Apprentissage automatique de la morphologie : le cas des structures racine-schème

RESUME Cette these porte sur le developpement de methodes algorithmiques pour decouvrir automatiquement la structure morphologique des mots d'un corpus. On considere en particulier le cas des langues s'approchant du type introflexionnel, comme l'arabe ou l'hebreu. La tradition linguistique decrit la morphologie de ces langues en termes d'unites discontinues : les racines consonantiques et les schemes vocaliques. Ce genre de structure constitue un defi pour les systemes actuels d'apprentissage automatique, qui operent generalement avec des unites continues. La strategie adoptee ici consiste a traiter le probleme comme une sequence de deux sous-problemes. Le premier est d'ordre phonologique : il s'agit de diviser les symboles (phonemes, lettres) du corpus en deux groupes correspondant autant que possible aux consonnes et voyelles phonetiques. Le second est de nature morphologique et repose sur les resultats du premier : il s'agit d'etablir l'inventaire des racines et schemes du corpus et de determiner leurs regles de combinaison. On examine la portee et les limites d'une approche basee sur deux hypotheses : (i) la distinction entre consonnes et voyelles peut etre inferee sur la base de leur tendance a alterner dans la chaine parlee; (ii) les racines et les schemes peuvent etre identifies respectivement aux sequences de consonnes et voyelles decouvertes precedemment. L'algorithme propose utilise une methode purement distributionnelle pour partitionner les symboles du corpus. Puis il applique des principes analogiques pour identifier un ensemble de candidats serieux au titre de racine ou de scheme, et pour elargir progressivement cet ensemble. Cette extension est soumise a une procedure d'evaluation basee sur le principe de la longueur de description minimale, dans- l'esprit de LINGUISTICA (Goldsmith, 2001). L'algorithme est implemente sous la forme d'un programme informatique nomme ARABICA, et evalue sur un corpus de noms arabes, du point de vue de sa capacite a decrire le systeme du pluriel. Cette etude montre que des structures linguistiques complexes peuvent etre decouvertes en ne faisant qu'un minimum d'hypotheses a priori sur les phenomenes consideres. Elle illustre la synergie possible entre des mecanismes d'apprentissage portant sur des niveaux de description linguistique distincts, et cherche a determiner quand et pourquoi cette cooperation echoue. Elle conclut que la tension entre l'universalite de la distinction consonnes-voyelles et la specificite de la structuration racine-scheme est cruciale pour expliquer les forces et les faiblesses d'une telle approche. ABSTRACT This dissertation is concerned with the development of algorithmic methods for the unsupervised learning of natural language morphology, using a symbolically transcribed wordlist. It focuses on the case of languages approaching the introflectional type, such as Arabic or Hebrew. The morphology of such languages is traditionally described in terms of discontinuous units: consonantal roots and vocalic patterns. Inferring this kind of structure is a challenging task for current unsupervised learning systems, which generally operate with continuous units. In this study, the problem of learning root-and-pattern morphology is divided into a phonological and a morphological subproblem. The phonological component of the analysis seeks to partition the symbols of a corpus (phonemes, letters) into two subsets that correspond well with the phonetic definition of consonants and vowels; building around this result, the morphological component attempts to establish the list of roots and patterns in the corpus, and to infer the rules that govern their combinations. We assess the extent to which this can be done on the basis of two hypotheses: (i) the distinction between consonants and vowels can be learned by observing their tendency to alternate in speech; (ii) roots and patterns can be identified as sequences of the previously discovered consonants and vowels respectively. The proposed algorithm uses a purely distributional method for partitioning symbols. Then it applies analogical principles to identify a preliminary set of reliable roots and patterns, and gradually enlarge it. This extension process is guided by an evaluation procedure based on the minimum description length principle, in line with the approach to morphological learning embodied in LINGUISTICA (Goldsmith, 2001). The algorithm is implemented as a computer program named ARABICA; it is evaluated with regard to its ability to account for the system of plural formation in a corpus of Arabic nouns. This thesis shows that complex linguistic structures can be discovered without recourse to a rich set of a priori hypotheses about the phenomena under consideration. It illustrates the possible synergy between learning mechanisms operating at distinct levels of linguistic description, and attempts to determine where and why such a cooperation fails. It concludes that the tension between the universality of the consonant-vowel distinction and the specificity of root-and-pattern structure is crucial for understanding the advantages and weaknesses of this approach.