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Trouver les mots clés du texte : Calcul des cadres de sous catégorisation des noms déverbaux français (le cas du génitif) L’analyse syntaxique fine en dépendances nécessite la connaissance des cadres de souscatégorisation des unités lexicales. Le cas des verbes étant bien étudié, nous nous intéressons dans cet article au cas des noms communs dérivés de verbes. Notre intérêt principal est de calculer le cadre de sous-catégorisation des noms déverbaux à partir de celui du verbe d’origine pour le français. Or, pour ce faire il faut disposer d’une liste représentative de noms déverbaux français. Pour calculer cette liste nous utilisons un algorithme simplifié de repérage des noms déverbaux, l’appliquons à un corpus et comparons la liste obtenue avec la liste Verbaction des déverbaux exprimant l’action ou l’activité du verbe. Pour les noms déverbaux ainsi obtenus et attestés ensuite par une expertise linguistique, nous analysons la provenance des groupes prépositionnels subordonnés des déverbaux dans des contextes différents en tenant compte du verbe d’origine. L’analyse est effectuée sur le corpus Paris 7 et est limitée au cas le plus fréquent du génitif, c’est-à-dire des groupes prépositionnels introduits par de, des, etc.
nom déverbal, cadre de sous-catégorisation, groupe prépositionnel, analyse en dépendances

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vectorisation, Okapi et calcul de similarité pour le TAL : pour oublier enfin le TF-IDF Dans cette prise de position, nous nous intéressons au calcul de similarité (ou distances) entre textes, problématique présente dans de nombreuses tâches de TAL. Nous nous efforçons de montrer que ce qui n’est souvent qu’un composant dans des systèmes plus complexes est parfois négligé et des solutions sous-optimales sont employées. Ainsi, le calcul de similarité par TF-IDF/cosinus est souvent présenté comme « état-de-l’art », alors que des alternatives souvent plus performantes sont employées couramment dans le domaine de la Recherche d’Information (RI). Au travers de quelques expériences concernant plusieurs tâches, nous montrons combien ce simple calcul de similarité peut influencer les performances d’un système. Nous considérons plus particulièrement deux alternatives. La première est le schéma de pondération Okapi-BM25, bien connu en RI et directement interchangeable avec le TF-IDF. L’autre, la vectorisation, est une technique de calcul de similarité que nous avons développée et qui offrent d’intéressantes propriétés.
vectorisation, Calcul de similarité, TF-IDF

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Indiquer les mots clés du texte : Vectorisation, Okapi et calcul de similarité pour le TAL : pour oublier enfin le TF-IDF Dans cette prise de position, nous nous intéressons au calcul de similarité (ou distances) entre textes, problématique présente dans de nombreuses tâches de TAL. Nous nous efforçons de montrer que ce qui n’est souvent qu’un composant dans des systèmes plus complexes est parfois négligé et des solutions sous-optimales sont employées. Ainsi, le calcul de similarité par TF-IDF/cosinus est souvent présenté comme « état-de-l’art », alors que des alternatives souvent plus performantes sont employées couramment dans le domaine de la Recherche d’Information (RI). Au travers de quelques expériences concernant plusieurs tâches, nous montrons combien ce simple calcul de similarité peut influencer les performances d’un système. Nous considérons plus particulièrement deux alternatives. La première est le schéma de pondération Okapi-BM25, bien connu en RI et directement interchangeable avec le TF-IDF. L’autre, la vectorisation, est une technique de calcul de similarité que nous avons développée et qui offrent d’intéressantes propriétés.
vectorisation, Calcul de similarité, TF-IDF
Indiquer les mots clés du texte : Vectorisation, Okapi et calcul de similarité pour le TAL : pour oublier enfin le TF-IDF Dans cette prise de position, nous nous intéressons au calcul de similarité (ou distances) entre textes, problématique présente dans de nombreuses tâches de TAL. Nous nous efforçons de montrer que ce qui n’est souvent qu’un composant dans des systèmes plus complexes est parfois négligé et des solutions sous-optimales sont employées. Ainsi, le calcul de similarité par TF-IDF/cosinus est souvent présenté comme « état-de-l’art », alors que des alternatives souvent plus performantes sont employées couramment dans le domaine de la Recherche d’Information (RI). Au travers de quelques expériences concernant plusieurs tâches, nous montrons combien ce simple calcul de similarité peut influencer les performances d’un système. Nous considérons plus particulièrement deux alternatives. La première est le schéma de pondération Okapi-BM25, bien connu en RI et directement interchangeable avec le TF-IDF. L’autre, la vectorisation, est une technique de calcul de similarité que nous avons développée et qui offrent d’intéressantes propriétés.
vectorisation, Calcul de similarité, TF-IDF
Extraire les mots clés importants du texte suivant : TCOF-POS : un corpus libre de français parlé annoté en morphosyntaxe Nous présentons dans cet article un travail portant sur la création d’un corpus de français parlé spontané annoté en morphosyntaxe. Nous détaillons la méthodologie suivie afin d’assurer le contrôle de la qualité de la ressource finale. Ce corpus est d’ores et déjà librement diffusé pour la recherche et peut servir aussi bien de corpus d’apprentissage pour des logiciels que de base pour des descriptions linguistiques. Nous présentons également les résultats obtenus par deux étiqueteurs morphosyntaxiques entrainés sur ce corpus.
français parlé

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