- si un patron donné n'existe pas dans la table :

- s'il y a un EPR supérieur pour le même N, alors le supprimer du fichier final;

- autrement le garder.

b) imprimer les dépendances MF1 pour la phrase courante;

c) imprimer les dépendances désambiguïsées;

d) imprimer la phrase courante.

Deux cas de figure sont possibles lors de la comparaison de patrons de cooccurrence issus des dépendances à valider.

## Les deux patrons à comparer existent

Lors du premier cas, les deux patrons (provenant de deux dépendances ayant le même élément N à rattacher) existent dans la base de patrons de cooccurrence.

Dans ce cas, leurs poids (mesures EPR) seront comparés et le patron avec le poids supérieur sera gardé.

Si une égalité des poids des patrons se produit, étant donné que l'algorithme ne dispose pas d'autres informations pour lever l'ambiguïté, les deux configurations sont alors gardées.

## Un seul patron existe

Lors de l'existence d'un seul patron de cooccurrence, on suppose que le patron existant n'a pas été trouvé dans les corpus lors de la construction de la table. Son poids équivaut alors à zéro. La comparaison n'a pas lieu car c'est le patron existant dans la table qui est proposé.

Dans le cas où aucun des patrons n'existe dans la base, l'algorithme se retrouve devant un cas similaire à celui évoqué plus haut : à défaut d'autres informations pour lever l'ambiguïté, les deux patrons sont gardés.

## 8.2.2 Exemple d'application de l'algorithme

L'analyseur syntaxique extrait quatre relations de dépendance (liées au rattachement prépositionnel) à partir de la phrase suivante :

(1) La méthode d'amortissement choisie aura un impact significatif sur les comptes.

Parmi ces relations, il existe un rattachement fiable et un cas d'ambiguïté de rattachement manifesté par la présence de trois relations de dépendance pour un même élément à rattacher :

A_MF1(<méthode:1>,<de:2>,<amortissement:3>)

A_MF2(<avoir:5>,<sur:9>,<compte:11>)

A_MF2(<impact:7>,<sur:9>,<compte:11>)

A_MF2(<significatif:8>,<sur:9>,<compte:11>)
L'algorithme valide automatiquement la première dépendance et met en œuvre les comparaisons nécessaires entre les éléments X Prép des dépendances avec le trait MF2.

La première comparaison concerne les patrons avoir sur et impact sur. La table de patrons de cooccurrences contient, parmi d'autres données :

... 0.0008 avoir|sans 0.0005 avoir|sous 0.0118 avoir|sur ... 0.0005 impact|selon 0.0626 impact|sur ... 0.0323 significatif|à ...

D'après les poids observés dans la base, c'est le deuxième patron (impact sur) qui est validé car son poids est le plus élévé :

0.0118 avoir|sur 0.0626 impact|sur

La dépendance A(<avoir :5>,<sur :9>,<compte :11>) est alors éliminée et la dépendance A(<impact :7>,<sur :9>,<compte :11>) potentiellement validée. Elle ne le sera pas définitivement tant qu'il restera pour la même phrase d'autres dépendances en concurrence (ayant le même élément N) à rattacheter (dans l'exemple il reste la dépendance A(<significatif :8>,<sur :9>,<compte :11>)).

Par la suite, le patron significatif sur est recherché dans la table dans le but de comparer son EPR avec celui de impact sur. Or, le processus de comparaison se trouve ici dans le cas où l'un des patrons n'existe pas dans la table (c'est le cas pour significatif sur). Cela signifie qu'il n'a pas été attesté dans le corpus et donc que sa mesure EPR vaut zéro.

C'est donc le patron impact sur qui est validée et par conséquent la dépendance A(<impact :7>,<sur :9>,<compte :11>) est la seule gardée. La sortie définitive de l'analyse pour la phrase de l'exemple plus haut est donc :

A(<méthode:1>,<de:2>,<amortissement:3>) A(<impact:7>,<sur:9>,<compte:11>)

Les marques de fiabilité ont disparu car on considère correctes toutes les relations produites<fnref n="2" />.

<footnote n="2">²L'option de visualiser ou non ces marques se fait par cohérence avec les autres dépendances extraites par l'analyseur, dans le but d'obtenir une sortie homogène. Ces marques sont toujours accessibles car elles sont encodées sous forme de trait pour chaque dépendance liée au rattachement prépositionnel.</footnote>
### 8.2.3 Évaluation

Nous avons évalué les résultats de l'ensemble de la méthode proposée sur le corpus B, utilisé pour valider aussi les grammaires initiales. Pour rappel, ce corpus est constitué de trois corpus des domaines économique, scientifique et juridique, extraits du Web, avec un total de 9.339 mots et 337 phrases (cf. Annexe E). Une version corrigée manuellement après une première analyse par le parseur atteste 1.089 dépendances liées au rattachement prépositionnel.

L'évaluation du résultat de la levée d'ambiguïtés est obtenu automatiquement grâce à un script qui compare la sortie de l'analyseur après cette étape de désambiguïsation avec le corpus validé manuellement. Le tableau 1 recapitule les résultats obtenus en utilisant la grammaire initiale et la grammaire de base, avec et sans levée d'ambiguïtés.

<table><caption>Table 1. Résultats des grammaires G1 et G2 initiales et G2 après la levée d'ambiguïtés.</caption><thead><tr><td>Grammaires initiales</td><td>Précision</td><td>Rappel</td><td>F1</td><td>Déps.</td></tr></thead><tbody><tr><td>G1</td><td>87,49 %</td><td>77,04 %</td><td><b>81,93 %</b></td><td>959</td></tr><tr><td>G2</td><td>71,37 %</td><td>92,10 %</td><td><b>80,40 %</b></td><td>1413</td></tr><tr><td>G2 après désamb.</td><td>83,21 %</td><td>85,12 %</td><td><b>84,16 %</b></td><td>1120</td></tr></tbody></table>

D'après ces résultats, il est facile de constater que la moyenne générale F1 est supérieure dès lors qu'on combine la grammaire symbolique et l'apprentissage de la sous-categorisation pour la levée des ambiguïtés. Cette meilleure moyenne est obtenue par une baisse du taux de précision par rapport à la meilleure grammaire à base de règles (G1) mais par une augmentation du taux de rappel.

Il est important de signaler que, à la différence des résultats rapportés en début du chapitre précédent (section 7.2), ces résultats sont obtenus pour tout type d'ambiguïté de rattachement, c'est-à-dire, quelle que soit la configuration des constituants et non pas seulement pour la configuration classique VP NP PP. Des configurations avec plusieurs PPs sont ainsi prises en compte (VP NP PP1 PP2 ... PPn).

### 8.2.4 Analyse des erreurs

Globalement, les erreurs existantes sont de deux types. Elles peuvent provenir d'erreurs dans les étapes précédentes de l'analyse linguistique (segmentation, étiquetage, etc.) ou bien elles peuvent être dues aux informations erronées stockées dans la base de patrons de cooccurrence.

L'exemple suivant montre une erreur d'étiquetage au niveau de la relation de dépendance A_MF2_5(<sommer :1>,<de :2>,<résultat :3>) :

A_MF1_3(<solde:12>,<de:14>,<gestion:15>)
A_MF1_3(<résultat:3>,<de:4>,<exploitation:5>)
A_MF2_5(<sommer:1>,<de:2>,<résultat:3>)
A_MF2_7(<résultat:18>,<avant:20>,<impôt:21>)
A_MF2_9(<courant:19>,<avant:20>,<impôt:21>)
102>La somme du résultat d'exploitation et du résultat financier fournit un solde intermédiaire de gestion : le résultat courant avant impôts.

En effet, le nom *somme* a été etiqueté comme verbe par l'étiqueteur et une fausse relation (`<sommer :1>,<de :2>,<résultat :3>`) a été extraite. Étant donné qu'elle n'a pas dû être attestée dans la table de patrons, cette relation a été maintenue (et comptée comme erreur).

Les deux exemples suivants, en revanche, sont des erreurs dues aux informations erronées de la table (estimations des probabilités des patrons). Pour la phrase qui suit, trois relations sont en concurrence avec `<par :16>,<exploitation :18>` comme syntagme prépositionnel à rattacher :

A_MF1_3(<rentabilité:6>,<de:7>,<société:9>)
A_MF1_3(<effet:21>,<de:22>,<structure:24>)
A_MF2_5(<intégrer:11>,<par:16>,<exploitation:18>)
A_MF2_7(<excédent:14>,<par:16>,<exploitation:18>)
A_MF2_9(<dégagé:15>,<par:16>,<exploitation:18>)
104>Le résultat courant exprime clairement la rentabilité de la société en intégrant à la fois les excédents dégagés par l'exploitation et les effets de sa structure bilantuelle.

Après désambiguïsation, on obtient la relation suivante (les deux autres proposées par l'analyseur initialement sont effacées) :

A_MF2_5(<intégrer:11>,<par:16>,<exploitation:18>)

En effet, dans la table de patrons de sous-catégorisation la valeur du patron *dégager par* (qui serait le patron correct pour cet exemple) est inférieure à celle de *intégrer par* :

0.0371 intégrer|par

...

0.0010 excédent|pour

...

0.0061 dégager|par

Dans ce cas, le corpus initial ne contient pas assez d'occurrences du patron *dégager par* pour le calcul des valeurs correctes des EPR. Le même problème se pose pour l'exemple suivant avec le syntagme `<dans :10>,<milieu :12>` à rattacher :

A_MF1_3(<propagation:5>,<de:6>,<énergie:8>)

A_MF2_5(<agir:2>,<de:3>,<propagation:5>)
A_MF2_5(<faire:20>,<dans:21>,<vide:23>)
A_MF2_7(<énergie:8>,<dans:10>,<milieu:12>)
A_MF2_8(<propagation:5>,<dans:10>,<milieu:12>)
A_MF2_9(<mécanique:9>,<dans:10>,<milieu:12>)
228>Il s' agit de la propagation d' une énergie mécanique dans un milieu matériel : ce déplacement ne peut se faire dans le vide .

La relation proposée comme correcte est la suivante :

A_MF2_7(<énergie:8>,<dans:10>,<milieu:12>)

La table de patrons de sous-catégorisation contient les informations suivantes :

0.0206 énergie|dans

...

0.0117 propagation|dans

...

0.0003 mécanique|dans

Dans ce cas aussi, il n'y a pas assez d'occurrences dans les corpus collectés du patron propagation dans, qui serait la bonne solution pour cet exemple.

Malgré ces erreurs, les résultats globaux de la méthode démontrent l'avantage d'une approche hybride qui combine des grammaires symboliques avec des techniques d'apprentissage.

Nous allons par la suite montrer des variations réalisées autour des paramètres utilisés pour la mise en œuvre de la méthode telle qu'elle a été présentée jusqu'ici. Les résultats obtenus renforcent la conclusion dégagée à partir des chiffres présentés à la table 1.

## 8.3 Variations sur les paramètres

Nous avons voulu modifier certains paramètres utilisés lors de la réalisation de la méthode générale décrite jusqu'ici, dans le but de comparer les résultats et de valider notre approche.

Les variations sur les paramètres concernent :

1. l'acquisition de dépendances uniquement « fiables » provenantes de l'analyse du corpus B pour la construction de la table d'informations lexicales;

2. la variation dans la taille du corpus à partir duquel on crée la table de patrons de sous-catégorisation;

3. l'utilisation d'un seuil de fréquence (et non pas de la mesure EPR) pour la prise en compte des patrons de sous-catégorisation lors de la levée d'ambiguïtés.

Nous présentons par la suite ces trois expériences ainsi que les résultats obtenus pour chacune d'elles.
### 8.3.1 Acquisition de dépendances uniquement « fiables »

Dans notre modèle, nous avons créé la table de patrons de cooccurrence à partir de toutes les dépendances extraites par l'analyseur lors d'une première analyse d'un très grand corpus (voir section 7.5).

Cependant, puisque notre grammaire permet de marquer les dépendances selon leur degré de fiabilité, nous avons fait l'hypothèse que l'utilisation *uniquement* des dépendances extraites par des règles fiables (MF1) permettra la création d'une table d'informations lexicales moins bruitée, c'est-à-dire avec des patrons de cooccurrence majoritairement corrects. On suppose alors, que cette table aidera à une meilleure levée d'ambiguïtés, ce qui permettra d'obtenir un meilleur taux de précision et une meilleure moyenne F1. La figure 8.1 schématise notre démarche.

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIG. 8.1 – Apprentissage exogène avec uniquement des relations MF1.</figcaption></figure>

En effet, on utilise les dépendances avec un taux de précision inférieur à 93 % (MF2) pour les transformer en requêtes pour le Web. Les résultats obtenus de ces requêtes constituent un corpus que nous analysons avec la grammaire. À la différence de l'expérience principale (schématisée par la figure 7.3 du chapitre précédent, où les patrons de cooccurrence sont extraits de l'ensemble de dépendances produites lors d'une première analyse) nous constituons ici la base d'exemples uniquement avec les patrons des dépendances « fiables », c'est-à-dire celles obtenues avec des règles ayant un taux de précision supérieur à 93 %.

Le processus de désambiguïsation se fait alors en utilisant la base d'exemples créée avec cet ensemble de relations « fiables ». La taille de cette table de patrons de cooccurrence est réduite environ de la moitié par rapport à l'expérience principale (elle contient encore quelques erreurs dues à la transformation initiale de dépendances en requêtes).

Comme pour l'expérience principale, des mesures EPR sont calculées pour chaque patron de cooccurrence (calcul de l'estimation de rattachement entre X Prép et X. Par la suite, l'algorithme de levée d'ambiguïtés utilise cette table pour le même corpus à valider.

Le tableau suivant montre les résultats de cette expérience :
<table><thead><tr><th>Grammaires initiales</th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><td>Toutes déps.</td><td>83,21 %</td><td>85,12 %</td><td><strong>84,16 %</strong></td></tr><tr><td>Uniquement déps. MF1</td><td>79,08 %</td><td>86,04 %</td><td>82,41 %</td></tr></tbody></table>

Il existe une amélioration par rapport à l'utilisation uniquement d'une grammaire à base de règles (rappel table 1, moyenne de 81,93 % pour la grammaire G1). En revanche, les résultats sont inférieurs par rapport à la méthode principale qui tient compte de l'ensemble des dépendances extraites lors de l'analyse du grand corpus, quel que soit leur mesure de fiabilité.

Ces résultats confirment que la quantité de dépendances à apprendre est plus important que le fait qu'elles soient bruitées : la quantité compense le bruit, ce qui conforte l'idée de l'utilisation d'un très grand corpus, le Web, même si une partie des données n'est pas « propre ».

### 8.3.2 Utilisation de corpus d'apprentissage plus petits

Pour la deuxième expérience, nous avons voulu créer la table de patrons de cooccurrence à partir de différents corpus, plus petits que le Web et des mêmes domaines que le corpus à valider (économique, scientifique, juridique) :

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIG. 8.2 – Apprentissage exogène avec des relations MF1 et MF2.</figcaption></figure>

L'ensemble du corpus provenant du Web représente 150 fois le corpus B initial : il a environ 38 millions de mots (38.242.073 mots). Nous avons fait l'hypothèse qu'un corpus plus petit (environ 30 fois supérieur au corpus à valider, c'est-à-dire 250.178 mots) mais plus propre (mêmes domaines et genres, sans erreurs dues à la déhtmlisation, etc.) pourrait favoriser la création d'une table de patrons de cooccurrence plus efficace pour la levée d'ambiguïtés de rattachement.

Pour cette expérience, ainsi que pour l'expérience principale (cf. figure 7.3) nous avons utilisé pour la création de la base d'exemples des corpus différents au corpus à valider.
Nous avons aussi fait une expérience d'apprentissage *endogène* : nous avons utilisé le même corpus à valider comme source pour l'extraction des patrons de cooccurrence (stratégie similaire à [Bou94]):

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIG. 8.3 – Apprentissage endogène avec uniquement des relations MF1.</figcaption></figure>

Dans les deux cas, avec le corpus d'environ 250.000 mots et avec le même corpus à valider, la méthode a été la même : première analyse, obtention d'un ensemble de dépendances, transformation en patrons de cooccurrence et calcul de leurs mesures d'estimation de la probabilité de rattachement. Pour le grand corpus, la base contient environ 15.000 patrons; pour le corpus à valider, environ 800.

L'algorithme de levée d'ambiguïtés a été appliqué en utilisant ces deux bases différentes. Les résultats sont exprimés dans la table suivante :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><th>G1</th><td>87,49 %</td><td>77,04 %</td><td>81,93 %</td></tr><tr><th>Corpus Web</th><td>83,21 %</td><td>85,12 %</td><td><strong>84,16 %</strong></td></tr><tr><th>Grand corpus</th><td>79,92 %</td><td>86,87 %</td><td>83,25 %</td></tr><tr><th>Corpus B</th><td>82,19 %</td><td>85,58 %</td><td>82,41 %</td></tr></tbody></table>

On constate que, même avec des corpus beaucoup plus petits que notre corpus tiré du Web à partir d'une première analyse du corpus B, les résultats sont meilleurs en combinant grammaire symbolique et apprentissage. Cette idée renforce la conclusion à laquelle nous sommes arrivés plus haut. En revanche, les différents taux de précision et aussi les moyennes générales sont légèrement inférieures à celles obtenues avec le très grand corpus. Cela montre une fois de plus, que l'important pour cette méthode est d'obtenir une base de patrons de cooccurrence la plus grande possible : la taille est donc plus significative que la « qualité » des données.

### 8.3.3 Calcul d'un seuil de fréquence

Nous avons voulu utiliser une mesure statistique différente de la mesure EPR comme information sur un patron de cooccurrence donné. Nous avons ainsi mesuré la fréquence attestée dans le corpus (Web) du patron de cooccurrence X Prép. Cette fréquence est
donc relative au corpus dont on extrait le patron et non au patron de cooccurrence dans l'absolu.

L'hypothèse faite au départ de cette expérience est la suivante : plus un patron est fréquent dans le corpus, plus il est fiable. Nous avons ainsi créé la table de patrons de cooccurrence par rapport à différents seuils établis pour la mesure de fréquence.

Une première table a été créée comme table de base autorisant tout patron, quel que soit son seuil de fréquence. Par la suite, d'autres tables avec des seuils supérieurs à 5, 10, 15, 20 et 25 ont été construites. Pour chaque table, l'algorithme de levée d'ambiguïtés a été appliqué sur l'ensemble de dépendances du même corpus à valider.

Le tableau suivant synthétise quelques uns des résultats obtenus, tout en les comparant à ceux obtenus en utilisant la mesure EPR :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><td>Mesure EPR(X,Prép)</td><td>83,21 %</td><td>85,12 %</td><td>84,16 %</td></tr><tr><td>fréquence (X,Prép) > 0</td><td>81,60 %</td><td>83,29 %</td><td>82,43 %</td></tr><tr><td>fréquence (X,Prép) > 5</td><td>80,89 %</td><td>83,38 %</td><td>82,12 %</td></tr><tr><td>fréquence (X,Prép) > 10</td><td>80,05 %</td><td>83,47 %</td><td>81,73 %</td></tr><tr><td>fréquence (X,Prép) > 25</td><td>78,56 %</td><td>83,93 %</td><td>81,16 %</td></tr></tbody></table>

En effet, on constate que l'hypothèse faite en début de cette expérience n'est pas validée : l'augmentation de la fréquence des seuils est plutôt négative pour la levée d'ambiguïtés liées au rattachement prépositionnel. Cela s'explique facilement, car plus le seuil est élevé, plus le nombre de patrons de cooccurrence diminue et, comme nous l'avons demontré plus haut, l'important est d'avoir une base de patrons la plus riche possible.

Voici le nombre de patrons obtenus pour chacun des seuils établis :

<table><thead><tr><th>Seuil de fréquence</th><th>Nombre de patrons</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fréquence (X,Prép) = 5</td><td>6432</td></tr><tr><td>Fréquence (X,Prép) = 10</td><td>2109</td></tr><tr><td>Fréquence (X,Prép) = 15</td><td>940</td></tr><tr><td>Fréquence (X,Prép) = 20</td><td>615</td></tr><tr><td>Fréquence (X,Prép) = 25</td><td>449</td></tr></tbody></table>

Une fois de plus, la quantité de données s'avère un paramètre plus significatif que tout autre type de critère, en l'occurence la fréquence d'apparition, plus haut (8.3.1 et 8.3.2) la « propreté » des données.

## 8.4 Résumé

Dans cette troisième partie de la thèse, constituée des chapitres 7 et 8, nous avons décrit une méthode permettant l'amélioration du résultat des analyses pour le rattachement prépositionnel. Cette technique, telle que nous l'avons présentée au chapitre précédent, est fondée sur une division de l'analyse en deux étapes : extraction de relations de dépendance pour les transformer en patrons de cooccurrence intégrés dans la grammaire (avec
des mesures statistiques) et utilisation de ces patrons pour la levée d'ambiguïtés liées au rattachement prépositionnel.

Le résultat d'une telle approche implique une lexicalisation de la grammaire initiale, à laquelle on aboutit par la combinaison de la grammaire symbolique avec des techniques d'apprentissage.

Comme nous le montrons dans ce chapitre, les meilleurs résultats (basés sur une moyenne du taux de précision et de rappel, F1 = 84,16 %) sont obtenus avec un grand corpus (le Web) pour la création de la base d'informations lexicales (nombre plus élévé de patrons) et une mesure de calcul de l'information mutuelle entre les éléments intégrant ces patrons.

Notre approche permet ainsi d'améliorer les résultats obtenus uniquement par une grammaire à base de règles. Les informations lexicales et statistiques obtenues sur un très grand corpus s'avèrent très utiles pour une meilleure résolution des ambiguïtés structurelles liées au rattachement prépositionnel.
# Conclusion

## Contexte

L'analyse syntaxique robuste (*robust parsing*) est devenue une technique essentielle pour toute application qui touche au contenu des documents (recherche d'information, systèmes de question-réponse, etc.). De par leur définition, les analyseurs robustes sont amenés à traiter des grandes quantités de corpus hétérogènes et à toujours produire une analyse réutilisable dans d'autres applications.

Cependant, une des difficultés majeures à laquelle se heurtent ces systèmes est la production d'analyses avec un taux de précision élevé et stable quelles que soient les caractéristiques du corpus en entrée (domaine « standard » ou spécialisé, données « propres » ou bruitées, encodage enrichi ou appauvri, etc.).

Ainsi, il existe des phénomènes présents dans tous les types de corpus, généralement bien modélisés dans la plupart des systèmes. Pour ces phénomènes, les stratégies adoptées par les analyseurs existants donnent des résultats significatifs (par exemple, plus de 90 % de taux de précision pour le marquage de syntagmes nominaux, pour l'extraction de la relation de dépendance sujet<fnref n="3" /> etc.).

En revanche, il existe aussi un ensemble de phénomènes plus « complexes » du point de vue de leur traitement automatique, qui de ce fait sont mal modélisés dans les grammaires des analyseurs (ou pas modélisés du tout). D'une part, il s'agit de phénomènes considérés au-delà de la linguistique, requérant une prise en compte spécifique qui met en jeu des paramètres liés à la ponctuation et à la visualisation de la structure du document. D'autre part, il s'agit de phénomènes linguistiques dont une analyse précise dépasse le niveau strictement syntaxique.

## Bilan

À partir de ces constats, nous avons proposé et implémenté une architecture pour un analyseur robuste capable de faire face à ces problèmes, c'est-à-dire capable de traiter du texte libre appartenant à différents domaines avec une couverture et une précision élevées et homogènes.

Plus précisément, nous avons conçu un modèle d'analyseur syntaxique qui maîtrise la variété des phénomènes linguistiques et structurels présents dans des corpus tout venant et garantit la qualité des analyses produites.

<footnote n="3">³Pour la relation sujet-verbe, la précision est de 92,5 % pour IFSP, l'analyseur du français de XRCE [AMC97a], et de 95 % pour l'analyseur de l'anglais de l'université de Helsinki [TJ97].</footnote>
Pour ce faire, dans un premier temps, notre travail a consisté à caractériser et à évaluer quelques systèmes existants dans le but de mieux cerner d'une part leurs caractéristiques et, d'autre part, d'identifier précisément les phénomènes qui font baisser leurs performances.

Cela nous a permis d'envisager une architecture basée sur la modularité et l'adaptabilité des grammaires : reconfiguration automatique de différents modules grammaticaux selon le type de phénomène présent dans l'entrée à analyser et acquisition automatique d'informations lexicales, puisées dans de grandes collections de données, dans le but d'enrichir les grammaires de dépendances en vue d'améliorer la résolution de certains cas d'ambiguïté structurelle.

Nous avons mis en œuvre cette approche sur la base de la plate-forme XIP [AMCR02] tout en profitant des avantages que ce formalisme présente ( souplesse pour l'enrichissement des règles, facilité d'ajouter ou d'enlever des modules grammaticaux, possibilité d'articuler plusieurs ressources, etc.).

Par rapport à l'analyseur XIP-F existant, la nouvelle architecture que nous avons définie est basée sur une analyse syntaxique à deux niveaux : selon les caractéristiques structurelles de chaque unité en entrée, différentes grammaires sont appliquées, tout d'abord une grammaire noyau (pour les phrases appelées N1), ensuite des grammaires spécialisées au traitement de différents phénomènes (pour les phrases N2). Préalablement à l'application de la grammaire noyau, un module de prétraitement identifie des unités au-delà de la définition classique des phrases (listes et titres).

L'application de l'ensemble de ces grammaires que nous avons construites garantit un taux de précision constant pour environ deux tiers des corpus analysés quel que soit leur domaine. En effet, la grammaire noyau *couvre* environ 20 - 25 % des phrases de tout corpus et le pourcentage de phrases *couvertes* par les grammaires spécialisées est d'environ 17 % pour la ponctuation (phénomènes de clôture –guillemets et parenthèses–, 15 % pour les titres et de 10 % pour listes et énumérations). La notion de « couverture » doit être comprise comme le pourcentage de phrases analysées pour lesquelles le parseur est capable de donner un taux de précision élevé (entre 90 % et 96 %) pour le *chunking* et pour l'extraction de la dépendance de base sujet.

Cette notion de « couverture » est liée à la notion de « fiabilité » de l'analyse : environ deux tiers des phrases des corpus de domaines variés sont analysés avec un taux de précision assez haut ; le tiers de phrases restant est aussi analysé, mais la précision de cette analyse reste moins fiable (c'est-à-dire que des segments et des dépendances sont produites mais leur précision risque d'être plus faible à cause de la structure et des phénomènes particuliers dans la phrase jusqu'ici non modélisés). Notre approche modulaire permet d'améliorer les performances linguistiques de l'analyseur sans pour autant nuire à sa couverture.

À côté de cette approche modulaire, nous avons proposé une méthodologie d'ap-
prentissage non supervisé<fnref n="4" /> permettant l'enrichissement de l'analyseur avec un lexique de
patrons de cooccurrence pondérés, obtenus automatiquement à partir de grandes collec-

<footnote n="4">⁴L'approche est non supervisée car les relations de dépendance sont produites automatiquement par l'analyseur.</footnote>
tions de données dans le Web. Concrètement, les poids donnés à ces patrons sont des poids calculés sur des cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles : ils sont associés à des mots apparaissant initialement dans une même relation de dépendance (des attachements produits par l'analyseur lors d'une première analyse), ce qui permet d'éliminer certains cas où un lien serait impossible (par exemple, entre deux propositions différentes).

Pour ce faire, ces dépendances sont transformées en requêtes soumises à un moteur de recherche sur le Web (sous la forme « X NEAR Prép » , où X est un nom, un verbe ou un adjectif et Prép une préposition). Les documents obtenus sont alors analysés et les dépendances liées au rattachement prépositionnel sont toutes stockées avec, pour chacune, une mesure d'estimation de la probabilité de rattachement calculée sur la base de la fréquence d'apparition dans les corpus collectés. Lors de la désambiguïsation entre deux dépendances, l'algorithme choisit celle ayant un poids plus élevé ; en cas de poids égaux, c'est l'heuristique du rattachement le plus proche qui est appliquée.

Dans l'ensemble, cette technique permet d'améliorer la précision des dépendances liées
au rattachement prépositionnel quelle que soit sa configuration : 71,37 % de précision
initiale avec l'analyseur à base de règles, 83,21 % après désambiguïsation en utilisant le
lexique acquis automatiquement avec des informations de sous-catégorisation pondérées
(la moyenne F1 est de 80,40 % initialement et de 84,16 % après l'application de notre
méthode).

Perspectives

La grammaire noyau et les grammaires spécialisées produisent une analyse fine pour
environ 65 % des phrases des corpus tout venant. Des évaluations de la dépendance sujet
montrent qu'il n'y a pas de variation en qualité selon les différents phénomènes. Nous ob-
tenons une analyse globalement fiable dont la qualité reste stable à travers l'hétérogénéité
des corpus.

Cependant, quelques phrases présentent encore des problèmes, par exemple, celles
contenant des phénomènes non modélisés (des propositions interrogatives, exclamatives,
impératives) :

“ Quel rôle veut-on donner aux salariés ? ”

“ La preuve, la kit-car et la T4 l'utilisent ! ”

“ Soulignons en outre que les centrales brûlent quelque 44 millions de tonnes de char-bon dur chaque année.”

L'ensemble des phrases de ce type ne représente qu'entre 5 % et 7 % dans nos cor-
pus (certainement plus dans des corpus de type manuel d'instructions) ; une grammaire
spécialisée permetrait un traitement spécifique de ces phénomènes (nous ne l'avons pas
modélisée et implémentée dans le cadre de notre travail faute de temps).

En revanche, il existe d'autres phénomènes pour lesquels des solutions diverses, plus
ou moins complexes, sont envisageables.

a) Premièrement, il serait souhaitable d'améliorer certaines règles des grammaires existantes, dans le but d'augmenter la précision et le rappel (cas non ou mal repérés alors
qu'ils sont, a priori, modélisés). De plus, il faudrait étendre le nombre de règles pour prendre en compte des sous-cas non modélisés jusqu'ici (par exemple, listes où l'amorce n'a pas deux points, listes imbriquées, titres avec ponctuation finales). Exemples :

"La vaporisation de l'essence est une étape importante dans le processus de carburation, et plusieurs facteurs sont à prendre en compte.

1) La pression qui, à une température donnée, tend un liquide à s'évaporer d'autant plus vite que la pression est basse. (la pression atmosphérique est plus basse à haute altitude qu'au niveau de la mer)

2) La température, qui sous la pression fait évaporer les liquides plus ou moins rapidement."

Cet exemple n'est pas repéré comme liste parce que l'amorce ne finit pas par deux points.

"Les Etats contractants accorderont aux réfugiés résidant régulièrement sur leur territoire le même traitement qu'aux nationaux en ce qui concerne les matières suivantes :

a) Dans la mesure où ces questions sont réglementées par la législation ou dépendent des autorités administratives : la rémunération, y compris les allocations familiales lorsque ces allocations font partie de la rémunération, la durée du travail, les heures supplémentaires, (...);

b) La sécurité sociale (les dispositions légales relatives aux accidents du travail, aux maladies professionnelles, à la maternité, à la maladie, à l'invalidité, à la vieillesse et au décès, au chômage, aux charges de famille, ainsi qu'à tout autre risque qui, conformément à la législation nationale, est couvert par un système de sécurité sociale), sous réserve :

i) Des arrangements appropriés visant le maintien des droits acquis et des droits en cours d'acquisition;

ii) Des dispositions particulières prescrites par la législation nationale du pays de résidence (...)."

Quant à cet exemple, le problème réside dans l'identification de la liste imbriquée.

"Les bougies : il est conseillé de vérifier leur état régulièrement."

Ici, le titre n'est pas identifié à cause de la ponctuation.

b) Une autre source importante de problèmes qui influent sur les résultats de l'analyseur sont les erreurs liées à des étapes de traitement linguistique précédent (normalisation, segmentation ou étiquetage morphologique). Pour ce problème, il faudrait améliorer les ressources et les outils de traitement morphologique.

c) Enfin, il existe encore un certain nombre de phénomènes requérant une analyse plus poussée souvent au-delà de la syntaxe (par exemple les coordinations ambiguës).

"Cela réduit la valeur de l' immeuble d'autant au bilan et au bout de vingt ans cet immeuble figurera donc pour une valeur nulle ."

Ainsi, dans cet exemple, une analyse superficielle donnerait les deux syntagmes prépo-
situationnels avec la préposition *au* comme coordonnés, alors qu'ici la coordination se situe
à un niveau supérieur (il s'agit des deux propositions).

En ce qui concerne la méthode proposée pour améliorer les résultats liés à la désambiguïsation du rattachement prépositionnel, elle peut être étendue dans le but de résoudre des cas jusqu'à présent problématiques (mauvais calcul des mesures d'estimation des probabilités de rattachement).

Une extension de cette méthode consisterait à utiliser les trois éléments d'une relation de dépendance (X Prép Y) pour le calcul de la mesure d'estimation de la probabilité de rattachement et non pas celle de son patron de sous-catégorisation (constitué des deux premiers éléments). Cette technique demanderait la construction d'une base de tri-grammes à partir d'un corpus encore plus grand pour qu'il soit suffisamment représentatif de la présence des trois éléments.

Au niveau de l'algorithme, en cas d'ambiguïté, la priorité serait donnée à la structure constituée des trois éléments, mais au cas où elle ne serait pas attestée dans la table, la recherche serait effectuée par rapport aux patrons de sous-catégorisation.

Une autre option à explorer est celle de la généralisation de la méthode avec l'utilisation de classes sémantiques. Ces classes seraient intégrées sous forme de traits pour chaque élément de la relation, et l'algorithme utiliserait ce critère (concordance de classe sémantique entre une tête et un élément à rattacher) pour effectuer la levée de l'ambiguïté.

Finalement, il est envisageable que cette méthode puisse être adaptée à d'autres cas
de problèmes d'ambiguïté structurelle, notamment le cas de la coordination.
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[Vau71] B. Vauquois. Modèles pour la traduction automatique. Dans *Mathématiques et Sciences Humaines*, numéro 34, pages 61–71, Paris, 1971.

[Vau73] B. Vauquois. Les sytèmes informatiques et l’analyse de texte. Dans *L’analyse des corpus linguistiques. Problèmes et méthodes de l’indexation maximale*, Strasburg, 1973.

[Ver02] J. Vergne. Une méthode pour l’analyse descendante et calculatoire de corpus multilingues : application au calcul des relations sujet-verbe. Dans *Actes de TALN-2002*, Nancy, 2002.

[Vir89] J. Virbel. Linguistic knowledge an text structures. Dans *Structured Documents*. André, J. and Quint, V. and Furuta, R., Cambridge University Press, 1989.

[VJ96] A. Voutilainen et T. Jarvinen. Using the English Constraint Grammar parser to analyse a software manual corpus. Dans *Industrial Parsing of Software Manuals*. Language and Computers : Studies in practical linguistics, 17, Rodopi, Amsterdam, 1996.
[Vol00] M. Volk. Scaling up. Using the WWW to resolve PP attachment ambiguities. Dans *Proceedings of Konvens*, pages 151–155, Ilmenau, 2000.

[Vol01a] M. Volk. The automatic resolution of prepositional phrase attachment ambiguities in German. Dans *Habilitationschrift*, Université de Zurich, 2001.

[Vol01b] M. Volk. Exploiting the WWW as a corpus to resolve PP attachment. Dans *Proceedings of Conference on Corpus Linguistics*, pages 601–606, Lancaster, 2001.

[Weh92] E. Wehrli. The IPS system. Dans *14th International Conference on Computational Linguistics, COLING-92*, pages 870–875, Nantes, 1992.

[WF96] H. Wu et T. Furugori. A hybrid disambiguation model for prepositional phrase attachment. *Literary and Linguistic Computing*, 11(4):187–192, 1996.

[Whi95] M. White. Presenting punctuation. Dans *Proceedings from European Workshop on Natural Language Generation*, pages 107–125, Leiden, Pays Bas, 1995.

[ZDV97] J. Zavrel, W. Daelemans, et J. Veenstra. A rule-based approach to prepositionnal phrase attachment disambiguation. Dans *Conference on Computational Natural Language Learning, CoNLL-97*, pages 136–144, Madrid, 1997.
Annexes
<figure><img src="image_33.png" /></figure>
# Annexe A

## Corpus pour l'étude initiale

### A.1 Description

Le corpus utilisé pour les expériences initiales (repérage de phénomènes problématiques du point de vue de leur traitement automatique<fnref n="1" />, développement de la grammaire noyau et des grammaires spécialisées) est constitué d'un ensemble de corpus collectés sur le Web (courant 2000) appartenant à des domaines et genres différents :

- juridique (rapport d'audiences, projets de loi),

- scientifique (médecine, physique, télécommunications),

- économique (rapport financier, journal *Les Echos*),

- journalistique (*Le Monde*, *Libération*, *L'Humanité*)

- technique (manuel d'instructions, description véhicule).

L'ensemble de ces corpus en français contient 153.023 mots et 5.205 phrases (notion de phrase élargie avec titres et listes, comptage effectué après identification de ces unités). La moyenne globale est d'environ 29,4 mots par phrase.

Le tableau suivant résume les caractéristiques de ces corpus.

<table><thead><tr><td>Domaine</td><td>Nbre de mots</td><td>Nbre de phrases</td><td>Longueur moyenne</td></tr></thead><tbody><tr><td>Juridique</td><td>23,1 %</td><td>35.339</td><td>1.005</td><td>35,16 mots</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>20,2 %</td><td>30.908</td><td>906</td><td>34,11 mots</td></tr><tr><td>Économique</td><td>20 %</td><td>30.664</td><td>1.111</td><td>27,60 mots</td></tr><tr><td>Journalistique</td><td>20,3 %</td><td>31.028</td><td>1.148</td><td>27,03 mots</td></tr><tr><td>Technique</td><td>16,4 %</td><td>25.084</td><td>1.037</td><td>24,19 mots</td></tr><tr><td>total</td><td>100 %</td><td>153.023</td><td>5.207</td><td>29,4 mots</td></tr></tbody></table>

<footnote n="1">¹Pour cette tâche permettant d'évaluer les sorties des analyseurs IFSP [AMC97a] et SEXTANT [Gre92] un corpus en anglais a aussi été utilisé. Il provient de la base de données du centre de recherche de Xerox et est composé de textes provenant du *Wall Street Journal* ainsi que d'un corpus de biologie.</footnote>
## A.2 Échantillon des corpus

Les fragments qui suivent appartiennent aux différents corpus en anglais et français. Les corpus en français présentent les marques fournies par les pré-traitements (décrits au chapitre 5.2).

### Corpus économique

<tit> Services traiteurs, services de restauration et services institutionnels </tit>

<list> L' Afrique du Sud compte plus de 25 000 restaurants et services annexes ayant un chiffre d'affaires combiné annuel d' environ 8,5 milliards de rands <sp>.</sp> Les deux segments visés sont <sp>:</sp> commercial ( hôtels, restaurants, restauration rapide, stations de vacances ) <sp>.</sp> institutionnel ( hôpitaux, établissements carcéraux, maisons d' enseignement, forces armées, sociétés minières ) <sp>.</sp> <list>

Trois entreprises dominent le segment des institutions et des services de cafétérias pour employés, et toutes ont des liens directs avec des fabricants de produits alimentaires.

L' approvisionnement de ces entreprises est assuré principalement par les fabricants et certains grossistes.

Les hôtels sont d' importants acheteurs de produits alimentaires sur le marché des restaurants et services annexes.

Ce secteur est en plein essor et, avec les prévisions fixant le nombre de touristes à un million par année d' ici 1996, il devrait représenter des débouchés de plus en plus intéressants.

Comme c' est le cas dans les autres segments du marché , des liaisons importantes existent entre les établissements hôteliers et les conglomérats.

Les restaurants et établissements de restauration rapide forment 29 % du marché des restaurants et services annexes et 76 % du segment commercial.

La restauration rapide à la nord-américaine n' est pas encore ancrée dans les moeurs sud-africaines, mais elle devrait connaître un croissance considérable grâce à l' urbanisation accrue et à la hausse du revenu disponible prévues prochainement.

Les chaînes McDonald et Burger King songent à s' installer sur ce marché.

<tit> 2 <sp>.</sp> 4 Politique agricole et alimentaire </tit>

Avant les élections de 1994, le Congrès National d' Afrique ( ANC ), a élaboré un document intitulé " Plan de reconstruction et de développement " ( RDP ) qui a servi de plateforme électorale à ce parti pour faire connaître ses objectifs.

Sous le gouvernement majoritaire, dirigé par l' ANC, le Plan a été adopté comme étant un " document provisoire " du gouvernement de l' unité nationale ( GNU ).

(...)

### Corpus technique

<tit> Allumecigare </tit>

Un allumecigare peut être monté au tableau de bord à la place de l' obturateur.

Pour utiliser l' allumecigare, enfoncer le bouton au maximum.

Il ressort automatiquement lorsque l' élément électrique a atteint la température correcte.

<tit> ( Accessoire en option ) </tit>

<tit> Commutateur d' éclairage accessoires </tit>

Un commutateur peut être monté à cet emplacement pour commander d'autres accessoires électriques ( voir page 53 ).

<tit> Commandes de chauffage </tit>
Levier supérieur ( 7 ) à droite - air dirigé vers le plancher de la cabine .

Levier supérieur ( 7 ) à gauche - air dirigé vers les aérateurs audessus du tableau de bord .

Déplacer le levier inférieur ( 8 ) vers la droite pour augmenter la température de l' air fourni par le chauffage .

Déplacer le levier vers la gauche pour obtenir de l' air non chauffé aux ouïes d' aération .

<tit> Commande d' inclinaison du volant de direction </tit>

Pour incliner le volant , tourner le levier de serrage dans le sens contraire des aiguilles d' une montre pour débloquer le volant .

Le resserrer lorsque le volant est à l' angle voulu .

(...)

Corpus scientifique

<tit> Résultats </tit>

Le mélanome est une tumeur rare dont l' incidence est en forte augmentation dans les pays indus-
trialisés : doublement de l' incidence en dix à quinze ans .

En France, on peut estimer l' incidence actuelle du mélanome entre 5000 et 6000 cas par an .

Deux types de facteurs de risque ont été identifiés dans le mélanome : des facteurs individuels, constitutifs ( phototypes, nombreux nævus, nævus atypiques, antécédents personnels ou familiaux de mélanome ) et un facteur comportemental, l' abus d' exposition au soleil ou aux ultraviolets ( UV ) artificiels ( niveau de preuve A ).

Le geste diagnostique, sauf exception, doit être l' exérèse complète de la lésion cutanée suspecte (standard).

L'ensemble de la pièce doit être confié à l' anatomopathologiste ( standard ).

Le compte rendu anatomopathologique doit, au minimum, comporter le diagnostic de la nature mélanocytaire et la malignité, l' épaisseur maximum en millimètres (selon la méthode de Breslow), l' état des marges d'exérèse, le niveau d'invasion (niveau de Clark), l' existence ou non d'une zone de régression et l' existence ou non d'une ulcération.

(...)

Plus de 11800 niveaux et de 3450 raies intenses, incluant de nombreuses données nouvelles, ont été rapportées dans un ouvrage publié en 1992 [ 1 ].

L' analyse de ces spectres n' est pas achevée pour autant ; la recherche des niveaux de U IV, de Es I et II, l' interprétation de très nombreux niveaux excités et de leurs structures hyper fines sont autant de raisons de poursuivre l' étude spectroscopique des plus grands édifices atomiques connus .

Le besoin de données spectroscopiques précises pour répondre à la haute qualité des spectres pris sur le Hubble Space Telescope a poussé à réviser et étendre les analyses de Ce III, Pr III, Nd II, Tb II, Er III [ 2 ], Au II et Au III.

La classification de deux autres spectres a débuté ici, Pt III en 1992 et Dy III [ 3 ] en 1994, dont les raies ont été respectivement reconnues dans les étoiles chimiquement particulières c Lupi et HR465.

(...).
## Corpus juridique

Il en résulte que les écoles publiques font partie intégrante du code complet de l'art. 93.

Par conséquent, les écoles publiques sont implicitement mais néanmoins clairement visées par le régime établi à l'art. 93 et sont donc protégées contre toute contestation fondée sur la Constitution ou la Charte.

Cette protection existe même si les droits relatifs aux écoles publiques ne sont pas eux-mêmes constitutionnalisés.

C'est le pouvoir absolu de la province de légiférer relativement aux écoles publiques, qui sont accessibles à tous les membres de la société, sans distinction, qui est constitutionnalisé.

La province demeure libre d'exercer, comme elle l'entend, son pouvoir absolu en matière d'éducation, sous réserve des restrictions relatives aux écoles séparées imposées par le par. 93 (1).

Le pouvoir législatif de la province n'est pas limité aux régimes d'écoles publiques et d'écoles catholiques romaines.

Cependant, une loi relative à l'éducation pourrait être assujettie à un examen fondé sur la Charte chaque fois que le gouvernement décide d'aller au-delà de son mandat de financer les écoles catholiques romaines séparées et les écoles publiques.

Les juges Sopinka et Major : Rien dans le par. 93 (3) de la Loi constitutionnelle de 1867 ne restreint le financement d'autres écoles.

Il prévoit explicitement l'exercice du pouvoir absolu pour établir un système d'écoles séparées ou dissidentes z là où il n'en existe pas.

Ni la loi sur le financement des écoles publiques ni une loi prescrivant le financement des écoles des appelants ne seraient visées par le par. 93(3).

Une telle loi ne porterait pas atteinte à un droit ou à un privilège de la minorité protestante ou catholique romaine et elle n'établirait pas un système d'écoles séparées ou dissidentes.

Lorsque la province exerce son pouvoir absolu en dehors des domaines mentionnés aux par. 93 (1) et (3), une distinction qui viole la Charte n'est pas « expressément autorisée » ni même prévue.

Dans ces cas, la situation de la loi en cause n'est pas différente de celle d'une loi adoptée en vertu de l'un ou l'autre des chefs de compétence énumérés à l'art. 92.

Appliquer la Charte n'invalidera aucun pouvoir conféré par l'art. 93.

Parce qu'ils sont pertinents pour déterminer les droits et privilèges des écoles catholiques romaines, certains droits et privilèges des écoles protestantes de la majorité ne bénéficient pas, par le fait même, de la protection de la Constitution.

Les droits et privilèges des écoles publiques ne constituent que des points de repère pour déterminer les droits et privilèges des écoles séparées.

(...)

## Corpus journalistique

<tit> « Un Paris traditionnel à droite et un plus moderniste à gauche » </tit>

Recueilli par CHRISTOPHE ALIX pour Liberation.

<tit> Le lundi 19 mars 2001 </tit>

Bruno Gouyette analyse les changements et les permanences de la géographie politique parisienne à l'issue d'un scrutin qui a vu le basculement de la capitale à gauche pour la première fois.

La gauche victorieuse à Paris, c'est un bouleversement de la carte électorale parisienne ?

La victoire de Bertrand Delanoë n'est pas un séisme électorale en faveur de la gauche : le rapport droite - gauche est de 50,4 % pour la droite et 49,6 % pour la gauche.
La gauche a eu 5.000 voix de moins que la droite! Quant au rapport en élus, la gauche plurielle ne dispose que de 56 % des sièges du conseil de Paris.

Ce n’est donc pas un raz-de-marée qui aurait bouleversé la donne politique à Paris.

S’il y a une nouveauté radicale dans l’élection du 19 mars, c’est dans l’élection d’un maire qui se consacre uniquement et totalement à Paris.

C’est un vrai changement par rapport à la stratégie de Jacques Chirac de 1977 à 1995.

Il n’y aurait donc pas de changement radical dans la nouvelle carte électorale issue du scrutin ? L’élection de dimanche n’est pas vraiment révolutionnaire pour qui se souvient des résultats des élections municipales de 1977 -les « élections matricielles » à Paris, car ce sont les premières municipales du genre dans la capitale.

En fait, les mêmes arrondissements avaient voté à gauche ou étaient en passe de le faire en mars 1977 : les IIe, IIIe, XIe, XIIIe, XVIIIe, XIXe et XXe avec une majorité à gauche et les Xe, XIIe et XIVe très près de passer à gauche.

Il y a vingt-quatre ans, un même écart de quelques milliers de voix séparait la droite et la gauche.

Ce qui était exceptionnel en fait, c’étaient les élections de 1983 et de 1989, qui avaient donné tous les arrondissements à la même majorité de droite.

(...)
## Corpus économique en anglais

Here are some changes in Social Security benefits and taxes that take effect with the new year :

**BENEFITS** : Monthly benefit checks increase 4.7 percent to offset the effects of inflation. The average retired worker's Social Security check will rise from $541 to $566. The increase also applies to recipients of Supplemental Security Income.

**PAYROLL TAX** : The tax rate rises from 7.51 percent to 7.65 percent. Employees will pay $765 for each $10,000 of earningssubject to tax.

**TAX ON SELF-EMPLOYED** : The rate rises to 15.30 percent. In 1989, the rate technically was 15.02 percent but the self-employed got an automatic 2 percent tax credit, so they paid 13.02 percent. They lose the 2 percent credit in 1990, but get to deduct half of Social Security taxes as a business expense.

**WAGE BASE** : Workers and self-employed individuals will pay Social Security taxes on the first $51,300 of earnings in 1990, up from $48,000 in 1989.

**MEDICARE PREMIUM** : Elderly and disabled workers will be charged $28.60 a month in 1990 for supplementary Medicare coverage, down from $31.90 in 1989. The decrease reflects the repeal of catastrophic health-care benefits. Medicare premiums are deducted directly from Social Security checks.

**EARNINGS LIMIT** : Social Security will allow beneficiaries ages 65 through 69 to earn $9,360 a year before reducing their benefits, up from $8,880 in 1989.

(...)

## Corpus scientifique en anglais

P0- wg is required for allocation and for initiation of Ba expression that marks the allocation process. P0- Competence of cells to express wg is independent of their ability to receive the hh signal. P0- Wild type wg alleles transfected into Drosophila tissue culture cells display wg protein on the cell surface and in the extracellular surface, whereas mutant proteins appear not to be secreted. P0- Mosaic analysis suggests that wg-expressing cells sustain en expression only in adjoining cells. P0- wg is a target gene of the homeotic selector genes and is regulated by exd. P0- wg and dpp are required for target field neurons to adopt their proper fates and to send axons into the developing target structure. P0- Germ line transformation demonstrates that the 3' untranslated region of wg is sufficient for apical localisation of the wg transcript. P0- Mitotic recombination clones homozygous for deficiencies of wts show overgrowth and abnormal morphogenesis indicating that wts is a tumor suppressor gene. P0- Mutations at the y locus during IR hybrid dysgenesis involve integrating not resident I-element. P0- Immunohistochemical methods were used to study the temporal and spatial expression patterns of the y gene product in embryonic and pupal development to elucidate y polypeptide function. P0- coli bind specifically to the fat body enhancer (FBE) of Yp1 and Yp2. P0- Deletion analysis of the Yp1 upstream sequences has demonstrated that additional sequences are functionally equivalent to the fat body enhancer (FBE) in Yp1 upstream regionP0- z interacts with w in an eye specific manner. P0- zen is required for the normal ontogeny of the zen pattern and fating of the amnioserosa. P0- Mutations in zygotic dorsal class gene zen do not interact with RpII140 [wimp].
# Annexe B

## Traitements linguistiques dans l'analyseur XIP-F

Nous montrons dans cet annexe les différents traitements linguistiques fournis par les composants de l'analyseur XIP-F pour la phrase suivante :

*La hausse des prix de l'aluminium réduira les marges des fabricants de boîtes.*

### B.1 Analyse morphologique

Les sorties correspondant à l'analyse morphologique sont produites par le module NTM (Normalisation, Tokenisation et Morphological analysis). Le fragment suivant correspond à la segmentation (tokenisation) et à l'étiquetage (tagging) des différents items de la phrase en exemple :

<table><tr><td>La</td><td>le</td><td>+Fem+SG+Def+Det+DET_SG</td></tr><tr><td>La</td><td>le</td><td>+Acc+Fem+SG+P3+PC</td></tr><tr><td>La</td><td>la</td><td>+Masc+InvPL+Noun+NOUN_INV</td></tr></table>

<table><tr><td>hausse</td><td>hausser</td><td>+avoir+se+SN+IndP+SG+P3+Verb+VERB_P3SG</td></tr><tr><td>hausse</td><td>hausser</td><td>+avoir+se+SN+IndP+SG+P1+Verb+VERB_P1P2</td></tr><tr><td>hausse</td><td>hausser</td><td>+avoir+se+SN+Imp+SG+P2+Verb+VERB_P1P2</td></tr><tr><td>hausse</td><td>hausser</td><td>+avoir+se+SN+SubjP+SG+P3+Verb+VERB_P3SG</td></tr><tr><td>hausse</td><td>hausser</td><td>+avoir+se+SN+SubjP+SG+P1+Verb+VERB_P1P2</td></tr><tr><td>hausse</td><td>hausse</td><td>+deSN+Fem+SG+Noun+NOUN_SG</td></tr></table>

<table><tr><td>des</td><td>de</td><td>+Prep=le+InvGen+PL+Def+Prep+PREP_DE</td></tr><tr><td>des</td><td>un</td><td>+InvGen+PL+Indef+Det+DET_PL</td></tr></table>

<table><tr><td>prix</td><td>prix</td><td>+deSN+Masc+InvPL+Noun+NOUN_INV</td></tr></table>

<table><tr><td>de</td><td>de</td><td>+InvGen+PL+Indef+Det+DET_PL</td></tr></table>
de de +Prep+PREP_DE

l' le +Acc+InvGen+SG+P3+PC

l' le +InvGen+SG+Def+Det+DET_SG

aluminium aluminium +Masc+SG+Noun+NOUN_SG

réduira réduire +se+enSN+SN+aSVINF+avoir+aSN+deSN+Fut+SG+P3+Verb+VERB_P3SG

les le +Acc+InvGen+PL+P3+PC

les le +InvGen+PL+Def+Det+DET_PL

marges marger +SN+avoir+SubjP+SG+P2+Verb+VERB_P1P2

marges marger +SN+avoir+IndP+SG+P2+Verb+VERB_P1P2

marges marge +deSN+Fem+PL+Noun+NOUN_PL

des de +Prep=le+InvGen+PL+Def+Prep+PREP_DE

des un +InvGen+PL+Indef+Det+DET_PL

fabricants fabricant +deSN+Masc+PL+Noun+NOUN_PL

de de +InvGen+PL+Indef+Det+DET_PL

de de +Prep+PREP_DE

boîtes boîter +IndP+SG+P2+Verb+VERB_P1P2

boîtes boîter +SubjP+SG+P2+Verb+VERB_P1P2

boîtes boîte +Fem+PL+Noun+NOUN_PL

. . +SENT

\n\n CR +SENT

## B.2 Analyse syntaxique : découpage en syntagmes

Liste de syntagmes et segments potentiellement fournis par XIP-F :

- GROUPE (phrase entière);

- SC (sentence clause), proposition;

- BG (begin group), début proposition subordonnée;

- NP (noun phrase), syntagme nominal;

- PP (prepositional phrase), syntagme prépositionnel;

- AP (adjective phrase), syntagme adjectif;

- FV (finite verb), syntagme verbal conjugué;

- IV (infinitive verb), syntagme verbal infinitif;
- GV (gerund verb), syntagme verbal participe présent.

Sorties de l'analyseur XIP-F pour la phrase en exemple :

(La hausse des prix de l'aluminium réduira les marges des fabricants de boîtes.)

1. Affichage avec le texte en sortie parenthésé et des informations morphologiques complètes :

```
0>GROUPE(0:14){SC(0:7){NP(0:1){DET{La^le^+Fem+SG+Def+Det+DET_SG:0},
NOUN{hausse^hausse^+deSN+Fem+SG+Noun+NOUN_SG:1}},PP(2:3){PREP{des^
de^+Prep=le+InvGen+PL+Def+Prep+PREP_DE:2},NP(3:3){NOUN{prix^prix^+
deSN+Masc+InvPL+Noun+NOUN_INV:3}}},PP(4:6){PREP{de^de^+Prep+PREP_DE:
4},NP(5:6){DET{1'^le^+InvGen+SG+Def+Det+DET_SG:5},NOUN{aluminium^
aluminium^+Masc+SG+Noun+NOUN_SG:6}}},FV(7:7){VERB{réduira^réduire^
+se+enSN+SN+aSVINF+avoir+aSN+deSN+Fut+SG+P3+Verb+VERB_P3SG:7}}},
NP(8:9){DET{les^le^+InvGen+PL+Def+Det+DET_PL:8},NOUN{marges^marge^
+deSN+Fem+PL+Noun+NOUN_PL:9}},PP(10:11){PREP{des^de^+Prep=le+InvGen+
PL+Def+Prep+PREP_DE:10},NP(11:11){NOUN{fabricants^fabricant^+deSN+
Masc+PL+Noun+NOUN_PL:11}}},PP(12:13){PREP{de^de^+Prep+PREP_DE:12},
NP(13:13){NOUN{boîtes^boîte^+Fem+PL+Noun+NOUN_PL:13}}},SENT{..^+
SENT:14}}
```

Dans cette sortie :

- les syntagmes montrent les numéros du premier au dernier item qui les compose :

{PP(12:13)}

- chaque unité lexicale présente la catégorie, la forme de surface, le lemme (séparés par ^), les traits morphologiques associés (séparés par +) et le numéro de position (séparé par :).

{NOUN{boîtes^boîte^+Fem+PL+Noun+NOUN_PL:13}}

2. Affichage simplifié tout en conservant quelques informations morphologiques :

```
0>GROUPE(0:14){SC(0:7){NP(0:1){DET{La^le:0},NOUN{hausse^hausse:1}},
PP(2:3){PREP{des^de:2},NP(3:3){NOUN{prix^prix:3}}},PP(4:6){PREP{de^
de:4},NP(5:6){DET{1'^le:5},NOUN{aluminium^aluminium:6}}},FV(7:7){VERB
{réduira^réduire:7}}},NP(8:9){DET{les^le:8},NOUN{marges^marge:9}},
PP(10:11){PREP{des^de:10},NP(11:11){NOUN{fabricants^fabricant:11}}},
PP(12:13){PREP{de^de:12},NP(13:13){NOUN{boîtes^boîte:13}}},SENT{..:14}}
```
3. Affichage simplifié avec des lemmes et non pas des formes de surface :

```
0>GROUPE(0:14){SC(0:7){NP(0:1){DET{le},NOUN{hausse}},PP(2:3){PREP{de},
NP(3:3){NOUN{prix}}}},{PP(4:6){PREP{de},NP(5:6){DET{le},NOUN{aluminium}}},
FV(7:7){VERB{réduire}}},{NP(8:9){DET{le},NOUN{marge}},PP(10:11){PREP{de},
NP(11:11){NOUN{fabricant}}},{PP(12:13){PREP{de},NP(13:13){NOUN{boîte}}},
SENT{.}}}
```

4. Affichage réduit, uniquement avec des informations syntaxiques :

```
0>GROUPE{SC{NP{La hausse} PP{des NP{prix}} PP{de NP{l' aluminium}}}
FV{réduira}} NP{les marges} PP{des NP{fabricants}} PP{de NP{boîtes}} .}
```

## B.3 Analyse syntaxique : extraction de dépendances

Liste de dépendances potentiellement fournies par XIP-F.

- SUBJ (sujet);

- DEEPSUBJ (sujet profond);

- VARG (argument verbal);

- VMOD (modificateur verbal);

- NARG (argument nominal);

- NMOD (modificateur nominal);

- AUXIL (auxiliaire);

- DETD (déterminant);

- QUANTD (quantificateur);

- CONNECT (connecteur);

- NEGAT (négation).

Traits associés aux dépendances :

- NOUN (nom);

- PRON (pronom);

- ADJ (adjectif);

- ADV (adverbe);

- DIR (directe);

- INDIR (indirecte);

- REL (relatif);

- SPRED (prédicatif);

- PARTIT (partitif);

- POSIT1 (première position);

- POSIT2 (deuxième position);

- POSIT3 (troisième position);

- RIGHT (droit);
- LEFT (gauche);

- COREF (co-référence).

Sorties pour la phrase en exemple :

*La hausse des prix de l'aluminium réduira les marges des fabricants de boîtes.*

1. Affichage simplifié tout en conservant des informations morphologiques :

SUBJ_NOUN(<réduira^réduire:7>,<hausse^hausse:1>)
VARG_DIR_NOUN(<réduira^réduire:7>,<marges^marge:9>)
NARG_INDIR_NOUN(<hausse^hausse:1>,<des^de:2>,<prix^prix:3>)
NARG_INDIR_NOUN(<marges^marge:9>,<des^de:10>,<fabricants^fabricant:11>)
NARG_INDIR_NOUN(<prix^prix:3>,<de^de:4>,<aluminium^aluminium:6>)
NARG_INDIR_NOUN(<fabricants^fabricant:11>,<de^de:12>,<boîtes^boîte:13>)

2. Affichage réduit :

SUBJ_NOUN(réduire,hausse)
VARG_DIR_NOUN(réduire,marge)
NARG_INDIR_NOUN(hausse,de,prix)
NARG_INDIR_NOUN(marge,de,fabricant)
NARG_INDIR_NOUN(prix,de,aluminium)
NARG_INDIR_NOUN(fabricant,de,boîte)
# Annexe C

## Scripts de pré-traitements

### C.1 Script de balisage de listes

Le fragment suivant correspond à l'identification d'une amorce. Les commentaires apparaissent, en Perl, après le symbole #.

1 $file = shift(@ARGV); # mise fichier dans variable

2 open(FILE1, "$file") || die("cannot open input file $file"); # ouverture fichier

3 open(FILE2, ">$file.bal"); # fichier de sortie

4 @lin = <FILE1>; # liste de lignes du fichier

5 $cnt = 0; # compteur de lignes du fichier

6 $listes = 0; # compteur de listes

7 $long = @lin; # longueur de la liste/fichier (nbre de lignes)

8 $linprec = ""; # ligne précédente

9 while ($cnt<$long) { # lignes du fichier à traiter

10 if (($lin[$cnt] =~ /\:([^a-zA-Z])\Z/) && ($lin[$cnt] =~ /[0-9a-zA-Z]+/)) {

# si une ligne finit par :

11 if ($lin[$cnt] =~ /(/:\:\s*$/) { # mise des : dans variable

12 $sepam = $1;

13 $sepam =~ s/\:/\<sp\>\:\<\/sp\>/; # attribution balise <sp>:</sp>

14 }

15 chop ($lin[$cnt]);

16 if ($lin[$cnt] =~ /\:\s*$/) {

17 $lin[$cnt] =~ s/\://;

18 }

19 $lin[$cnt] =~ s/\./ \<sp\>\.\<\/sp\> /g; # balise <sp>.</sp>

20 $lin[$cnt] =~ s/\:/ \<sp\>\:\<\/sp\> /g; # balise <sp>:</sp>
21 $lin[$cnt] =~ s/\!/ \<sp\>\!\<\/sp\> /g; # balise <sp>!</sp>

22 $lin[$cnt] =~ s/\?/ \<sp\>\?\<\/sp\> /g; # balise <sp>?\</sp>

23 if ($amorce ne "") { # fausses amorces

24 $amorce =~ s/\<sp\>\:\<\/sp\>/:/ ; # effacer faux <sp>:\/sp>

25 print FILE2 "$amorce\n\n";

26 } # lignes finissant par :

27 @wordlist = split(/ /, $lin[$cnt]); # comptage des mots de l'amorce

28 for ($i=0; $i<$#wordlist; $i++) {

29 if ($wordlist[$i] =~ /[0-9a-zA-Z]+/) {

30 $motsamorce++;

31 }

32 }

33 if ($motsamorce > 1) { # pour être amorce > 1 mot

34 $amorce = $lin[$cnt] . " ";

35 $amorce = $amorce . $sepam; # concatenation des mots de l'amorce

36 $listes++; # comptage de la liste

37 }

38 if ($motsamorce == 1) {

39 $list = 0;

40 print FILE2 "$lin[$cnt] :\n"; # fausses amorces d'1 seul mot

41 }

42 $motsamorce = 0;

43 $linprec = $lin[$cnt];

44 $cnt++;

45 }

46 }

## C.2 Script de balisage des titres

1 $file = shift(@ARGV); # mise fichier dans variable

2 open(FILE1, "$file") || die ("cannot open input file $file"); # ouverture

3 open(FILE2, ">$file.tit"); # fichier de sortie

4 @lin =<FILE1>; # liste de lignes du fichier

5 $long = @lin; # longueur de la liste/fichier (nbre de lignes)

6 $cnt = 0; # compteur de lignes du fichier

7 $tit = ""; # ligne de titre
```perl
8 $cptetit = 0; # compteur de titres
9 while ($cnt<$long) {
    # lignes du fichier à traiter
    # lignes supposées titres
    # lignes ne finissant pas par . ou < > mais finissant par caractère
10 if (($lin[$cnt] !~ /\.([^a-zA-Z])\Z/) &&
        ($lin[$cnt] !~ /\<//) && ($lin[$cnt] =~ /[0-9a-zA-Z]+/)) {
11 $tit = $lin[$cnt];
    # lignes finissant par : .(1) .>> ." .] .)
12 if (($tit !~ /\:([^a-zA-Z])\Z/) && ($tit !~ /\.(\s)\([0-9]+)\Z/) &&
        ($tit !~ /\.(\s)+[\z|"|\]|\))\Z/) && ($tit !~ /\!(\s)+\Z/) &&
        ($tit !~ /\?(\s)+\Z/)) {
13 $tit =~ s/\. /\<sp\>\.\<\sp\> /g; # balise <sp>.</sp>
14 $tit =~ s/:\/ /\<sp\>:\\<\sp\> /g; # balise <sp>:\</sp>
15 $tit =~ s/:\/ /\<sp\>\;\<\sp\> /g; # balise <sp>:\</sp>
16 $tit =~ s/\!/ /\<sp\>\!\<\sp\> /g; # balise <sp>!\</sp>
17 $tit =~ s/\?/ /\<sp\>\?\<\sp\> /g; # balise <sp>?\</sp>
18 print FILE2 "<tit> $tit </tit>\n"; # balises <tit> et </tit>
19 $cptetit++; # comptage de titres
20 }
21 else {
22 print FILE2 "$tit"; # impression sans balises
23 } # ce n'est pas un vrai titre
24 $cnt++;
25 }
26 elsif ($lin[$cnt] !~ /[0-9a-zA-Z]+/) { # lignes blanches (espaces verticaux)
27 print FILE2 "$lin[$cnt]";
28 $tit = "";
29 $cnt++;
30 }
31 else { # autres lignes du fichier
32 print FILE2 "$lin[$cnt]";
33 $tit = "";
34 $cnt++;
35 }
36 }
```
# Annexe D

## Grammaires de notre modèle

Les sections suivantes (à l'exception de D.4 et D.5 qui donnent des spécifications sur les dépendances) présentent différents types de règles constituant nos grammaires. La typologie, la syntaxe et la sémantique des règles ont été définies dans le chapitre 4 (section 4.5).

Il est à signaler que dans le formalisme XIP les commentaires des règles se présentent entre les symboles / et \.

### D.1 Règles de la grammaire noyau

Échantillon des règles de *chunking* pour le marquage de segments additionnels et phrases noyau dans notre modèle.

/Segment post. au NP sujet (PNP)\

8>PNP -> |np| np[first:+], (adv+), (pp+), (np+), (iv), (gv), (verb[part:+,pas:+]), (ap+), (negpas), (conj[form:fcomme]), (sbc) |fv[verb:+,fin:+]|.

8>PNP -> |np| pp[first:+], (adv+), (pp+), (np+), (iv), (gv), (verb[part:+,pas:+]), (ap+), (negpas), (conj[form:fcomme]), (sbc) |fv[verb:+,fin:+]|.

8>PNP -> |np| gv[first:+], (adv+), (negpas), (np), (pp+), (np), (verb[part:+,pas:+]), (ap+), (sbc), (conj[form:fcomme]), (iv), (gv) |fv[verb:+,fin:+]|.

8>PNP -> |np| verb[first:+,part:+,pas:+], (pp+), (adv+), (negpas), (ap+), (np), (sbc), (conj[form:fcomme]), (iv), (gv) |fv[verb:+,fin:+]|.

/Segment ant. au NP sujet (ANP)\
9>ANP[start:+] -> np[time:+,start:+], (adv+), (negpas+), (pp+), (np),
punct last:+,form: fcm].

9>ANP[start:+] -> pp[start:+], (adv+), (negpas+), (pp+), (ap+), (gv+), (np),
(verb[part:+,pas:+]), (sbc), punct last:+,form: fcm].

9>ANP[start:+] -> adv[start:+], punct[form: fcm], (pp), (ap+), (adv+),
punct last:+,form: fcm].

9>ANP[start:+] -> gv[start:+], (np), (adv+), (negpas+), (pp+), (ap+),
(verb[part:+,pas:+]), punct last:+,form: fcm].

9>ANP[start:+] -> iv[start:+], (np), (adv+), (negpas+), (pp+), (ap+),
(verb[part:+,pas:+]), punct last:+,form: fcm].

/Segment post. au FV principal (PFV)\

11>PFV -> |fv| np, (adv*), (negpas*), (np*), (ap*), (pp*), (gv*), (iv*),
(verb[part:+,pas:+]*), (punct[form: fcm]), (punct[form: fcm]), (sbc),
(bg) |~fv|.

11>PFV -> |fv| pp, (adv*), (negpas*), (np*), (ap*), (pp*), (gv*), (iv*),
(verb[part:+,pas:+]*), (punct[form: fcm]), (punct[form: fcm]), (sbc),
(bg) |~fv|.

11>PFV -> |fv| ap, (adv*), (negpas*), (np*), (ap*), (pp*), (gv*), (iv*),
(verb[part:+,pas:+]*), (punct[form: fcm]), (punct[form: fcm]), (sbc),
(bg) |~fv|.

/Phrases de niveau 1\

/Structure de base SVO\

13>S = (ANP), np, (PNP),
fv[verb:+], (PFV),
sent[form:~fexclm,form:~fintrg].

/Coordination de NPs sujet\

13>S = |?*[form:~ fcm] | np, (ap), coord, np, (PNP),
fv[verb:+], (PFV),
sent[form:~fexclm,form:~fintrg].
/Coordination de verbes finis/

13>S = (ANP), np, (PNP),
fv[verb:+], PFV, coord, fv, (PFV),
sent[form:~fexclm,form:~fintrg].

## D.2 Règles des grammaires de découpage spécialisées

Échantillon des règles de *chunking* pour le marquage de la ponctuation (guillemets et parenthèses), des listes et des énumérations.

/Guillemets/

21>GM = punct[form:foquotes], ?*[form:~fcquotes], punct[form:fcquotes].

22>GM = punct[form:foquotes], ?*[form:~fcquotes], sent[form:~fexclm,form:~fintrg].

23>GM = punct[form:fquotes], ?*[form:~fquotes], punct[form:fquotes].

24>GM = ?[form:~fquotes,start:+], ?*[form:~fquotes], punct[form:fquotes],
punct[form: fcm] |fv|.

/Parenthèses/

27>PR = punct[form:fopar], ?, punct[form:fcpar].

28>PR = punct[form:fopar], ?, sent[form:~fexclm,form:~fintrg].

/Correction erreurs de chunking/

30>NP = NP[first:+,det:+,noun:~], GM.

31>PP = prep[prep:+,det:+], GM{np[noun:+]}.

31>PP = prep[prep:+,form:fen, sfen:+], GM{np[noun:+]}.

/Amorces des listes/

40>AMR = | sgml[start:+,punct:+,sgml:+,startbis:+] |
`?*[sgml:~,form:~fpfin], punct[sgml:+,form:f2pts].`

```
41>AMR = | punct[sgml:+,form:fpfin] |
           ?*[sgml:~,form:~fpfin], punct[sgml:+,form:f2pts].
```

```
41>AMR = | punct[sgml:+,form:fintrg] |
           ?*[sgml:~,form:~fpfin], punct[sgml:+,form:f2pts].
```

/Items des listes\

```
41>IT = | AMR | ?+[item:~,sgml:~], punct[sgml:+].
```

```
42>IT = ?+[item:~,sgml:~,amorce:~,form:fdebtit], punct[sgml:+] | ~AMR | .
```

```
43>IT = | IT | ?+[item:~,sgml:~], punct[sgml:+].
```

/Enumerations à 3 items\

```
8>ENM -> |? [fin:~], conj[form:fcomme] |
         np[first:+,time:~,pron:~], punct+[form:fcm,first:~,last:~],
         np+[time:~,pron:~], adv*, iv*, gv*, ap*, pp*, verb*[partpas:+],
         punct*[form:fhyph], (sbc), coord+[first:~,last:~].
```

```
8>ENM -> |punct[form:f2pts]|
         np[first:+,time:~,pron:~], punct+[form:fcm,first:~,last:~],
         np+[time:~,pron:~], adv*, iv*, gv*, ap*, pp*, verb*[partpas:+],
         punct*[form:fhyph], (sbc), coord+[first:~,last:~].
```

```
8>ENM -> |? [coord:~]|
         np[first:+,time:~,pron:~], punct[form:fcm,first:~,last:~],
         punct+[form:fcm,first:~,last:~], np+[time:~,pron:~], ap*, pp*,
         verb*[partpas:+], punct*[form:fhyph], adv[etc:+].
```

```
8>ENM -> |? [coord:~]|
         np[first:+,time:~,pron:~], punct[form:fcm,first:~,last:~],
         punct+[form:fcm,first:~,last:~], np+[time:~,pron:~], ap*, pp*,
         verb*[partpas:+], punct*[form:fhyph], punct[form:f3p].
```

```
8>ENM -> |punct[form:fopar]|
         np+[time:~,pron:~], punct+[form:fcm,first:~,last:~], ap*, pp*,
         punct*[form:fhyph], punct[form:f3p] |punct[form:fcpar]|.
```

```
8>ENM -> |punct[form:fhyph]|
```
np+[time:~,pron:~], punct+[form: fcm,first:~,last:~], ap*, pp*,
punct[form:f3p] |punct[form:fhyph]|.

8>ENM -> |? [coord:~] |
np[first:+,time:~,pron:~], punct[form: fcm,first:~,last:~],
punct+[form: fcm,first:~,last:~], np+[time:~,pron:~], ap*, pp*,
verb*[partpas:+], punct*[form:fhyph] | sent |.

## D.3 Règles des grammaires de dépendances spécialisées

Échantillon des règles d'extraction de dépendances pour quelques phénomènes des
phrases de niveau 2.

/OBJ entre V et " "\

OBJGM(#1,#2) = FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, (PP), GM#2.

OBJGM(#1,#2) = SBC{?*, FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}}, (PP), GM#2.

OBJGM(#1,#2,#3) = FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, bg#2,
GM#3{?,?*[verb:+],? [verb:~,last]}.

OBJGM(#1,#2) = GV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, GM#2.

OBJGM(#1,#2) = GV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, NP{?*[det:+],GM#2}.

OBJGM(#1,#2) = IV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, GM#2.

OBJGM(#1,#2) = IV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, NP{?*[det:+],GM#2}.

OBJGM(#1,#2) = #1[part:+,pas:+,partpas:+], GM#2.

OBJGM(#1,#2) = GM#2{[start:+]}, ?*[punct:+,form: fcm],
FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}, NP,
sent[form:~fexclm,form:~fintrg].

OBJGM(#1,#2) = FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]},
punct[form=f2pts,strongbreak=+], GM#2.

OBJGM(#1,#2) = SBC{?*, FV{?*,#1[last:+,form:~fetre,argspred:~]}}, PR, GM#2.
/NPR entre N et () contigus\

NPR(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, PR#2{?,?*[punct:~,last]}.

NPR(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, PR#2.

/NPR entre N et () non contigus\

NPR(#1,#2) = NP{?*[det:+],#1(last:+]}, AP, PP, PR#2.

NPR(#1,#2) = NP{?*[det:+],#1(last:+]}, PP, PP, PR#2.

NPR(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, NP{?[first:+,last:+,num:+]}, PR#2.

NPR(#1,#2) = NP{#1[pron:~]}, FV, ?*[noun:~, pron:~, prep:~], PR#2.

NPR(#1,#2) = PP{?*[prep:+], NP{?*,#1(last:+)}}, (AP),
PR#2{?, [punct:~, form:~f3p],?}.

NPR(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, PP, PR#2{?, [punct:~, form:~f3p],?}.

NPR(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, GM, PR#2{?, [punct:~, form:~f3p],?}.

NPR(#1,#2) = GM#1, PR#2.

/NGM entre N et N ou Adj entre " "\

NGM(#1,#2) = NP{?*[det:+],#1(last:+]}, prep[form:fde],
GM#2{?,?*[verb:~],?[verb:~,last]}.

NGM(#1,#2) = NP{?*[det:+],#1(last:+]}, ?+[part:+,pas:+,partpas:+],
GM#2{?,?*[verb:~],?[verb:~,last]}.

NGM(#1,#2) = PP{?*[prep:+],NP{?*[det:+],#1(last:+,pron:~)}}, (AP),
GM#2{?,?*[verb:~],?[verb:~,last]}.

NGM(#1,#2) = PP{?*[prep:+],NP{?*,#1(last:+,proper:+)}}, (AP),
GM#2{?,?*[verb:~],?[verb:~,last]}.
NGM(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]},
           PP{?*[prep:+,form:fde],GM#2{?,?*[verb:~],? [verb:~,last]} bridge.

NGM(#1,#2) = GM#1(start:+], NP{?*,#2(last:+]} bridge.

NGM(#1,#2) = PR#1, GM#2.

NGM(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, (PP), (AP),
           FV{?*,[last:+,form:fetre,argspred:~]}, (NP), punct[form:f2pts], GM#2.

NGM(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, (AP), GM#2.

NGM(#1,#2) = NP{?*,#1(last:+]}, (AP), GM, coord, GM#2.

NGM(#1,#2) = PP{?*[prep:+],NP{?*,#1(last:+)} bridge, PP{?*[prep:+],GM#2} bridge.

/Items des listes/

ITMLIST[dir=+] (#1) = SGML, ?, IT{?*, SP, NP{?*,#1(last:+,pron:~,dem:~]} bridge.

ITMLIST(#1) = SGML, ?, IT{?*, SP, PP{?*[prep:+,form:fde],NP{?*[det:+],#1(last:+]} bridge.

ITMLIST(#1) = SGML, ?, IT{?*, SP, PP{?*[prep:+,form:fa],NP{?*[det:+],#1(last:+]} bridge.

ITMLIST(#1) = SGML, ?, IT{?*, SP, AP{?*,#1(last:+]} bridge.

ITMLIST(#1) = AMR{?*, punct[sgml:+,form:f2pts]},
           IT{NP{?*,#1(last:+,pron:~,dem:~]} bridge.

ITMLIST(#1) = IT{?*, punct[sgml:+,form:fptvirg]},
           IT{NP{?*,#1(last:+,pron:~,dem:~]} bridge.

if (~ITMLIST[dir] (?,?))

ITMLIST(#1) = AMR{?*, punct[sgml:+,form:f2pts]}, ?,
           IT{?*, punct[sgml:+,form:fpfin]},
           IT{NP{?*,#1(last:+,pron:~,dem:~]} bridge.

ITMLIST(#1) = AMR{?*,punct[sgml:+,form:f2pts]}, IT{AP{?*,#1(last:+]} bridge.

ITMLIST(#1) = IT{?*,punct[sgml:+,form:fptvirg]}, IT{AP{?*,#1(last:+]} bridge.
ITMLIST(#1) = IT{?*,punct[sgml:+,form:fpfin]}, IT{AP{?*,#1(last:+)]}}.

ITMLIST(#1) = IT{?*,punct[sgml:+,form:fvirg]}, IT{AP{?*,#1(last:+)]}}.

/Clé dans titres/

CLE(#1) = punct[form:fdebtit,sgml:+,start:+,first:+], SP*,
NP{?*, #1(last:+,pron:~,num:~]}.

## D.4 Spécification des dépendances de base

- SUBJ : sujet d'un FV, IV ou GV (actifs, passifs et réflexifs).

SUBJ_REFLEXIVE(écroule,monde)

"Ton monde s' écroule autour de toi."

SUBJ(avaient,parents)

SUBJ_PASSIVE(touché,Elgersma)

"Par conséquent, Walter Elgersma était directement touché par la loi en question et ses parents avaient un intérêt véritable dans le résultat de cette loi."

- COMP : complément objet d'un FV, IV ou GV

COMP_OBJECT(représenté,marché)

"Elle représente un marché en croissance."

COMP_OBJECT(ausculter,état)

"Il est venu en Europe notamment pour ausculter l'état de santé de ce couple vedette des marchés des changes."

- VN : attribut nominal d'un verbe prédicatif.

VN est,exérèse)

"Le traitement de principe de la mélanose de Dubreuilh est l'exérèse chirurgicale."

- VADJ : attribut adjectif d'un verbe prédicatif.

VADJ est,forte)

"La concurrence est forte dans le domaine du commerce alimentaire."

- VPP : complément prépositionnel d'un FV.

VPP (adaptée,en,fonction)

"La surveillance sera adaptée en fonction traitement institué."
- VAG : agent d'un FV passif.

VAG(critiquée, par, Guigou)

"Elle avait été vivement critiquée par Elisabeth Guigou pour sa gestion de l'enquête sur la Scientologie."

- VADV : complément adverbial d'un FV.

VADV(repose, essentiellement)

"Ce volet repose essentiellement sur deux dispositifs."

- NN : complément nominal d'un NP.

NN(version, papier)

"Ce livre est sorti simultanément en version papier et en version électronique."

- NPP : complément prépositionnel d'un NP.

NPP(manque, de, transparence)

"Il y a d'abord un manque de transparence."

- NADJ : complément adjectif suivant un NP.

ADJ(témoin, lumineux)

"En même temps que le phare est allumé, le témoin lumineux correspondant sur le tableau de bord s'allume."

- ADJN : complément adjectif précédant un NP.

ADJN(plein, jour)

"Un motocycliste prudent tient compte du fait qu'il doit signaler sa présence aux autres conducteurs, même en plein jour."

- COORDFV : coordination non ambiguë entre deux verbes.

COORDFV est, vise)

"La liberté d'association est de nature publique et collective et ne vise pas les relations familiales."

- COORDNP : coordination non ambiguë entre deux noms.

COORDNP(Protection, assistance)

"Protection et assistance sont fournies à la famille au Canada, grâce à différentes mesures législatives et administratives."

## D.5 Spécification des dépendances pour les listes

- SUBJLIST

Les items sont les sujets inversés du verbe principal de l'amorce.

"Un décret en Conseil d'Etat détermine les conditions dans lesquelles sont fixées :
La liste limitative des espèces animales non domestiques (...);

La durée des interdictions permanentes ou temporaires (...);

La réglementation de la recherche (...)."

SUBJLIST(fixées,liste)

SUBJLIST(fixées,durée)

SUBJLIST(fixées,réglementation)

50>MAX{<list> AMR{NP{Un décret} PP{en NP{Conseil d'Etat}} FV{détermine}
NP{les conditions} SBC{BG{PP{dans lesquelles}} FV{sont fixées}} <sp>:</sp>}

IT{NP{La liste} AP{limitative} PP{des NP{espèces}} AP{animales} AP{non
domestiques} (...) IT{NP{La durée} PP{des NP{interdictions}} AP{permanentes
ou temporaires} ...) IT{NP{La réglementation} PP{de NP{la recherche}}
<sp>.</sp>} </list>

- VARGLIST

Les items sont des arguments d'un verbe dans l'amorce requérant un syntagme pré-
positionnel. La préposition peut apparaître comme dernier élément dans l'amorce
ou peut se répéter en début de chaque item.

" L'évaluation des conséquences économiques de la non-qualité repose principalement sur :

Le coût de l'obtention de la qualité (...)

Les pertes de recettes dues aux écarts qualité (...)"

VARGLIST(repose,sur,coût)

VARGLIST(repose,sur,pertes)

231>MAX{<list> AMR{NP{L' évaluation} PP{des NP{conséquences}} AP{économiques}
PP{de NP{la non-qualité}} FV{repose} principalement sur <sp>:</sp>}

IT{SP{1 <sp>.</sp>} NP{Le coût} PP{de NP{1' obtention}} PP{de NP{la qualité}}
(...) <sp>.</sp>} IT{SP{2 <sp>.</sp>} NP{Les pertes} PP{de NP{recettes}} AP{dues}
PP{aux NP{écarts}} NP{qualité} (...) <sp>.</sp>} </list>

- COMPLIST

Les items sont des objets directs du verbe principal de l'amorce. On déduit les
compléments étant des syntagmes nominaux mais pas les propositions complétives
(que-phrases).

“ Les principales critiques ont concerné :

- les données épidémiologiques,

- les examens complémentaires du bilan initial,

- la place de la dermatoscopie,
- les marges d'exérèse. "

COMPLIST(concerné,données)
COMPLIST(concerné,examens)
COMPLIST(concerné,place)
COMPLIST(concerné,marges)

1>MAX(<list> AMR{NP{Les AP{principales} critiques} FV{ont concerné}
<sp>:</sp>}

IT{SP{-} NP{les données} AP{épidémiologiques} <sp>,</sp>} IT{SP{-}
NP{les examens} AP{complémentaires} PP{du NP{bilan}} AP{initial}
<sp>,</sp>} IT{SP{-} NP{la place} PP{de NP{la dermatoscopie}} <sp>,
</sp>} IT{SP{-} NP{les marges} PP{d' NP{exérèse}} <sp>.</sp>} </list>

- VNLIST et VADJLIST

Les items sont des attributs nominaux ou adjectifs d'un verbe prédicatif.

"Les deux segments visés sont :

- commercial (hôtels, restaurants, restauration rapide, stations de vacances).

- institutionnel (hôpitaux, établissements carcéraux, maisons d'enseignement, sociétés minières)."

VADJLIST(sont,commercial)
VADJLIST(sont,institutionnel)

159>MAX(<list>AMR{NP{Les deux segments} NP{visés} FV{sont} <sp>:</sp>}

IT{AP{commercial} PR{( NP{hôtels} , NP{restaurants} , NP{restauration}
AP{rapide} , NP{stations} PP{de NP{vacances}} )} <sp>.</sp>} IT{AP{
institutionnel} PR{( NP{hôpitaux} , NP{établissements} AP{carcéraux},
NP{maisons} PP{d' NP{enseignement}} , NP{sociétés} AP{minières} )}
<sp>.</sp>} </list>
## D.6 Règles pour le rattachement prépositionnel

Échantillon de règles « fiables » (MF1) et « non fiables » (MF2), appartenant à la grammaire de base G2, pour l'extraction des dépendances liées au rattachement prépositionnel.

/--- MF1 ---\

/1 PP contigu avec même rection\

if (#1[subcatform]:#2[subcatform])
A[mf1=+] (#1,#2,#3) =
    FV{?*,#1(last:+)};IV{?*,#1(last:+)};
    GV{?*,#1(last:+)};SBC{?*,FV{?*,#1(last:+)}};verb#1[partpas:+],
    ?+[form:~fcm,form:~fopar,form:~fcpar,form:~f2pts,verb:~,scbegin:~,coord:~],
    (adv[psneg:+]), PP[fonc:~,time:+,fvpp=+,fadjpp:~,!noun:!,!pron:!]
    {{?*[prep:~],#2[prep:+,sfde:~],?*,NP{?*,#3(last:+)}}.

Exemple :

A_MF1_1(donner lieu,à,sortie)

Ce sont des charges quelque peu particulières, qui ne donnent pas lieu à une sortie de caisse.

/2 PP initial\

A[mf1=+] (#1,#2,#3) =
    PP[start:+]{{?*, #2[prep:+], ?*,NP{?*,#3(last:+)}}, punct[form:fcm],
    ?+[verb:~,svinfdir:~,scbegin:~,coord:~],
    FV{?*,#1(last:+)};IV{?*,#1(last:+)};
    GV{?*,#1(last:+)};SBC{?*,FV{?*,#1(last:+)}];verb#1[partpas:+].

Exemple :

A_MF1_2(pouvoir,dans le cadre de,tolérance)

Dans le cadre de cette tolérance, un maximum de 4 % peuvent présenter des germes extérieures visibles.

/3 rection avec préposition 'de' lors de NP PP\

if (~A(?,#2,#3))

A[mf1=+] (#1,#2,#3) =
    NP[start:~]{?*,#1(last:+,num:~,time:~,pron:~}];
PP[start:~]{?*,NP{?*,#1 last:+,num:~,time:~,pron:~]},
BG{?*,pron#1 [last:+]},
?*[noun:~,verb:~,prep:~,pron:~,coord:~,form:~fopar,form:~fcpar,
form:~f2pts,conjque:~,punct:~],
PP[fnpp=+]{?*, #2[prep:+,sfde:+], ?*,NP{?*,#3 [last:+]}].

Exemple :

A_MF1_3(niveau,de,stocks)

Le niveau de stocks diffère également.

/--- MF2 ---\

/Vérification que #3 n’est pas déjà rattaché avec une dépendance [mf1]\

/8 PP non contigu après un autre PP\

if (~A[mf1:+] (?,?,#3) )

A[mf2=+] (#1,#2,#3) =
NP{?*,#1 [last:+]};PP{?*,NP{?*,#1 [last:+]}},
?*[verb:~,prep:~,form:~f2pts,conjque:~,form:~fcm,punct:~,coord:~],
PP, ?*[noun:~,verb:~,prep:~,form:~f2pts,conjque:~,coord:~,form:~fcm],
PP{?*, #2[prep:+], ?*,NP{?*,#3 [last:+]}].

Exemple :

A_MF2_8(résultat,au cours de,années)

Cela n’est pas sans incidence sur le résultat de la société au cours des premières années de son exploitation.

/9 PP après adjectif\

if (~A[mf1:+] (?,?,#3) )

A[mf2=+] (#1,#2,#3) =
AP{?*,#1 [last:+]},
?*[verb:~,prep:~,form:~f2pts,conjque:~,coord:~,form:~fcm,adj:~,noun:~],
PP{?*, #2[prep:+], ?*,NP{?*,#3 [last:+]}].

Exemple :

A_MF2_9(inhérentes,aux,licenciements)

Elles sont censées couvrir les charges inhérentes aux licenciements.
/12 S'il n'y a pas de relation MF2 déjà extraite avec le premier argument\
/ Rattachement du PP (sauf préposition 'de') au verbe\

if (~A[mf1:+] (?, ?, #3) && ~A[mf2:+] (#1, ?, ?) )
A[mf2=+] (#1, #2, #3) =
FV{?*, #1 [last:+, form:~fetre]}; IV{?*, #1 [last:+, form:~fetre]};
GV{?*, #1 [last:+, form:~fetre]}; SBC{?*, FV{?*, #1 [last:+, form:~fetre]},
?*[verb:~, form:~f2pts, conjque:~, coord:~, form:~fcm], PP, (ADV),
PP{?*, #2 [prep:+, sfde:~], ?, NP{?*, #3 [last: +]} }.

Exemple :

A_MF2_12(permettre,en fonction de,distance)

Cette fonction permet un réglage de compensation d'amplitude en fonction de la distance.
# Annexe E

## Corpus pour l'apprentissage

### E.1 Description des corpus A et B

Pour le travail concernant la lexicalisation des grammaires de dépendance, nous avons collecté un ensemble de corpus sur le Web appartenant à trois domaines différents : économique (lexique financier), scientifique (télécommunications, acoustique), et juridique (texte d'un arrêté ministériel).

L'ensemble de ces corpus contient 11.628 mots dont 4.764 appartiennent au domaine économique (41 %), 5.451 au domaine scientifique (46,8 %) et 1.417 au domaine juridique (12,2 %).

La longueur moyenne des phrases est de 25,3 mots dans le domaine économique, 29,4 dans le domaine scientifique et de 37,6 dans le domaine juridique. La moyenne globale est de 28,8 mots par phrase.

Nous avons divisé ces corpus en deux ensembles contenant chacun des phrases des trois domaines. Cela nous a permis de constituer :

- un corpus A (89 phrases et 2.493 mots)

- un corpus B (337 phrases et 9.339 mots)

Comme nous l'avons précisé dans le chapitre 7 (cf 7.3.3), le premier corpus a été utilisé pour le développement de la grammaire de base (G2), le deuxième pour la valider. Le corpus B a aussi été le point de départ de nos expériences d'apprentissage. Il a été analysé avec la grammaire G2, puis les dépendances concernant le rattachement prépositionnel et produites par une règle « peu fiable » (type MF2, c'est-à-dire ayant un taux de précision < 93 %) ont été extraites. Elles ont servi de base pour la création de requêtes pour le Web et ont permis la création de la base de données lexicales.
## E.2 Échantillon du corpus B

Les fragments qui suivent appartiennent au corpus B une fois prétraité pour identifier les limites des phrases (incluant listes et titres).

<tit> Les charges décaissées </tit> La nature des charges , et leur pondération , va dépendre de l' activité de la société . On peut tenter d' approcher les situations les plus typiques au travers d' exemples concrets . Les achats de matières premières concernent surtout les industries de transformation . Ils peuvent représenter une part importante des coûts . Cela peut occasionner une sensibilité assez forte des résultats aux variations de prix de ces matières premières , et aux mouvements du dollar , qui sert le plus souvent de référence à leur facturation . Ainsi , un producteur de petit appareillage électrique sera touché par une hausse du prix des matières plastiques , qui représentent une part significative du prix de revient ( quelques dizaines de pour cent ) . Un producteur de papier , s' il n' est pas complètement intégré verticalement , devra subir les hausses et les baisses des prix de la pâte à papier . Un producteur de boîtes de conserves ou de boîtes - boissons sera pénalisé par une hausse des cours de l' aluminium et par une hausse du dollar . De même , la forte consommation de produits énergétiques peut avoir des effets significatifs sur la rentabilité d' une entreprise . Un producteur de ciment ou d' aluminium , activité très consommatrice d' énergie , subira les conséquences des variations du prix du pétrole ou de l' électricité . Quelle que soit la qualité de la gestion de l' entreprise , elle ne pourra se départir des effets prix de ces matières , indispensables à sa production . Les effets , dans un sens comme dans l' autre , peuvent être cumulatifs . La hausse des prix de l' aluminium réduira les marges des fabricants de boîtes , qui seront obligés à leur tour de monter leurs prix et pénaliseront alors certains industriels de l' agro-alimentaire . Parfois , un maillon de la chaîne n' aura pas la possibilité de répercuter les hausses de prix qu' il subit sur ses prix de vente et sera donc victime d' un " effet ciseaux " , dramatique pour ses marges : l' industriel de l' agro-alimentaire pourra par exemple se voir opposer une fin de non-recevoir par un grand distributeur pour l' augmentation de ses tarifs .

(...)

<tit> V <sp>.</sp> DESCRIPTION DES SYSTEMES SATELLITAIRES </tit> Plusieurs systèmes de communication mondiale à base de constellation de satellites sont actuellement en projet. <tit> V - 1 <sp>.</sp> Orbcomm </tit> Orbcomm met actuellement en place une constellation de satellites sur orbite basse ( LEO ) qui seront utilisés pour prélever des paquets de données , afin de soit les transmettre directement à une station au sol si le satellite est au-dessus , soit les stocker à bord dans un mode " store and forward " puis les télécharger lorsque le satellite est en vue d' une station terrestre . La constellation Orbcomm devrait comporter 28 satellites et être mise en service dans le dernier trimestre 98 . La constellation devrait avoir une couverture mondiale puisque nous avons trouvé des systèmes de communication pouvant être embarqués sur des bateaux afin d' assurer des transmissions de données et une localisation par GPS . Ces systèmes , fabriqués par la société Torrey Science Corporation ont les caractéristiques communes suivantes : la transmission de données est bidirectionnelle avec un taux de transfert de 2400 bits par seconde ( bps ) pour la liaison montante et 4800 bps pour la liaison descendante. <list> Il existe trois modes de fonctionnement <sp>:</sp> Un mode Sleep permettant une économie d' énergie et attendant un signal de départ <sp>.</sp> La consommation est de l'ordre de quelques micro ampères <sp>.</sp> Un mode Standby permettant la réception en continu du signal satellitaire <sp>.</sp> La consommation est de l'ordre de quelques centaines de milliampères <sp>.</sp> Un
mode Transmit pour la communication satellitaire <sp>.</sp> La consommation est de l'ordre de 3 ampères <sp>.</sp> La puissance requise est de 5 watts minimum <sp>.</sp> </list> Ces équipes sont programmables sur site ou par le réseau de satellites Orbcomm. Les dimensions varient de 25x15x5 cm3 (auxquels il faut rajouter une antenne) à 50x30x10 cm3 comprenant une antenne intégrée pour les communications avec le satellite. Le prix d'un terminal est de l'ordre de $ 200.

(...)

<tit> Catégorie " I " </tit> Les échalotes classées dans cette catégorie doivent être de bonne qualité. Elles doivent présenter la forme et la coloration typiques de la variété ou du type commercial. <list> Les bulbes doivent être <sp>:</sp> - fermes et consistants <sp>;</sp> - de coloration normale par rapport au type commercial auquel ils appartiennent <sp>;</sp> - dépourvus de tige creuse et résistante <sp>;</sp> - exempts de renflements provoqués par un développement végétatif anormal <sp>;</sp> - pratiquement dépourvus de touffe radiculaire, sauf pour les échalotes rondes et les échalotes grises <sp>.</sp> </list> Ils peuvent présenter de petites fissures sur la pellicule extérieure du bulbe. <tit> Catégorie " II " </tit> Cette catégorie comporte les échalotes qui ne peuvent être classées dans la catégorie " I " mais correspondent aux caractéristiques minimales ci-dessus définies. <list> Les échalotes peuvent comporter les défauts suivants, à condition de garder leurs caractéristiques essentielles de qualité, de conservation et de présentation <sp>:</sp> - forme et coloration non typiques du type commercial <sp>;</sp> - lésions d'origine mécanique cicatrisées et légères meurtrissures non susceptibles de nuire à la conservation <sp>;</sp> - marques légères résultant d'attaques parasitaires ou de maladies <sp>.</sp> </list> <tit> II <sp>.</sp> Dispositions concernant le calibrage </tit> Article. 5 - Le calibrage est déterminé par le diamètre maximal de la section équatoriale. Le diamètre minimal est fixé à 10 mm pour les échalotes grises et à 15 mm pour les autres types. <list> La différence de diamètre entre l'échalote la plus petite et la plus grosse contenues dans un même colis ne doit pas excéder <sp>:</sp> - 10 mm lorsque l'échalote la plus petite a un diamètre compris entre 10 mm inclus et 15 mm exclus <sp>;</sp> - 15 mm lorsque l'échalote la plus petite a un diamètre compris entre 15 mm inclus et 20 mm exclus <sp>;</sp> - 20 mm lorsque l'échalote la plus petite a un diamètre égal ou supérieur à 20 mm <sp>.</sp> </list> <tit> III <sp>.</sp> Dispositions concernant les tolérances </tit> Article. 6 - Des tolérances de qualité et de calibre sont admises dans chaque colis, ou chaque lot pour les échalotes expédiées en vrac, pour les produits non conformes aux exigences de la catégorie indiquée. <tit> A <sp>.</sp> Tolérances de qualité </tit>
## E.3 Échantillon analysé

Le fragment qui suit correspond aux six premières phrases de l'échantillon du corpus B analysé par la grammaire G2. À côté de chaque relation de dépendance il apparaît le trait de fiabilité (type de règle qui a produit la dépendance, avec un taux de précision supérieur ou inférieur à 93 %) ainsi que le numéro de règle.

8><tit> Les charges décaissées </tit>

A_MF1_3(<activité:13>,<de:14>,<société:16>)

A_MF1_4(<nature:1>,<de:2>,<charge:3>)

A_MF2_5(<dépendre:10>,<de:11>,<activité:13>)

9>La nature des charges , et leur pondération , va dépendre de
l' activité de la société .

A_MF2_5(<approcher:4>,<au travers de:10>,<exemple:11>)

A_MF2_7(<situation:6>,<au travers de:10>,<exemple:11>)

A_MF2_7(<typique:9>,<au travers de:10>,<exemple:11>)

10>On peut tenter d' approcher les situations les plus typiques
au travers d' exemples concrets .

A_MF1_3(<industrie:8>,<de:9>,<transformation:10>)

A_MF1_4(<achat:1>,<de:2>,<matière:3>)

11>Les achats de matières premières concernent surtout les industries
de transformation .

A_MF1_3(<part:4>,<de:6>,<coût:7>)

12>Ils peuvent représenter une part importante des coûts .

A_MF1_3(<sensibilité:4>,<de:7>,<résultat:8>)

A_MF1_3(<plus:27>,<de:29>,<référence:30>)

A_MF1_3(<variation:10>,<de:11>,<prix:12>)

A_MF1_3(<prix:12>,<de:13>,<matière:15>)

A_MF1_3(<mouvement:20>,<de:21>,<dollar:22>)

A_MF2_7(<résultat:8>,<à:9>,<variation:10>)

A_MF2_7(<référence:30>,<à:31>,<facturation:33>)

A_MF2_8(<sensibilité:4>,<à:9>,<variation:10>)

A_MF2_8(<plus:27>,<à:31>,<facturation:33>)

A_MF2_12(<occasionner:2>,<à:9>,<variation:10>)

A_MF2_12(<servir:25>,<à:31>,<facturation:33>)

13>Cela peut occasionner une sensibilité assez forte des résultats
aux variations de prix de ces matières premières , et aux mouvements
du dollar , qui sert le plus souvent de référence à leur facturation .
## E.4 Échantillon corrigé

Le fragment qui suit correspond aux six premières phrases de l'échantillon du corpus B, après correction manuelle à partir d'une première analyse (seulement les dépendances jugées correctes apparaîssent).

8><tit> Les charges décaissées </tit>

A(<dépendre:10>,<de:11>,<activité:13>)

A(<activité:13>,<de:14>,<société:16>)

A(<nature:1>,<de:2>,<charge:3>)

9>La nature des charges , et leur pondération , va dépendre de
l' activité de la société .

A(<approcher:4>,<au travers de:10>,<exemple:11>)

10>On peut tenter d' approcher les situations les plus typiques
au travers d' exemples concrets .

A(<industrie:8>,<de:9>,<transformation:10>)

A(<achat:1>,<de:2>,<matière:3>)

11>Les achats de matières premières concernent surtout les industries
de transformation .

A(<part:4>,<de:6>,<coût:7>)

12>Ils peuvent représenter une part importante des coûts .

A(<sensibilité:4>,<de:7>,<résultat:8>)

A(<variation:10>,<de:11>,<prix:12>)

A(<prix:12>,<de:13>,<matière:15>)

A(<mouvement:20>,<de:21>,<dollar:22>)

A(<servir:25>,<de:29>,<référence:30>)

A(<résultat:8>,<à:9>,<variation:10>)

A(<référence:30>,<à:31>,<facturation:33>)

13>Cela peut occasionner une sensibilité assez forte des résultats
aux variations de prix de ces matières premières , et aux mouvements
du dollar , qui sert le plus souvent de référence à leur facturation .