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Indiquer les mots clés du texte : Coréférence événementielle et relations de discours La coréférence événementielle est un phénomène largement ignoré tant dans les travaux sur la coréférence que dans ceux sur l'ordre temporel dans le discours. Pourtant, la coréférence événementielle est la clef de voûte sur laquelle reposent au moins quatre types de discours. Les descriptions et analyses linguistiques de ces discours permettront de mettre en avant des phénomènes linguistiques inhabituels (e.g. coréférence entre éléments quantifiés existentiellement). Les relations de discours qui sont en jeu seront ensuite examinées. Cette étude nous amènera à introduire et définir de nouvelles relations de discours qui seront discutées dans le cadre de la SDRT.
coréférence événementielle, relation de discours, relation de coréférence

Indiquer les mots clés du texte : Coréférence événementielle et relations de discours La coréférence événementielle est un phénomène largement ignoré tant dans les travaux sur la coréférence que dans ceux sur l'ordre temporel dans le discours. Pourtant, la coréférence événementielle est la clef de voûte sur laquelle reposent au moins quatre types de discours. Les descriptions et analyses linguistiques de ces discours permettront de mettre en avant des phénomènes linguistiques inhabituels (e.g. coréférence entre éléments quantifiés existentiellement). Les relations de discours qui sont en jeu seront ensuite examinées. Cette étude nous amènera à introduire et définir de nouvelles relations de discours qui seront discutées dans le cadre de la SDRT.
coréférence événementielle, relation de discours, relation de coréférence

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coréférence événementielle, relation de discours, relation de coréférence
Extraire les mots clés importants du texte suivant : La grammaire sémantique d'unification d'arbres: un formalisme pour l'analyse des dialogues oraux spontanés Cet article porte sur la grammaire sémantique d'unification d'arbres (STUO). 11 s'agit d'un formalisme que nous proposons comme une alternative aux approches simplificatrices menées dans le contexte du traitement automatique de la parole ainsi qu'aux approches à base de grammaires classiques qui sont généralement non adaptées au traitement de l'oral. La motivation essentielle de ce formalisme est la combinaison de la robustesse et la simplicité des grammaires sémantiques à la profondeur des grammaires classiques. Les propriétés essentielles de ce formalisme sont : une interaction directe entre la syntaxe et la sémantique, un système de traits économique et une simplicité tant de la mise en oeuvre de la grammaire que pour sa modification. La STUG a été implémentée au sein du système OASIS qui est un système d'analyse partielle de la parole spontanée. Les résultats de l'évaluation ont montré la bonne couverture de notre grammaire tant au niveau des arbres analysés qu'au niveau lexical ainsi que l'efficacité de cette grammaire pour la desambiguïsation et pour l'évitement des erreurs dans l'entrée.
grammaire, grammaire sémantique, unification d'arbres, parole, parole spontanée

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grammaire, grammaire sémantique, unification d'arbres, parole, parole spontanée
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Vers un apprentissage en TALN dépendant du type de Texte Dans cet article, nous présentons la problématique de l’hétérogénéité des données textuelles et la possibilité d’utiliser cette dernière pour améliorer les traitements automatiques du langage naturel. Cette hypothèse a été abordée dans (Biber, 1993) et a donné lieu à une première vérification empirique dans (Sekine, 1998). Cette vérification a pour limite de ne s’adapter qu’à des textes dont le type est explicitement marqué. Dans le cadre de textes tout venant, nous proposons une méthode pour induire des types de textes, apprendre des traitements spécifiques à ces types puis, de façon itérative, en améliorer les performances.
apprentissage, type de texte

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Vers un apprentissage en TALN dépendant du type de Texte Dans cet article, nous présentons la problématique de l’hétérogénéité des données textuelles et la possibilité d’utiliser cette dernière pour améliorer les traitements automatiques du langage naturel. Cette hypothèse a été abordée dans (Biber, 1993) et a donné lieu à une première vérification empirique dans (Sekine, 1998). Cette vérification a pour limite de ne s’adapter qu’à des textes dont le type est explicitement marqué. Dans le cadre de textes tout venant, nous proposons une méthode pour induire des types de textes, apprendre des traitements spécifiques à ces types puis, de façon itérative, en améliorer les performances.
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apprentissage, type de texte

Dégager des mots clés dans le texte : Vers un apprentissage en TALN dépendant du type de Texte Dans cet article, nous présentons la problématique de l’hétérogénéité des données textuelles et la possibilité d’utiliser cette dernière pour améliorer les traitements automatiques du langage naturel. Cette hypothèse a été abordée dans (Biber, 1993) et a donné lieu à une première vérification empirique dans (Sekine, 1998). Cette vérification a pour limite de ne s’adapter qu’à des textes dont le type est explicitement marqué. Dans le cadre de textes tout venant, nous proposons une méthode pour induire des types de textes, apprendre des traitements spécifiques à ces types puis, de façon itérative, en améliorer les performances.
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