syntagmatique probable. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des arbres issus d’un analyseur probabiliste, qui corroborent l’intérêt d’une telle alliance.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Jugement de grammaticalité, syntaxe par modèles, analyse syntaxique probabiliste".
Annotation sémantique et validation terminologique en texte intégral en SHS Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT1. Les candidats termes sont identifiés par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projetés dans les textes. La problématique générale de cet article est d'étudier dans quelle mesure les contextes sont à même de fournir des critères linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle relève d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue générale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour répondre à cette question, nous comparons deux méthodes d'exploitation (l'une inspirée de la textométrie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du même corpus annotés manuellement et mesurons si une annotation sémantique des contextes améliore l'exactitude des choix réalisés automatiquement.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Annotation sémantique, texte intégral, textométrie".