CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_data_to_text huggingface dataset:
Identification des noms sous-spécifiés, signaux de l’organisation discursive Dans cet article, nous nous intéressons aux noms sous-spécifiés, qui forment une classe d’indices de l’organisation discursive. Ces indices ont été peu étudiés dans le cadre de l’analyse du discours et en traitement automatique des langues. L’objectif est d’effectuer une étude linguistique de leur participation à la structuration discursive, notamment lorsqu’ils interviennent dans des séquences organisationnelles fréquentes (e.g. le patron Problème-Solution). Dans cet article, nous présentons les différentes étapes mises en oeuvre pour identifier automatiquement ces noms en corpus. En premier lieu, nous détaillons la construction d’un lexique de noms sous-spécifiés pour le français à partir d’un corpus constitué de 7 années du journal Le Monde. Puis nous montrons comment utiliser des techniques fondées sur la fouille de données séquentielles pour acquérir de nouvelles constructions syntaxiques caractéristiques des emplois de noms sousspécifiés. Enfin, nous présentons une méthode d’identification automatique des occurrences de noms sous-spécifiés et son évaluation.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "noms sous-spécifiés, structure discursive".
Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "traduction automatique, oeuvre littéraire, TA, post-édition".
Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "développement efficace".
Extraction automatique de termes combinant différentes informations Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Extraction Automatique de Termes, Mesure Linguistique, Mesure Statistique, Traitement Automatique du Langage Biomédical".
Analyse automatique d’espaces thématiques Basé sur les calculs d’entropie conditionnelle de (Bonami & Boyé, à paraître), nous proposons un analyseur automatique de la flexion dans le cadre de la morphologie thématique qui produit le graphe de régularités du paradigme. Le traitement se base sur un lexique de 6440 verbes extraits du BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) associés à leurs fréquences dans Lexique3 (New et al., 2001). L’algorithme se compose de trois éléments : calcul de l’entropie conditionnelle entre paires de formes fléchies, distillation des paradigmes, construction du graphe de régularités. Pour l’entropie, nous utilisons deux modes de calcul différents, l’un se base sur la distribution de l’effectif des verbes entre leurs différentes options, l’autre sur la distribution des lexèmes verbaux en fonction de leurs fréquences pour contrebalancer l’influence des verbes ultra-fréquents sur les calculs.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "espaces thématiques, graphe des régularité, verbes".
Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol Le traitement informatique de constructions à verbe support (prendre une photo, faire une présentation) est une tâche difficile en TAL. Cela est également vrai en espagnol, où ces constructions sont fréquentes dans les textes, mais ne font pas souvent partie des lexiques exploitables par une machine. Notre objectif est d'extraire des constructions à verbe support à partir d’un très grand corpus de l'espagnol. Nous peaufinons un ensemble de motifs morphosyntaxiques fondés sur un grand nombre de verbe support possibles. Ensuite, nous filtrons cette liste en utilisant des seuils et des mesures d'association. Bien que tout à fait classique, cette méthode permet l'extraction de nombreuses expressions de bonne qualité. À l’avenir, nous souhaitons étudier les représentations sémantiques de ces constructions dans des lexiques multilingues.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "extraction, corpus, Expressions à verbe support".
Sous-catégorisation en pour et syntaxe lexicale La sous-catégorisation d’arguments introduits par la préposition pour a été sous-étudiée par le passé, comme en témoigne l’incomplétude des ressources lexico-syntaxiques existantes sur ce point. Dans cet article, nous présentons rapidement les différents types de sous-catégorisation en pour, qui contrastent avec les emplois de pour comme connecteur de discours. Nous décrivons l’intégration des arguments en pour au lexique syntaxique Lefff , enrichissant ainsi les informations de sous-catégorisation de nombreuses entrées verbales, nominales, adjectivales et adverbiales.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Sous-catégorisation, Arguments en pour, Lexiques syntaxiques".
Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "néologie formelle, évaluation, étiquetage morphosyntaxique".
Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Entités nommées, OCR, Détection d’erreurs, Correction d’erreurs".
Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "lissage, voyellation automatique, Langue arabe, corpus, modèle de Markov caché, algorithme de Viterbi, analyse morphologique".
Évaluation d’un système d’extraction de réponses multiples sur le Web par comparaison à des humains Dans cet article, nous proposons une évaluation dans un cadre utilisateur de Citron, un système de question-réponse en français capable d’extraire des réponses à des questions à réponses multiples (questions possédant plusieurs réponses correctes différentes) en domaine ouvert à partir de documents provenant du Web. Nous présentons ici le protocole expérimental et les résultats pour nos deux expériences utilisateurs qui visent à (1) comparer les performances de Citron par rapport à celles d’un être humain pour la tâche d’extraction de réponses multiples et (2) connaître la satisfaction d’un utilisateur devant différents formats de présentation de réponses.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "réponses multiples, système de question-réponse, évaluation utilisateur".
Détection de périodes musicales d’une collection de musique par apprentissage Dans ces travaux, nous présentons une approche afin d’étiqueter une large collection de chansons francophones. Nous avons développé une interface utilisant les paroles comme point d’entrée afin d’explorer cette collection de musique avec des filtres en fonction de chaque période musicale. Dans un premier temps, nous avons collecté paroles et métadonnées de différentes sources sur leWeb. Nous présentons dans cet article une méthode originale permettant d’attribuer de manière automatique la décennie de sortie des chansons de notre collection. Basée sur un système évalué au cours d’une des campagnes DEFT, l’approche combine fouille de textes et apprentissage supervisé et aborde la problématique comme une tâche de classification multi classes. Nous avons par la suite enrichi le modèle d’un certain nombre de traits supplémentaires tels que les tags sociaux afin d’observer leur influence sur les résultats.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Fouille de textes, apprentissage supervisé, tags sociaux, paroles de chansons".
AMESURE: une plateforme de lisibilité pour les textes administratifs Cet article présente une plateforme dédiée à l’évaluation de la difficulté des textes administratifs, dans un but d’aide à la rédaction. La plateforme propose d’une part une formule de lisibilité spécialisée pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle méthode d’annotation. Le modèle classe correctement 58% des textes sur une échelle à 5 niveaux et ne commet d’erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d’autre part un diagnostic plus précis des difficultés spécifiques d’un texte, sous la forme d’indicateurs numériques, mais aussi d’une localisation de ces difficultés directement dans le document.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "textes administratifs, aide à la rédaction, formule de lisibilité".
Décomposition des « hash tags » pour l’amélioration de la classification en polarité des « tweets » Les « mots dièses» ou « hash tags » sont le moyen naturel de lier entre eux différents tweets. Certains « hash tags » sont en fait de petites phrases dont la décomposition peut se révéler particulièrement utile lors d’une analyse d’opinion des tweets. Nous allons montrer dans cet article comment l’on peut automatiser cette décomposition et cette analyse de façon à améliorer la détection de la polarité des tweets.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "hash tag, tweet, analyse d’opinion".
Modélisation des questions de l’agent pour l’analyse des affects, jugements et appréciations de l’utilisateur dans les interactions humain-agent Cet article aborde la question des expressions d’attitudes (affects, jugements, appréciations) chez l’utilisateur dans le cadre d’échanges avec un agent virtuel. Il propose une méthode pour l’analyse des réponses à des questions fermées destinée à interroger les attitudes de l’utilisateur. Cette méthode s’appuie sur une formalisation des questions de l’agent – sous la forme d’une fiche linguistique – et sur une analyse de la réponse de l’utilisateur, pour créer un modèle utilisateur. La fiche linguistique de l’agent est structurée par un ensemble d’attributs relatifs, d’une part, à l’attitude à laquelle réfère la question, d’autre part, à sa forme morphosyntaxique. L’analyse de la réponse, quant à elle, repose sur un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques définies par une grammaire formelle. A partir des résultats fournis par cette analyse et des informations contenues dans la fiche linguistique de l’agent, des calculs sémantiques sont effectués pour définir la valeur de la réponse et construire le modèle utilisateur.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "affect, jugement, appréciation, interaction humain-agent".
KNG: un outil pour l’écriture facile de cascades de transducteurs Cet article présente une bibliothèque python appelée KNG permettant d’écrire facilement des automates et transducteurs finis. Grâce à une gestion soigneuse des codages et des entrées-sorties, cette bibliothèque permet de réaliser une cascade de transducteurs au moyen de tubes unix reliant des scripts python.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "cascade de transducteur".
Comparaison de deux outils d'analyse de corpus japonais pour l'aide au linguiste, Sagace et Mecab L'objectif est de comparer deux outils d'analyse de corpus de textes bruts pour l'aide à la recherche en linguistique japonaise. Les deux outils représentent chacun une approche spécifique. Le premier, Sagace, recherche un patron sans prise en compte de son environnement. Le second, un dispositif à base de Mecab, recherche les patrons après analyse morphologique complète des phrases. Nous comparons les performances en temps et en précision. Il ressort de cette analyse que les performances de Sagace sont globalement un peu inférieures à celles des dispositifs à base de Mecab, mais qu'elles restent tout à fait honorables voire meilleures pour certaines tâches.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Corpus, Japonais, Sagace, Mecab".
Un concordancier multi-niveaux et multimédia pour des corpus oraux Les concordanciers jouent depuis longtemps un rôle important dans l’analyse des corpus linguistiques, tout comme dans les domaines de la philologie, de la littérature, de la traduction et de l’enseignement des langues. Toutefois, il existe peu de concordanciers qui soient capables d’associer des annotations à plusieurs niveaux et synchronisées avec le signal sonore. L’essor des grands corpus de français parlé introduit une augmentation des exigences au niveau de la performance. Dans ce travail à caractère préliminaire, nous avons développé un prototype de concordancier multi-niveaux et multimédia, que nous avons testé sur le corpus de français parlé du projet Phonologie du Français Contemporain (PFC, 1,5 million de tokens de transcription alignée au niveau de l’énoncé). L’outil permet non seulement d’enrichir les résultats des concordances grâce aux données relevant de plusieurs couches d’annotation du corpus (annotation morphosyntaxique, lemme, codage de la liaison, codage du schwa etc.), mais aussi d’élargir les modalités d’accès au corpus.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "concordancier, annotation multi-niveaux, linguistique de corpus".
Simulation de l’apprentissage des contextes nominaux/verbaux par n-grammes On présente une étude d’apprentissage visant à montrer que les contextes locaux dans un corpus de parole adressée aux enfants peuvent être exploités, avec des méthodes statistiques simples, pour prédire la catégorie (nominale vs. verbale) d’un mot inconnu. Le modèle présenté, basé sur la mémorisation de n-grammes et sur une « graine sémantique » (un petit nombre de noms et verbes supposés connus et catégorisés) montre une excellente précision à toutes les tailles de graine sémantique, et un rappel plus faible, qui croît avec la taille de la graine sémantique. Les contextes les plus utilisés sont ceux qui contiennent des mots fonctionnels. Cette étude de faisabilité démontre que les très jeunes enfants pourraient exploiter les contextes de mots inconnus pour prédire leur catégorie syntaxique.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "apprentissage, n-grammes".
RENAM: Système de Reconnaissance des Entités Nommées Amazighes La reconnaissance des Entités Nommées (REN) en langue amazighe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement de la langue amazighe. Cette tâche représente toutefois un sévère challenge, compte tenu des particularités de cette langue. Dans cet article, nous présentons le premier système d’extraction d’entités nommées amazighes (RENAM) fondé sur une approche symbolique qui utilise le principe de transducteur à états finis disponible sous la plateforme GATE.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Reconnaissance des entités nommées (REN), Langue Amazighe, GATE".
De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "topic models, néologie sémantique".
Grammaire récursive non linéaire pour les langues des signes Cet article propose une approche pour la formalisation de grammaires pour les langues des signes, rendant compte de leurs particularités linguistiques. Comparable aux grammaires génératives en termes de récursivité productive, le système présente des propriétés nouvelles comme la multi-linéarité permettant la spécification simultanée des articulateurs. Basé sur l’analyse des liens entre formes produites/observées et fonctions linguistiques au sens large, on observe un décloisonnement des niveaux traditionnels de construction de la langue, inhérent à la méthodologie employée. Nous présentons un ensemble de règles trouvées suivant la démarche présentée et concluons avec une perspective intéressante en traduction automatique vers la langue des signes.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "langue des signes, multi-linéarité".
Vers un traitement automatique en soutien d’une linguistique exploratoire des Langues des Signes Les langues des signes sont les langues naturelles utilisées dans les communautés sourdes. Elles ont suscitées, ces dernières années, de l’intérêt dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles. Néanmoins, il y a un manque général de données de terrain homogènes. Notre réflexion porte sur les moyens de soutenir la maturation des modèles linguistiques avant d’entamer un large effort d’annotation. Cet article présente des pré-requis pour la réalisation d’outils s’inscrivant dans cette démarche. L’exposé est illustré avec deux outils développés pour les langues des signes : le premier utilise une logique adaptée pour la représentation de modèles phonologiques et le second utilise des grammaires formelles pour la représentation de modèles syntaxiques.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Langues des Signes".
Résumé Automatique Multilingue Expérimentations sur l’Anglais, l’Arabe et le Français La tâche du résumé multilingue vise à concevoir des systèmes de résumé très peu dépendants de la langue. L’approche par extraction est au coeur de ces systèmes, elle permet à l’aide de méthodes statistiques de sélectionner les phrases les plus pertinentes dans la limite de la taille du résumé. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé multilingue, elle extrait les phrases dont les termes sont des plus discriminants. De plus, nous étudions l'impact des différents traitements linguistiques de base : le découpage en phrases, l'analyse lexicale, le filtrage des mots vides et la racinisation sur la couverture ainsi que la notation des phrases. Nous évaluons les performances de notre approche dans un contexte multilingue : l'anglais, l'arabe et le français en utilisant le jeu de données TAC MultiLing 2011.
Assembler les concepts suivants pour former une phrase : "Résumé multilingue, analyse discriminante".