donné en page 46 avec (20) et (21)) :

(8) CL - *Espan emploie 820 personnes dans 101 succursales*.

Dans cette phrase le syntagme prépositionnel *dans 101 succursales* doit être rattaché à une « tête » qui peut être ici le verbe du syntagme verbal *emploie* ou le nom du syntagme nominal *820 personnes*. Devant une telle structure, les analyseurs syntaxiques à base de règles existants, comme XIP-F, ne sont pas capables de produire le lien correct, car les informations dont ils disposent ne sont pas suffisantes pour établir le bon rattachement.

Dans le cas de XIP-F, la grammaire pour le rattachement prépositionnel est non déterministe : elle extrait tous les rattachements possibles<fnref n="7" />. Les dépendances extraites par cet analyseur pour la phrase précédente sont un modifieur verbal et un modifieur nominal :

VMOD(emploie,dans,succursales)

NMOD(personnes,dans,succursales)

Dans des cas comme celui-ci où la prise d'une décision n'est pas possible avec des informations uniquement morpho-syntaxiques, d'autres informations acquises par d'autres techniques s'avèrent nécessaires.

Ainsi, il existe des systèmes d'extraction de dépendances syntaxiques fondés sur des approches statistiques. L'extraction de dépendances se fait alors par des calculs probabi- listes en utilisant des méthodes d'apprentissage à partir de corpus d'entraînement préa- lablement annotés. Toutefois, ces approches ne permettent pas non plus de déterminer les bons rattachements dans tous les cas (cf. chapitre 7, sous-section 7.2).

La prise en compte de ces constats nous a amenée à envisager un système « hybride » fondé sur l'utilisation de techniques d'apprentissage sur corpus à partir d'une première analyse produite par des grammaires à base de règles (à l'instar de [Sri97] et [BM97]).

L'idée principale est l'introduction d'information lexicale, sous forme de patrons de cooccurrence syntaxique, ainsi que des mesures statistiques (estimations de fréquences de rattachement) utilisées lors d'une étape supplémentaire d'analyse consacrée à la désa- mbiguïsation des rattachements (voir figure 4.1).

Nous décrivons en détail cette méthode et les différents résultats des expériences mises en œuvre dans les chapitres 7 et 8.

Une vision globale de notre approche étant maintenant présentée, nous allons jusqu'à la fin de ce chapitre nous intéresser aux caractéristiques de la plate-forme XIP, avec des exemples produits par XIP-F, notre travail étant bati, à la base, sur cet analyseur.

## 4.3 Présentation de XIP

Le paradigme computationnel dans lequel s'inscrit le formalisme de XIP est celui de l'analyse syntaxique robuste à base de règles, dans la même orientation que d'autres

<footnote n="7">⁷Ce choix fait baisser la précision de l'analyse mais donne priorité au rappel.</footnote>
systèmes comme PLNLP [Jen92] (approche continuée actuellement chez Microsoft), FDG [VJ96] (post-ENGCG [KVHA95]) ou IFSP [AMC97a].

Les différents processus linguistiques s'organisent de façon incrémentale : à partir d'un texte annoté morphologiquement, l'analyse syntaxique est fondée sur un découpage initial en syntagmes noyau (chunking [Abn96]) suivi d'une extraction de dépendances syntaxiques.

L'objectif final du système est de fournir une analyse en termes de dépendances qui pourront être utilisées par la suite dans d'autres applications comme la reconnaissance d'entités nommées, la désambiguïsation sémantique, l'apprentissage automatique de classes sémantiques, la résolution de la corréférence, la traduction automatique, etc.

Sur la base de XIP, il existe à l'heure actuelle deux analyseurs (français<fnref n="8" /> et anglais) utilisés dans deux projets, l'un concernant l'extraction d'information dans le domaine de la biologie (projet BioTIP, précédemment Munnin [PRL00], [Pro01]), l'autre concernant l'enrichissement de documents à partir de données provenant d'une encyclopédie (projet CIRCE [JBR02]).

### 4.3.1 Architecture

XIP permet l'articulation de plusieurs modules pour l'analyse linguistique. Il accepte en entrée des données en format texte ou bien en format résultant d'un traitement préalable (il est ainsi multi-input [AMCR01]). Chaque module transforme et analyse le format donné en entrée (généralement il s'agit du texte tout venant). Dans le cas de XIP-F, les principales transformations concernent la désambiguïsation morphologique, la segmentation de séquences (en syntagmes noyau) et l'extraction de dépendances.

Si on considère XIP-F comme un analyseur en dépendances, il est alors composé de trois modules optionnels (prétraitement ou analyse morphologique, désambiguïsation à base de règles ou bien à base de HMM, module de chunking) et un module fondamental pour l'extraction de dépendances. Ainsi, il peut prendre un entrée un texte déjà segmenté en syntagmes noyau pour faire juste le calcul de dépendances (voir figure 4.2).

Ces quatre modules correspondent à :

- **module de normalisation, tokenisation et morphologie (NTM)** : il donne une forme typographiquement normalisée de l'entrée, segmente celle-ci en une séquence de « formes » (tokens, c'est-à-dire mots, symboles de ponctuation, balises, etc.) et assigne toutes les informations lexicales pour chaque forme identifiée (catégorie et traits morphosyntaxiques);

- **module de désambiguïsation contextuelle** : il désambiguïse les catégories des mots selon leur contexte d'apparition;

- **module de segmentation** : il découpe les unités linguistiques principalement en séries de syntagmes noyau mais aussi en d'autres structures;

- **module d'extraction de dépendances** : il identifie des liens syntaxiques entre les mots.

<footnote n="8">⁸Les performances sur machine Pentium III 1 GHz sont d'environ 2000 mots/sec. et de 10 Mo d'espace mémoire (grammaires uniquement, sans les lexiques).</footnote>
<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIG. 4.2 – Architecture de l’analyseur XIP-F.</figcaption></figure>

Les deux derniers modules sont ceux qui réalisent l’analyse syntaxique proprement dite.

La sortie de l'analyseur est un texte annoté, principalement avec des relations de dépendance entre les différents mots d'une *phrase* et optionnellement avec les marques de découpage en syntagmes noyau et les informations morphologiques plus ou moins riches. Différentes sorties sont données en exemple dans la section 4.6 et plus en détail dans l'annexe B.2.

## 4.4 Représentation élémentaire des données analysées

L'analyse syntaxique finale du parseur (ensemble de relations de dépendance) est obtenue à partir des différents processus linguistiques effectués dans les différents modules. La représentation des données à chaque étape se fait sous la forme d'un arbre syntaxique partiel.

### 4.4.1 Arbre syntaxique

La représentation de base des données à tous les niveaux de l'analyse est un nœud faisant partie d'un arbre syntaxique. On distingue deux types de nœuds : les nœuds lexicaux (*mots*) et les nœuds non lexicaux (catégories, paires attribut-valeur, etc.). Les nœuds lexicaux dominent immédiatement les unités lexicales, ces unités étant les feuilles de l'arbre. Les nœuds non lexicaux dominent les nœuds lexicaux. Nous allons préciser ces notions dans la suite de cette section.

Le texte en entrée est subdivisé en unités (ces unités représentant les *phrases*). Chaque unité à traiter est alors considérée comme une séquence de nœuds terminaux (s'il n'y a
pas de structures en constituants) ou comme une séquence de nœuds de constituants (séquences de sous-arbres).

Les limites entre les unités sont définies par des séquences de nœuds du texte en entrée (voir sous-section consacrée au pré-traitement).

Pour XIP-F, les nœuds lexicaux sont spécifiés à partir des informations fournies par l'analyse morphologique et les processus de désambiguïsation des unités lexicales. À partir de l'analyse morphologique, l'analyseur construit un premier arbre syntaxique : chaque unité lexicale a pour parent un nœud dont l'étiquette est celle de la partie du discours associée à l'unité lexicale.

Par exemple pour les trois premiers nœuds lexicaux de la phrase (9), l'analyse morphologique (module NTM) donne le résultat reproduit par la suite :

(9) "Les variations soumettent les particules à des mouvements vibratoires."

<table><tr><td>Les</td><td>le</td><td>+Acc+InvGen+PL+P3+PC</td></tr><tr><td>Les</td><td>le</td><td>+InvGen+PL+Def+Det+DET_PL</td></tr><tr><td>variations</td><td>variation</td><td>+deSN+dansSN+Fem+PL+Noun+NOUN_PL</td></tr><tr><td>soumettent</td><td>soumettre</td><td>+se+aSN+SN+avoir+SubjP+PL+P3+Verb+VERB_P3PL</td></tr><tr><td>soumettent</td><td>soumettre</td><td>+se+aSN+SN+avoir+IndP+PL+P3+Verb+VERB_P3PL</td></tr></table>

La désambiguïsation morphologique par XIP permet la construction d'un arbre syntaxique qui, à ce stade, a la forme représentée par la figure 4.3.

<table><caption>FIG. 4.3 – Arbre syntaxique de nœuds lexicaux.</caption><tr><td>DET</td><td>NOUN</td><td>VERB</td></tr><tr><td>+</td><td>+</td><td>+</td></tr><tr><td>|</td><td>|</td><td>|</td></tr><tr><td colspan="3">Les variations soumettent</td></tr></table>

Pour XIP-F, les étiquettes possibles pour les nœuds lexicaux correspondent aux catégories morphologiques classiques, principalement :

- NOUN (nom),

- DET (déterminant),

- PRON (pronom),

- ADJ (adjectif),

- VERB (forme verbale, participes inclus),

- ADV (adverbe),

- PREP (préposition),
- COORD (conjonctions de coordination),

- CONJ (autres conjonctions),

- NUM (numéraux cardinaux),

- PUNCT (ponctuation ne marquant pas une fin de phrase),

- SENT (ponctuation marquant une fin de phrase).

À partir de cette représentation, les différentes règles de grammaire intégrant le mo-
dule de *chunking* permettent de créer un arbre de *chunks* : l'arbre syntaxique devient à
ce stade un arbre de syntagmes noyau.

Chaque syntagme noyau est un nœud non lexical<fnref n="9" />. Par exemple, un syntagme no-
minal noyau (NP) est un syntagme qui a comme limite droite un nom ou pronom. Une
proposition finie noyau (*sentence clause* dans XIP-F, marquée SC) est la partie d'une
proposition ayant pour noyau un verbe conjugué.

Le nœud maximal de chaque arbre (et donc de chaque *phrase*) est le nœud virtuel
GROUPE (finissant par une marque de fin de phrase).

Pour l'exemple précédent, la représentation syntaxique à ce stade est l'arbre donné
dans la figure 4.4 :

<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIG. 4.4 – Arbre syntaxique de nœuds non lexicaux.</figcaption></figure>

Ce même exemple se représenterait comme l'arbre de la figure 4.5 s'il y avait un
deuxième NP et une ponctuation forte finale ("*Les variations soumettent les particules.*").

4.4.2 Système de traits

Aux nœuds de l'arbre syntaxique, qu'ils soient lexicaux ou non, sont associés des « traits ». Un trait vise à exprimer une propriété associée au nœud concerné. Il s'agit principalement d'une information d'un des quatre types suivants :

- typographique : majuscules [maj :+], etc.;

- morphologique : genre [fem :+], nombre [plu :+], personne [p3 :+], etc.;

<footnote n="9">⁹Pour rappel (cf. chapitre 3, sous-section 3.2 *Précisions terminologiques*), un syntagme noyau ou *chunk* est la partie d'un syntagme qui va de son début jusqu'à son noyau inclus. La notion de noyau correspond à la notion de « tête ».</footnote>
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIG. 4.5 – Arbre syntaxique de nœuds non lexicaux avec nœud maximal.</figcaption></figure>

- syntaxique : premier élément d'une phrase `[start :+]` ou d'un syntagme `[first :+]`, rection (par exemple pour la préposition *a*) `[sfa :+]`, etc.;

- sémantique : temps `[time :+]`, etc.

Le formalisme de XIP est comme celui de certains langages de programmation où chaque trait (ou catégorie) doit être déclaré. Le système de traits permet de spécifier des catégories, une catégorie étant un ensemble de nœuds définis par les traits qui doivent ou non être associés aux éléments de cet ensemble.

De plus, les traits de la tête d'un syntagme noyau sont souvent hérités par le nœud du syntagme. C'est-à-dire que les traits caractérisant une unité lexicale tête d'un syntagme caractérisent aussi le syntagme en entier. Par exemple, le trait `[noun :+]` de variations est hérité par le nœud du NP qu'il forme avec le déterminant.

Pour la phrase en exemple, les traits associés aux premiers nœuds sont, entre autres, ceux de la figure 4.6 (selon XIP-F, car d'autres traits peuvent être ajoutés ou enlevés selon le modèle d'analyseur) :

<table><tr><td>NP</td><td>[maj:+,noun:+,det:+,start:+,first:+]</td></tr><tr><td>DET</td><td>[maj:+,masc:+,fem:+,pl:+,def:+,det:+,start:+,first:+]</td></tr><tr><td>Les</td><td>[masc:+,fem:+,pl:+,def:+,det:+,start:+,first:+]</td></tr><tr><td>NOUN</td><td>[fem:+,pl:+,p3:+,noun:+,last:+]</td></tr><tr><td>variations</td><td>[fem:+,pl:+,p3:+,noun:+,last:+]</td></tr></table>

<table><caption>FIG. 4.6 – Ensemble de traits associés.</caption><tr><td>FV</td><td>[fin:+,verb:+]</td></tr><tr><td>VERB</td><td>[se:+,sfa:+,pl:+,p3:+,pre:+,subj:+,ind:+,verb:+,first:+]</td></tr><tr><td>soumettent</td><td>[se:+,sfa:+,pl:+,p3:+,pre:+,subj:+,ind:+,verb:+,first:+]</td></tr></table>
Les informations associées aux différents traits sont déclarées dans la grammaire sous la forme suivante :

attribut1:{valeur1, valeur2,..., valeurN}

La forme attribut1 est le nom de l'attribut et valeur1, valeur2,...,valeurN l'ensemble de valeurs différentes que peut prendre l'attribut donné<fnref n="10" />.

L'affectation de traits se fait, au niveau des nœuds lexicaux, par la traduction des étiquettes fournies par l'analyseur morphologique. Par exemple, pour le déterminant *Les*, l'analyseur morphologique donne le résultat suivant, la première colonne étant la forme de surface, la deuxième le lemme et la troisième l'ensemble d'informations morphologiques :

Les le +InvGen+PL+Def+Det+DET_PL

Cette analyse donne lieu, dans le système XIP, à la création d'un nœud lexical dominant l'unité *Les* qui aura l'étiquette *DET* et les traits suivants associés :

DET [masc:+,fem:+,pl:+,def:+,det:+]

Ces traits sont « lexicaux », mais d'autres traits « syntaxiques » s'ajouteront à ceux-ci pendant l'analyse syntaxique. En effet, un autre mode d'assignation de traits est fourni par les règles de XIP elles-mêmes. Il est possible, dans une règle XIP, en même temps qu'on fait référence à un nœud, d'affecter un trait à ce nœud (`[attribut=valeur]`) ou de supprimer un trait déjà affecté (`[attribut=~]`).

### 4.4.3 Unités de base

À partir d'un texte annoté morphologiquement, le formalisme XIP permet d'identifier dans un premier temps les *unités de base* : il segmente le texte en entrée en unités à traiter. L'identification des limites de chaque unité permettra de créer un ensemble de séquences de nœuds.

Dans le cas de XIP-F, des *phrases* sont identifiées selon la notion classique<fnref n="11" />, c'est-à-dire des propositions finissant par une ponctuation forte. Les fins de phrase correspondent alors aux marques de ponctuation suivantes : point [.], point d'interrogation [?], point d'exclamation [!], deux points [ :] ou point virgule [;] suivis de retour à la ligne. Deux espaces verticaux (deux retours à la ligne) sont aussi considérés comme fin de phrase.

Pour tout découpage en unités de base, le texte en entrée (avec des informations morphologiques) est traité séquentiellement de droite à gauche (définition d'un point de segmentation puis de son contexte gauche). Un ensemble de règles de grammaire permet de définir les points de segmentation ainsi que les différents contextes possibles.

L'exemple suivant décrit un type d'unité de base dans XIP-F :

<footnote n="10">¹⁰Pour une description détaillée du système de traits de XIP-F, voir [Tro01].</footnote>

<footnote n="11">¹¹XIP permet de définir d'autres unités de base que la phrase au sens classique, cf. section 5.2 et aussi [Tro01].</footnote>
sent[form:fpfin]

Cette règle définit une unité de base comme une séquence de nœuds finissant par un nœud sent ayant le trait fpfin (point final).

Voici un exemple plus complexe que nous avons défini dans notre modèle d'analyseur :

?+[form:~foquotes,form:~fcquotes,form:~fcpar,form:~fopar],
verb,
?+[form:~foquotes,form:~fcquotes,form:~fcpar,form:~fopar],
sent[form:fpfin]

Selon cette règle, une unité de base est une séquence d'au moins un nœud qui ne contient pas les traits *foquotes*, *fcquotes*, *fcpar*, *fopar* (guillemets ouvrants et fermants et parenthèse ouvrante et fermante, respectivement). Cette séquence doit être suivie d'un nœud *verb*, suivi d'un nœud *sent* avec le trait (*fpfin*) avec entre les deux les mêmes contraintes que pour la séquence initiale.

## 4.5 Formalisme d'expression des règles de la grammaire

L'analyseur est constitué d'un ensemble de règles de grammaire modélisant des structures et des fonctions syntaxiques potentiellement présentes dans une phrase. En ce qui concerne leur écriture et application, ces règles sont organisées par couches : une règle écrite au début de la grammaire s'appliquera aussi en premier lieu. L'ordre d'écriture est pertinent. De plus, les règles ne sont pas récursives : une certaine récursivité est induite avec les différents niveaux de règles.

L'application d'une règle est définitive : il n'y a pas de retour en arrière (*back-tracking*); les syntagmes résultants ne sont pas supprimés et sont passés tels quels aux niveaux suivants.

Les règles de la grammaire utilisent les opérateurs décrits dans la table suivante :

<table><caption>Table 1. Opérateurs de base des règles.</caption><thead><tr><td>Opérateur</td><td>Symbole(s)</td><td>Exemple</td></tr></thead><tbody><tr><td>Disjonction</td><td>;</td><td>ADJ; ADV</td></tr><tr><td>Concaténation</td><td>,</td><td>NP, AP</td></tr><tr><td>Optionnalité</td><td>()*+</td><td>(ADV), ADJ*, NOUN+</td></tr><tr><td>Catégorie quelconque ou rien</td><td>?</td><td>NP,?, FV</td></tr><tr><td>Exploration d'un sous-arbre</td><td>{}</td><td>NP{?*, NOUN}</td></tr></tbody></table>

Le premier exemple définit un nœud avec un adjectif *ou* un adverbe; le deuxième un nœud avec un NP *suivi d'un AP*. Le troisième exemple dénote *un* ou *zéro* adverbe, *zéro* ou *plusieurs* adjectifs, *un* ou *plusieurs* noms (opérateur étoile de Kleene). Le quatrième exemple décrit un nœud constitué d'un NP, suivi de *zéro* ou *plusieurs catégories quelconques*, suivi d'un FV, et finalement le dernier exemple permet l'accès d'un nœud à l'intérieur d'un sous-arbre (le nom à l'intérieur d'un NP).
Il existe différents types de règles pour les différents traitements linguistiques. Nous présentons par la suite les types de règles pour les deux tâches principales de l'analyseur : le découpage en syntagmes noyau (chunking) et l'extraction de dépendances.

### 4.5.1 Règles de découpage en syntagmes noyau

Pour la description du découpage en syntagmes noyau, il existe plusieurs types de règles, chacun d'eux étant adapté à une tâche précise<fnref n="12" /> :

- les règles de Dominance Immédiate,

- les règles de Précédence Linéaire,

- les règles de Séquence.

Les règles de Dominance Immédiate (DI), enrichies avec des traits, sont utilisées pour le marquage de segments ; les règles de Précédence Linéaire (PL) permettent de gérer l'ordre des éléments d'une unité et enfin les règles de Séquence sont utilisées pour définir une série ordonnée d'unités.

#### Règles de Dominance Immédiate

Les règles de DI définissent des ensembles de nœuds d'ordre libre. Elles ont la forme suivante :

$n> X -> |C| Y, Z |C'|;$

Le numéro de couche est indiqué par $n>$, $X$ représente le nœud défini et $Y, Z$ les éléments le définissant. $|C|$ et $|C'|$ représentent les contextes droit et gauche, respectivement. Ce sont des contextes optionnels.

Dans ce type de règle, la partie droite n'est pas ordonnée, mais des contraintes de position peuvent être ajoutées grâce aux traits first et last, par exemple :

$2>NP -> Det(first:+], Adv*, AP, Noun(last:+];$

Cette règle permet de définir un syntagme nominal (NP) qui contient un déterminant comme limite gauche, peut éventuellement avoir des adverbes, contient un syntagme adjectif noyau (AP) et doit avoir comme limite droite un nom. Sans ces traits first et last, elle autoriserait tout type de combinaison entre les éléments du syntagme (Adv Det Noun, Noun Det Adv Adv AP Adv, etc.).

Les règles sont écrites et organisées par couches et s'appliquent selon l'ordre établi par ces couches. Dans le cas précédent, le NP est défini lors de la deuxième couche (après les syntagmes adjectivaux AP). Si deux règles sont concurrentes, c'est la première écrite qui s'applique.

<footnote n="12">¹²On remarque des similitudes avec la typologie de règles du formalisme GPSG [GKPS85] qui est, en partie, à l'origine du système [Rou96]. Il y a aussi des similitudes avec l'analyseur IFSP [AMC97a] (les règles ne sont pas récursives, elles sont organisées en séquences, si une règle échoue l'analyse continue, etc.).</footnote>
Des exemples de ces règles se trouvent dans la première partie de l'annexe D.1 (règles de la grammaire noyau correspondant à la définition des segments postérieur et antérieur au NP sujet et pour le segment postérieur au FV principal) et dans D.2 pour la définition des énumérations à trois items.

## Règles de Précédence Linéaire

Les règles PL sont toujours utilisées en conjonction avec les règles DI. Elles permettent de définir un certain ordre dans les éléments d'un ensemble désordonné et se présentent sous la forme :

$n> X < Y$

n> indique le numéro de couche, X est l'élément antécédant Y. Par exemple :

$2> [det:+] < [num:+]$

Cette règle PL en concret implique qu'un déterminant det doit apparaître devant un numéral num.

Pour l'écriture de nos grammaires, nous avons utilisé très peu de règles de ce type car les contraintes qu'elles expriment peuvent souvent être exprimées avec des traits.

## Règles de Séquence

Finalement, les règles de Séquence décrivent des ensembles de nœuds ordonnés. Elles ont la même syntaxe que les règles DI avec une différence quant à la forme (l'élément instancié est séparé des éléments le définissant par le symbole =) et quant à la sémantique (il n'est pas nécessaire de déclarer chacune des catégories apparaissant dans un segment). Il est aussi possible de définir des contextes droit et gauche optionnels.

$n> X = |C| Y, Z |C'|;$

Ces règles mettent en œuvre le principe des règles hors-contexte et sont donc beaucoup plus souples. Par exemple, la règle suivante décrit un nœud PR (parenthèse)$^{13}$.

$10>PR = punct[form:fopar], ?*, punct[form:fcpar].$

Ce type de syntagme est formé par une marque de ponctuation initiale qui a le trait *fopar* et une marque de ponctuation finale avec le trait *fcpar*. Entre ces deux marques, il peut y avoir rien ou tout autre symbole plusieurs fois. L'ordre des éléments, tout au moins le premier et le dernier, est ici fixé.

De nombreux exemples de règles de Séquence se trouvent dans l'annexe D, pour les phrases de niveau 1 dans D.1 et pour la plupart de syntagmes spécialisés dans D.2.

<footnote n="13">13 Ce type de nœud n'existe pas dans l'analyseur XIP-F pré-existant : il fait partie de nos apports (voir 4.2).</footnote>
4.5.2 Règles d'extraction de dépendances syntaxiques

Une dépendance est une relation *n*-aire qui connecte des nœuds selon une relation pré-définie (relations syntaxiques standard —sujet, objet— ou des relations plus complexes).

Tout comme les règles de dominance immédiate et les règles de séquence pour le
chunking, ces règles s'appliquent séquentiellement de façon incrémentale (le nombre de
la couche n'est pas explicite pour ce type de règles).

Les règles d'extraction de dépendance ont la forme suivante :

if (C)
X(#1,#2) = Y, Z.

Le mot clé if introduit une condition (optionnelle) sur l'entrée susceptible d'instancier les règles. Il peut s'agir des conditions sur l'existence ou la non-existence d'une relation, sur la présence ou absence d'un trait, etc. Plusieurs conditions peuvent être exprimées; dans ce cas, elles sont regroupées dans des formules complexes à l'aide des opérateurs booléens de conjonction (&), disjonction (|) ou négation (\~). Par exemple :

if (~A(#1,#3,#4) & ~A[mf1:+]ski,?#4))
A[mf2=+](#1,#3,#4)) =
FV{?*,#1(last:+]}, (adv), PP{?*,#3[prep:+,sfde:~], ?*, NP{?*,#4(last:+)} }.

La condition de la règle en exemple implique l'absence d'une relation A avec les
arguments #1,#3,#4 et l'absence d'une relation A ayant le trait [mf1 :+] et le troisième
argument #4. Les deux conditions doivent être vérifiées pour que la règle s'applique.

Dans le corps de la règle, l'expression X(#1,#2) représente la dépendance à créer et
Y, Z. les éléments la définissant. Il peut s'agir de nœuds lexicaux (par exemple, adv), de
nœuds non-lexicaux (NP) ou d'opérateurs (?*). L'utilisation de traits associés permet de
contraindre l'extraction des dépendances.

Pour l'exemple précédent, la dépendance A(#1,#3,#4) avec le trait mf2 est créée
avec les arguments suivants : un verbe fini (dernier élément d'un syntagme verbal FV)
et la préposition (autre que de) et le nom d'un syntagme prépositionnel PP. Entre la
préposition et le nom du PP il peut y avoir zéro ou plusieurs éléments quelconques.

Des exemples de ce type de règles pour l'extraction de dépendances se trouvent dans
l'annexe D, concrètement dans D.3 (règles des grammaires de dépendances spécialisées)
et D.6 (règles pour les dépendances liées au rattachement prépositionnel).

4.6 Traitements linguistiques de XIP-F

Les différentes étapes de l'analyse transforment le texte en entrée : selon les informa-
tions exprimées dans les règles, des annotations spécifiques sont introduites.
4.6.1 Segmentation

La première transformation réalisée par l’analyseur est le découpage du texte d’entrée en unités de base<fnref n="14" />.

Le texte qui suit est découpé par XIP-F en huit unités de base (figure 4.7). Nous avons marqué par [V] les espaces verticaux ou retours à la ligne dans le texte original et par <n> le comptage d’unités à la sortie du segmenteur.

(10) *I. Dispositions concernant la qualité* [V] [V]

Article. 3 - Dans toutes les catégories , compte tenu des dispositions particulières prévues pour chaque catégorie et des tolérances admises , les bulbes doivent être entiers, sains ( sont exclus les produits atteints de pourriture ou altérations ), propres et pratiquement exempts de matière étrangère visible. [V]

Les échalotes doivent présenter un développement et un état tels qu’ils leur permettent : [V]

- de supporter un transport et une manutention ; [V]

- d'arriver dans des conditions satisfaisantes au lieu de destination. [V]

Article . 4 - Les échalotes font l' objet d' une classification en deux catégories définies ci-après . [V]

<1> *I. Dispositions concernant la qualité*

<2> Article.

<3> 3 - Dans toutes les catégories , compte tenu des dispositions particulières prévues pour chaque catégorie et des tolérances admises , les bulbes doivent être entiers, sains ( sont exclus les produits atteints de pourriture ou altérations ), propres et pratiquement exempts de matière étrangère visible.

<4> Les échalotes doivent présenter un développement et un état tels qu’
ils leur permettent :

<5> - de supporter un transport et une manutention ;

<6> - d'arriver dans des conditions satisfaisantes au lieu de destination.

<7> Article .

<8> 4 - Les échalotes font l' objet d' une classification en deux catégories définies ci-après .

<caption>FIG. 4.7 – Sortie du segmenteur en unités de base (phrases).</caption>

<footnote n="14">¹⁴Pour rappel, le texte contient déjà à cet stade les informations provenant de l'analyse morphologique, c'est-à-dire les étiquettes des parties du discours (*POS tags*) enrichies d'autres informations (genre, nombre, etc.).</footnote>
Il est facile de constater des problèmes de découpage étant donné, d'une part, l'ambiguïté de quelques marques de ponctuation (par exemple le point [.] ou les deux points [ : ]) et, d'autre part, la non prise en compte d'aspects liés à la visualisation de certaines parties du texte (par exemple avec les items des listes). En effet, il devrait y avoir, selon nous, un découpage en quatre unités (nous traitons en détail ces problèmes plus loin, cf. 5.2).

## 4.6.2 Désambiguïsation morphologique

Une fois le texte découpé en unités, les règles de sélection contextuelle (désambiguïsation morphologique) s'appliquent sur chaque séquence. Ces règles permettent la levée des ambiguïtés dans des cas où plusieurs étiquettes sont associées à une même unité lexicale.

Par exemple, pour la huitième phrase du texte identifiée par l'analyseur dans le texte en exemple, pour le nœud *une* (du syntagme *d'une classification*), le module morphologique NTM fournit les étiquettes morphologiques suivantes :

une un +Masc+SG+Card+Noun+NUM
une un +Masc+SG+Indef+Pro+PRON
une un +Masc+SG+Indef+Det+DET_SG

Dans ce cas, la levée de l'ambiguïté permet de ne garder que la dernière occurrence (DET). Par la suite, à chaque nœud lexical est associé une liste d'attributs, extraits de l'étiquette morphologique et/ou ajoutés par des règles.

La table 2 montre un exemple de la sortie à ce stade (nous avons simplifié et structuré les informations pour une meilleure lisibilité) :

<table><thead><tr><td>Lemme</td><td>Catégorie</td><td>Traits associés</td></tr></thead><tbody><tr><td>4</td><td>NUM</td><td>[start :+,first :+]</td></tr><tr><td>-</td><td>PUNCT</td><td>[form :fhyph]</td></tr><tr><td>le</td><td>DET</td><td>[maj :+,masc :+,fem :+,pl :+,def :+]</td></tr><tr><td>échalote</td><td>NOUN</td><td>[fem :+,pl :+]</td></tr><tr><td>faire</td><td>VERB</td><td>[form :ffaire,pl :+,p3 :+,pre :+,ind :+,verb :+]</td></tr><tr><td>le</td><td>DET</td><td>[masc :+,fem :+,sg :+,def :+]</td></tr><tr><td>objet</td><td>NOUN</td><td>[masc :+,sg :+,p3 :+]</td></tr><tr><td>de</td><td>PREP</td><td>[form :fde,prep :+]</td></tr><tr><td>un</td><td>DET</td><td>[masc :+,sg :+,indef :+,det :+]</td></tr><tr><td>classification</td><td>NOUN</td><td>[fem :+,sg :+]</td></tr><tr><td>en</td><td>PREP</td><td>[form :fen,prep :+]</td></tr><tr><td>deux</td><td>NUM</td><td>[card :+,num :+]</td></tr><tr><td>catégorie</td><td>NOUN</td><td>[fem :+,pl :+]</td></tr><tr><td>défini</td><td>ADJ</td><td>[fem :+,pl :+]</td></tr><tr><td>ci-après</td><td>ADV</td><td>[adv :+]</td></tr><tr><td>.</td><td>SENT</td><td>[last :+]</td></tr></tbody></table>
Table 2. Informations après la désambiguïsation morphologique.

Durant l'étape de désambiguïsation morphologique, des règles appartenant à des
grammaires locales peuvent aussi s'appliquer; par exemple des grammaires d'identifi-
cation d'entités nommées, de marquage de dates, etc.

4.6.3 Découpage en syntagmes noyau

À partir de toutes les informations morphologiques obtenues jusqu'ici, les différentes règles de *chunking* s'appliquent de façon incrémentale pour construire un arbre de syntagmes noyau. L'ordre de marquage des syntagmes est le suivant : AP, NP, PP, suivis des syntagmes verbaux FV, IV, GV, suivis des débuts de proposition BG et enfin les propositions SC.

La sortie standard fournie par XIP-F est parenthésée avec les lemmes (mais le forma-
lisme permet d'obtenir d'autres options, contenant plus ou moins d'information morpho-
syntaxique<fnref n="15" />).

Pour la phrase en exemple, voici la sortie standard obtenue (chaque clef { } entoure
un syntagme noyau) :

8>GROUPE{SC{NP{4} - NP{Les échalotes} FV{font}} NP{1' objet}
PP{d' NP{une classification}} PP{en NP{deux catégories}}
AP{définies} ci-après .}

FIG. 4.8 – Sortie du segmenteur en syntagmes noyau (chunks).

On remarque des syntagmes imbriqués, notamment pour les syntagmes préposition-
nels (PP), les propositions (SC) et le groupe maximal prédéfini (GROUPE).

4.6.4 Extraction de dépendances

Finalement, plusieurs dépendances sont extraites en utilisant les informations morpho-
syntaxiques obtenues jusqu'ici<fnref n="16" />.

Les dépendances sont des relations majoritairement binaires (à l'exception des relations concernant le rattachement prépositionnel). Le premier élément est toujours la « tête » et le deuxième l'élément dépendant.

L'extraction de dépendances s'effectue aussi de façon incrémentale. Les dépendances
les plus sûres sont extraites en premier (subj et arguments régis par un verbe, un nom
ou un adjectif) ; elles sont suivies des modifieurs et d'autres dépendances (éléments co-
ordonnés, coréférencés, déterminés, etc.).

L'ensemble des dépendances principales produites pour la phrase en exemple est
donné par la figure 4.9.

<footnote n="15">¹⁵Voir l'annexe B.2 pour différents types de sorties possibles.</footnote>

<footnote n="16">¹⁶Voir l'annexe B.3 pour une description détaillée de l'ensemble de dépendances potentiellement four-
nies par XIP-F et leurs traits associés.</footnote>
SUBJ_NOUN(font,échalotes)
VARG_NOUN_DIR(font,objet)
VMOD ADV(font,ci-après)
NMOD RIGHT_ADJ(catégories,définies)
NMOD NOUN_INDIR(classification,en,catégories)
NMOD NOUN_INDIR(objet,en,catégories)
NARG NOUN_INDIR(objet,d',classification)
PREPOBJ CLOSED(d',classification)
PREPOBJ CLOSED(en,catégories)
DETERM DEF_NOUN DET(Les,échalotes)
DETERM DEF_NOUN DET(l',objet)
DETERM NOUN DET(un classifcation)
DETERM_NUM_NOUN(deux,catégories)
STRAYNP LEFT (font,4)

4 - Les échalotes font l' objet d' une classification en deux catégories définies ci-après .

FIG. 4.9 – Sortie de l’extracteur de dépendances.

Dans l'exemple les relations extraites sont, entre autres : **SUBJ** (sujet) entre le verbe **font** et le nom **échalotes**, la relation **VARG** (argument verbal via nom) entre **font** et **objet**, et **VMOD** (modifieur verbal via adverbe) entre **font** et **ci-après**, etc.

4.7 Résumé

En partant des constats effectués dans les premiers chapitres, nous avons donné dans
le début de celui-ci une vision globale de notre modèle d'analyseur robuste qui a pour
objectif le traitement de texte libre de différents domaines avec des résultats précis et
homogènes. Nous avons décrit brièvement les points plus significatifs de notre modèle,
à savoir, une reconfiguration automatique de différents modules grammaticaux selon le
type de phénomène à traiter et une réutilisation des résultats obtenus lors d'une première
analyse pour améliorer les sorties initiales des grammaires de dépendances en ce qui
concerne le rattachement prépositionnel.

Dans un deuxième temps, dans ce chapitre, nous avons aussi décrit les caractéris-
tiques de la plate-forme XIP, par le biais de l'analyseur XIP-F pré-existant, notre modèle
d'analyseur étant bâti sur cette plate-forme. Nous avons tout d'abord décrit l'architecture
générale ainsi que le formalisme à la base de la représentation des données et de la défini-
tion des règles de grammaire. Nous avons également montré les traitements effectués par
XIP-F dans les différentes étapes de l'analyse linguistique (segmentation, désambiguïsa-
tion morphologique, découpage en syntagmes noyau, extraction de dépendances) ainsi
que les sorties obtenues à chaque stade.
Dans ce contexte, les parties suivantes de ce rapport présentent en détail la définition
et l'implémentation du modèle d'analyseur que nous proposons sur la base de XIP.
Deuxième partie

Spécialisation et reconfigurabilité
des grammaires
<figure><img src="image_22.png" /></figure>
# Chapitre 5

## Pré-traitements et premier niveau d'analyse

### 5.1 Introduction

Après une présentation générale de la plate-forme à la base de notre modèle et des apports proposés dans le cadre de notre travail, ce chapitre s'articule autour de deux points fondamentaux.

D'une part, la section 5.2 présente notre module de pré-traitement qui a comme objectif l'identification formelle de deux types d'unités linguistiques dans des textes tout-venant (en format ASCII). La méthode mise en œuvre pour le repérage et marquage de ces unités est décrite en détail. À la lumière des résultats obtenus, ce module s'avère indispensable pour les traitements linguistiques postérieurs.

D'autre part, la section 5.3 présente notre grammaire noyau, premier module d'analyse syntaxique proposé dans notre approche. Nous justifions la nécessité d'un tel module dans le cadre de l'ensemble de l'analyseur et nous décrivons les caractéristiques des phrases modélisées par cette grammaire. Finalement, nous présentons ses principales étapes en termes de méthodologie d'analyse pour le marquage structurel et pour l'extraction de dépendances.

### 5.2 Pré-traitements

Nous définissons comme pré-traitements l'ensemble des opérations formelles réalisées sur le texte en entrée avant toute analyse purement linguistique. En effet, nous montrons (5.2.1) que des informations sur la structure du document sont nécessaires pour une bonne analyse linguistique. Ces informations ne peuvent être obtenues que par une étape préalable d'identification et de marquage de certaines unités dans le texte [Sri93].
5.2.1 Justifications

Traditionnellement, la *phrase* est considérée comme l’unité de base de la grammaire et par conséquent de l’analyse syntaxique. Elle est souvent définie dans des termes suivants :

“Unité de communication linguistique (...) suivie d'une pause importante. Dans le langage écrit, cette pause importante est généralement représentée par un point. ” [Gre93]

En effet, le point est considéré comme la marque de ponctuation principale pour marquer la limite droite (la fin) d'une phrase. Mais il est clair que le point a d'autres fonctions dans la phrase et peut donc apparaître dans d'autres contextes : à la suite d'un organisateur (1.), après une abréviation (Mme.), etc. De plus, on constate que :

“d'autres signes de ponctuation peuvent marquer la fin d'une phrase : les points de suspension, le point d'interrogation, le point d'exclamation, le point virgule, le double point, mais ces divers signes peuvent aussi se trouver à l'intérieur d'une phrase.” [Gre93]

Dans une perspective d'analyse linguistique automatique, l'identification des phrases doit donc tenir compte de différents problèmes liés à l'ambiguïté des marques de ponctuation.

Par ailleurs, le traitement automatique est confronté non pas à des unités linguistiques dans l'absolu mais à des unités inscrites dans des textes. Ainsi, si on tient compte de l'interdépendance entre la structure du document et la structure linguistique au sein d'un texte [Vir89], son interprétation et son analyse ne peuvent pas négliger des phénomènes graphiques, visuels, structuraux etc. qui y sont présents<fnref n="1" />.

La prise en compte des caractéristiques physiques d'un texte (sa présentation physique) s'avère nécessaire pour une analyse linguistique précise.

Toutefois, comme nous l'avons montré plus haut, à l'heure actuelle les analyseurs robustes existants modélisent des phénomènes linguistiques apparaissant dans des textes sans pour autant prendre en compte des phénomènes purement textuels. L'unité de base pour de tels systèmes reste la phrase « classique ».

Une telle définition est devenue, pour nous, inappropriée car elle néglige des phénomènes ou des structures qui mettent en jeu des facteurs liés à la présentation visuelle des données linguistiques.

Ainsi, la prise en compte de ces phénomènes nous a amenée à élargir la notion de *phrase*. Selon notre définition, cf. 3.2, une phrase est une entité textuelle. La phrase « classique » correspond à cette définition, aussi bien que d'autres unités comme les listes et les titres (que nous avons décrit dans le chapitre 3 de ce rapport). Notre modèle d'analyseur (à la différence de XIP-F) prend alors comme unités de base ces trois types de segment.

Pour identifier correctement les unités intégrant des informations structurelles ou textuelles, nous nous sommes proposé d'enrichir l'analyseur d'un module initial, le but

<footnote n="1">¹D'après [Vir89], les contributions de la linguistique à l'étude de structures textuelles génèrent différents types de difficultés qu'il serait dangereux d'ignorer ou de minimiser ("(...) contributions from linguistics to the study of text structures gives rise to several orders of difficulty which it would be dangerous to ignore or to minimize.").</footnote>
étant de préparer le texte pour obtenir par la suite des traitements syntaxiques plus précis.

Du point de vue de l'architecture de notre modèle d'analyseur, ce module de pré-traitement initial se trouve en amont de tout module linguistique (cf. figure 4.1). Son but est d'identifier et de marquer formellement les phrases intégrant des informations structurelles.

Le marquage consiste en l'ajout de balises en tenant compte d'aspects liés à la définition linguistique et structurelle des différents types d'unités : par exemple, à la différence de marquages comme HTML ou XML, le marquage des listes intègre une amorce plus un ensemble d'items, et non des items uniquement.

Par exemple :

(1) Les derniers pays qui se sont ralliés à l'initiative sont les suivants :

- Argentine

- Bangladesh

- Libéria

- Philippines

Pour cette phrase en exemple, la figure 5.1 montre le marquage spécifique au format HTML. Dans ceci, la balise `<ul>` dénote un début de « liste » et chaque balise `<li>` un item.

```
<p> Les derniers pays qui se sont ralli&eacute;s<br>
&agrave;; l'initiative sont les suivants:<br>
<ul>
  <li>&lt;b&gt;Argentine&lt;/b&gt;&lt;br&gt;
  <li>&lt;b&gt;Bangladesh&lt;/b&gt;&lt;br&gt;
  <li>&lt;b&gt;Lib&eacute;eacute;;ria&lt;/b&gt;&lt;br&gt;
  <li>&lt;b&gt;Philippines&lt;/b&gt;&lt;/ul&gt;</p>
```

<caption>FIG. 5.1 – Marquage de type HTML.</caption>

Par rapport à ce format, la figure 5.2 montre le balisage produit à la suite de notre pré-traitement.

Nous présentons par la suite la méthodologie que nous avons mise en œuvre pour le marquage de listes (5.2.2) et titres (5.2.3). On notera que les phrases (« classiques ») n'ont pas besoin de balisage spécifique car elles sont déjà bien repérées par l'analyseur<fnref n="2" />.

### 5.2.2 Marquage de listes

Le balisage des listes est constitué de trois étapes différentes :

- l'identification des amorces (cf annexe C),

<footnote n="2">²Nous avons recupéré les règles de XIP-F.</footnote>
<list> Les derniers pays qui se sont ralliés à l'initiative
sont les suivants <sp>:</sp>

<sp> - </sp> Argentine
<sp> - </sp> Bangladesh
<sp> - </sp> Libéria
<sp> - </sp> Philippines
</list>

<caption>FIG. 5.2 – Marquage avec notre pré-traitement.</caption>

- l'identification des items, et

- le traitement d'autres lignes du texte.

Les autres lignes du fichier correspondent aux structures qui auraient pu être considérées comme des amorces ou des items étant donné leurs caractéristiques (tabulations ou blancs initiaux, présence de deux points, etc.).

Un faisceau d'indices, que nous avons repérés sur corpus, est testé à chaque étape et permet d'identifier les limites droite et gauche de la liste. La partie la plus complexe du traitement est le repérage de la limite droite (fin de liste). Avec notre technique, la précision de repérage des listes et de leur balisage est de 84,5 %, avec un rappel de 94,9 % (cf. 5.2.4).

## Traitement de l'amorce

Le premier indice permettant de détecter une amorce est la présence d'une ligne qui finit par deux points suivis d'un retour à la ligne. Dans ce cas, la ligne est potentiellement considérée comme un début de liste mais elle ne sera validée qu'après avoir vérifié d'autres indices (par exemple, on ne considère pas comme amorces les lignes avec un seul mot<fnref n="3" />), par exemple :

(2) **Avertissement :**

La synthèse que nous présentons ici s'appuie sur les diagnostics réalisés à la demande d'un certain nombre d'entreprises.

(3) **Note :**

Pour assurer un bon refroidissement de votre moteur, n'hésitez pas à demander à votre garagiste, si votre moteur véhicule est "ancien" (plus de 100000 km) et que vous ne l'ayez pas toujours entretenu, de vérifier le thermostat de chauffage.

Toute ponctuation incluse dans la ligne supposée être une amorce est alors masquée (les deux points deviennent <sp>:</sp>, etc.). En effet, ce masquage est nécessaire pour que plus tard le signe de ponctuation ne soit pas identifié (par le module d'identification d'unités de base de l'analyseur) comme une fin de phrase.

<footnote n="3">³Il peut s'agir d'une amorce très simplifiée; mais d'après ce que nous avons observé dans les corpus, on a préféré traiter ces cas comme des sortes de titres.</footnote>
La ligne ne sera pas validée comme amorce tant qu'on n'aura pas vérifié la présence d'au moins deux items par la suite. De plus, si une autre structure correspondant à la définition d'amorce est repérée avant d'avoir identifié des items, il est probable qu'il s'agisse d'une liste imbriquée. Dans ce cas complexe, seule la liste intérieure est marquée.
Exemple de liste imbriquée :

(4) Les États membres prévoient que le responsable du traitement ou son représentant doit fournir à la personne auprès de laquelle il collecte des données la concernant au moins les informations énumérées ci-dessous, sauf si la personne en est déjà informée :

a) l'identité du responsable du traitement et, le cas échéant, de son représentant;

b) les finalités du traitement auquel les données sont destinées;

c) toute information supplémentaire telle que :

- les destinataires ou les catégories de destinataires des données,

- le fait de savoir si la réponse aux questions est obligatoire ou facultative ainsi que les conséquences éventuelles d'un défaut de réponse,

- l'existence d'un droit d'accès aux données la concernant et de rectification de ces données.

Ces cas sont des cas complexes pour le marquage et ne sont pas résolus à l'heure actuelle. Ils ont été recensés et étudiés linguistiquement très en détail par [LGDM+99].

### Traitement des items

Pour identifier les items, nous repérons tout d'abord les lignes qui commencent par des espaces, des tabulations, des organisateurs alphanumériques, etc. et on teste aussi leur fin. Étant donné leur nombre, il n'est pas possible de dresser la liste exhaustive des différents cas de figure; voici les cas principaux :

a. lignes finissant par un point-virgule ou une virgule;

b. lignes sans signe de ponctuation finale;

c. lignes finissant par une ponctuation forte.

Le premier cas ne présente pas de problème particulier : tout signe de ponctuation présent dans la ligne est masqué.

Pour le deuxième, s'il n'y a pas de ponctuation finale, on rajoute systématiquement la balise `<sp>.</sp>` pour que l'analyseur puisse identifier plus tard chaque fin d'item.

Finalement, le troisième cas est plus complexe car on est obligé de tester si on se trouve réellement en fin de liste. Voici quelques exemples à la suite de ce traitement :

(5) Il s'agit d'une simple ceinture ventrale, qui ne peut être efficace que si les conditions suivantes sont remplies `<sp>:</sp>

- Le siège est correctement réglé `<sp>,</sp>

- La ceinture ne frotte pas contre des arêtes vives `<sp>,</sp>

- La boucle est correctement verrouillée `<sp>,</sp>

- La sangle est correctement tendue `<sp>.</sp>
(6) Après que ce rapport et bien d'autres eurent fait clairement ressortir l'incompétence du ministère, le ministre en personne est allé rendre visite à son personnel à Vancouver <sp>.</sp> Voici ce qu'il leur a dit <sp> :</sp>

L'ultime recours pour conserver et protéger la pêche, c'est la Loi sur les pêches <sp>.</sp> Si la loi n'est pas respectée il n'y aura pas plus de poisson dans les frayères que ce qui s'y trouve actuellement <sp>.</sp>

Il devient évident dans la région qu'on ne reçoit pas, aux plus hauts échelons du ministère, cette information sur les questions essentielles de conservation et de protection <sp>.</sp>

La plupart des grandes enquêtes secrètes sur la pêche illégale et les ventes illégales connaissent une fin abrupte <sp>.</sp>

On ne fait pas d'enquêtes complètes sur l'habitat ni d'enquêtes approfondies sur la pêche illégale <sp>.</sp>

Le balisage de la limite droite s'avère le point le plus délicat lors du marquage des listes. Deux possibilités sont à considérer :

A. les lignes précédentes (items) finissent toutes par un signe de ponctuation autre que le point ou bien elles n'ont pas de ponctuation finale, et la ligne actuelle finit par une ponctuation forte;

B. les lignes précédentes (items) finissent par une ponctuation forte et la ligne potentiellement finale aussi.

Dans le premier cas, on est certain qu'on se trouve à la fin d'une liste. Le balisage est alors complet :

(7) <list> Cinq classifications internationales différentes ont été successivement étalées pour définir les stades cliniques de mélanome <sp> :</sp>

- classification de l'Union internationale contre le cancer <sp>,</sp>

- classification du MD Anderson <sp>,</sp>

- classification à trois stades <sp>,</sp>

- classification de TNM de l'American Joint Committee on Cancer <sp>,</sp>

- classification conjointe de l'AJCC et de l'UICC <sp>.</sp>

</list>

Le deuxième cas est source d'ambiguïté car soit la ligne est un autre item (pas la fin de la liste), soit elle est effectivement l'item final de la liste, soit on est déjà sur une ligne hors de la liste qui par ses caractéristiques a été considérée comme un item en raison d'une tabulation ou d'un espace initial.

Les exemples suivants montrent des erreurs de marquage en fin de liste :

(8) <list> Parallèlement, les entreprises se trouvent confrontées à une forte concurrence, généralement de deux natures différentes <sp> :</sp>
> celle des pays du tiers monde aux très faibles coûts de main d'oeuvre, proposant des prix de 25 à 50% moins cher <sp>.</sp>

> celle des autres entreprises aux techniques de production identiques, utilisant les mêmes matières premières, un personnel de niveau de compétence équivalent <sp>.</sp>

> Pour faire face à la concurrence et maintenir leur compétitivité sur les prix, certaines entreprises emploient comme moyen privilégié la "délocalisation" d'une partie de leur production <sp>.</sp>

Si, dans le cas précédent, on peut arriver à éviter le problème en utilisant des indices supplémentaires (minuscule/majuscule des débuts des items, présence de plus d'une ligne blanche), dans d'autres cas l'ambiguïté est plus difficile à lever. Par exemple, dans la phrase (9), les items de la liste commencent par une majuscule et finissent tous par des points, tout comme la phrase suivante. De plus, il n'y a pas d'espace vertical supplémentaire entre le dernier item et la phrase qui suit :

(9) <list> 1) Chez des patients n'ayant pas de tares médicales importantes avec une fonction respiratoire correcte et sans métastases à distance, l'indication peut être difficile dans certains cas <sp> :\</sp>

> Le syndrome de Pancoast-Tobias, sans envahissement du corps vertébral <sp>.</sp>

> Les tumeurs envahissant la paroi thoracique nécessitent parfois l'utilisation de matériel prothétique <sp>.</sp>

> Les tumeurs envahissant la veine cave supérieure sans traduction clinique ou la carène ou l'oreillette gauche <sp>.</sp>

> Actuellement aucune étude ne peut démentir cette attitude <sp>.</sp>

Finalement, étant donné les caractéristiques formelles de quelques parties du texte, certaines structures sont marquées incorrectement comme des listes alors qu'elles ne le sont pas (ceci représente entre 12 % et 15 % d'erreurs sur le total du corpus utilisé pour l'évaluation de ce module, cf. 5.2.4) :

(10) <list> À l'attention du directeur de l'information <sp> :\</sp>

> TORONTO, le 27 nov /CNW/ - Selon un nouveau rapport publié aujourd'hui par le procureur général, M Jim Flaherty, et le solliciteur général, M DavidTSU-bouchi, les lois prévoyant la confiscation des biens des criminels se révèlent un élément important dans la lutte contre le crime organisé <sp>.</sp>

> Le rapport intitulé Pour que le crime ne paie pas : leçons apprises est fondé sur les travaux d'un sommet international parrainé par le gouvernement de l'Ontario en août dernier, à Toronto <sp>.</sp> Le sommet a réuni des conférenciers du Canada, des Etats-Unis, de l'Angleterre, du pays de Galles, de l'Irlande et de l'Afrique du Sud <sp>.</sp>

> "Nous avons appris que le crime organisé considère le Canada comme un refuge", a déclaré M Flaherty <sp>.</sp>
## Traitement d'autres lignes

Le module de balisage de listes nettoie enfin les lignes qui présentent des marques `<sp>`, `</sp>` alors qu'elles n'appartiennent pas à des listes. Ce sont des lignes supposées être des items (ou des amorces) à un moment précis du traitement mais qui se sont révélées fausses une fois le faisceau d'indices vérifié (principalement des lignes avec des tabulations initiales).

### 5.2.3 Marquage de titres

Le balisage de titres s'avère moins complexe que celui des listes (cf annexe C). Du point de vue formel, nous considérons comme titre toute ligne qui a comme fin tout sauf un signe de ponctuation forte (`[ :] [ ; ] [ . ] [ ! ] [ ?]`) suivi d'au moins deux retours à la ligne.

Les lignes qui présentent ces caractéristiques subissent le même traitement que les lignes d'une liste en ce qui concerne la ponctuation (toute ponctuation forte est masquée avec les balises `<sp> </sp>` pour éviter des erreurs de l'analyseur lors du découpage en unités de base).

(11) `<tit> A <sp> . </sp> Données statistiques </tit>`

(12) `<tit> Le curage ganglionnaire <sp> ; </sp> résultats des études contrôlées </tit>`

Avec cette technique, la précision de repérage des titres et leur balisage est de 96,8 %, avec un rappel de 96,3 %.

Les quelques erreurs produites correspondent à des erreurs typographiques présentes dans le texte original (généralement des phrases sans ponctuation forte finale) :

(13) `<tit> A titre d'exemple, on consomme 5,2l/100 km avec une Mégane 1,9D (pour des vitesses moyennes de 80 km/h sur route avec pointes à 140 km/h) effectuant 40000 km/an soit une économie annuelle de 1600 F environ (il est d'ailleurs possible en se limitant à 90 - 100 km/h maxi de ne consommer que 4,8 l/100 km avec ce véhicule ) </tit>`

Pour les titres présents dans le texte mais non marqués par le module, il s'agit de lignes finissant par une ponctuation forte comme :

(14) *Et les pneus ?*

(15) *Bush revendique le droit de polluer la planète.*

Ce type de structure n'est pas considéré comme titre dans notre approche. Il s'agit d'une unité de base « classique ».

### 5.2.4 Évaluation

L'évaluation de notre module de pré-traitement a été faite sur un ensemble de corpus variés extraits du Web (cf. annexe A). La surface représentée par les listes et les titres (c'est-à-dire le pourcentage de mots du corpus appartenant à ces structures) est de 13,55 %. Le balisage présente une moyenne des taux de précision et de rappel (mesure
F1) de 89,4 % pour les listes (précision à 84,5 %, rappel à 94,9 %) et de 96,6 % pour les titres (précision à 96,8 %, rappel à 96,3 %).

À partir de cette évaluation, nous avons relevé deux sortes de problèmes. D'une part, les conventions typographiques établies ne sont pas toujours respectées dans les textes originaux (manque de ponctuation) ce qui complique le balisage. D'autre part, une analyse plus fine permettrait peut être de couvrir des cas qui ne sont pas bien traités jusqu'à présent (i.e. listes imbriquées).

Malgré ces problèmes, nos deux modules constituent un filtre indispensable avant l'application de l'analyseur car ils permettent le repérage de phrases ayant trait à des aspects liés à la ponctuation et à la structure du document.

## 5.3 La Grammaire Noyau

Ainsi que nous l'avons expliqué dans le chapitre précédent, et à la différence de XIP-F, le modèle d'analyseur que nous proposons est fondé sur une division de l'analyse linguistique en deux étapes, définies à partir des caractéristiques linguistiques et structurelles de chaque unité en entrée (phrases N1 et phrases N2, voir figure 4.1).

Une grammaire noyau formalise les caractéristiques des phrases que nous appelons de premier niveau (N1). Comme nous le montrons plus loin, en général, les phrases de ce type ont une moyenne de 18 mots et représentent environ 20 % des phrases d'un ensemble de corpus variés (cf. annexe A).

### 5.3.1 Fondements théoriques

La notion de « noyau » en linguistique est apparue dans les toutes premières études de grammaire classique. Apollonius Dyscolus, l'auteur du Péri Syntaxéôs (IIe siècle ap. J.-C.) [Lal97], montre que l'énoncé se construit autour d'un noyau nom-verbe (ou noyau nom-verbe-nom) : tous les autres éléments peuvent être enlevés sans que l'énoncé soit incomplet.

Les phrases constituées d'un ou deux éléments linguistiques autour d'un verbe principal (conjugué) sont alors des « phrases noyau ». Cette définition se rapproche de la notion de « phrase minimale » [Dub69] :

> "Unité élémentaire de l'énonciation (...) formée de deux constituants, l'un est un syntagme nominal (SN), appelé sujet, et l'autre un syntagme verbal (SV), qui se voit accorder le statut de prédicat."

Pour [Dub69], on distingue :

> "deux schémas distincts selon que SV est constitué d'un verbe de type avoir et d'un SN complément ou que SV est formé d'un verbe du type être et d'un adjectif-participe. Selon l'option, on obtient deux phrases nucléaires ou phrases-noyaux."

Par exemple :

(16) L'enfant lit un livre.

(17) L'enfant est malade.
En linguistique « classique » ces deux phrases sont formées de deux constituants ou syntagmes (définis comme “un groupe de mots formant une unité à l'intérieur de la phrase, un groupe ayant une fonction dans la phrase.”, [Gre93]).

Dans notre approche, nous avons formalisé la notion de « phrase noyau », étendue par rapport à la notion de phrase minimale, à partir de l'étude de corpus de textes hétérogènes. L'ensemble de règles qui décrivent ce type de phrases constitue notre « grammaire noyau ».

Il existe, dans la littérature, d'autres grammaires dites noyau, par exemple GNF (Grammaire Noyau du Français) [PS96], leur but étant de décrire les constructions fondamentales d'une langue donnée.

Dans notre approche, la grammaire noyau (GN) a comme objectif le découpage en syntagmes de base de toutes les phrases repérées dans un texte en entrée et, par la suite, l'identification des constructions fondamentales, c'est-à-dire, celles qui ne requièrent pas des traitements syntaxiques spécialisés.

### 5.3.2 Description générale de la grammaire noyau

Concrètement, la grammaire noyau est constituée d'un ensemble de règles<fnref n="4" /> permettant :

a) le découpage en segments de base (syntagmes noyau ou chunks),

b) le découpage en segments additionnels (groupes de syntagmes noyau et propositions subordonnées),

c) le marquage de phrases de premier niveau.

Le texte en entrée de la grammaire présente les marques des transformations du pré-traitement : il contient des balises de marquage d'unités de base pour les listes et les titres. De même, chaque unité lexicale présente une étiquette morphologique désambiguïsée ainsi qu'un ensemble de traits.

Les règles de la grammaire noyau utilisent ces informations pour effectuer une première analyse syntaxique qui permet d'identifier les syntagmes noyau de base (comme dans la plupart des analyseurs robustes existants). Par la suite, des règles plus complexes s'appliquent pour trier les unités considérées noyau (N1) des unités requérant une analyse structurelle plus approfondie (phrases N2).

#### a) Segments de base

Le découpage en segments de base permet d'obtenir un marquage en syntagmes noyau. Nous considérons comme segments de base les six syntagmes noyau suivants :

- NP (syntagme nominal)

- AP (syntagme adjectif)

- PP (syntagme prépositionnel)

<footnote n="4">⁴Un échantillon de ces règles se trouve dans l'annexe D.1.</footnote>
- IV (syntagme verbal infinitif)

- FV (syntagme verbal conjugué)

- GV (syntagme verbal participe présent)

À la différence de la grammaire de *chunking* de XIP-F pré-existant (cf. annexe B.2), nous ne définissons pas de proposition noyau (SC) et les débuts de groupe et propositions subordonnées (BG et SBC, respectivement) sont analysés dans une étape postérieure. Le nœud maximal de l'arbre a, dans notre approche, l'étiquette MAX.

Il existe à l'heure actuelle 40 règles pour la définition des syntagmes noyau de base<fnref n="5" /> (2 pour AP, 23 pour NP, 7 pour PP, 2 pour FV, 4 pour IV et 2 pour GV), leur application se faisant toujours de façon incrémentale.

Toute phrase du texte en entrée est marquée selon les critères définis par ces règles. Voici deux exemples d'analyse par la grammaire noyau correspondant à ce que la grammaire identifiera plus tard comme une phrase N1 et une phrase N2, respectivement<fnref n="6" /> :

(18) *Les dispositions législatives ne peuvent pas l'emporter sur la Constitution.*

5788>MAX{NP{Les dispositions} AP{législatives} FV{ne peuvent} pas IV{1' emporter} PP{sur NP{la Constitution}} .}

(19) *Par ailleurs, les nouveaux redevables sont soumis à des règles particulières concernant :*

- l'utilisation d'un prorata provisoire pendant leur première année d'activité;

- la déduction d'un "crédit de départ" de TVA.

395>MAX{<list> Par ailleurs, NP{les nouveaux} AP{redevables} FV{sont soumis} PP{à NP{des règles}} AP{particulières}} concernant <sp>:</sp>
- NP{1' utilisation} PP{d' NP{un prorata}} AP{provisoire} PP{pendant NP{leur AP{première} année}} PP{d' NP{activité}} <sp>;</sp>
- NP{la déduction} d' un " NP{crédit} PP{de NP{départ}} " NP{de TVA} <sp>.</sp> </list>

Parfois, des erreurs d'analyse peuvent se produire. Dans la deuxième phrase en exemple, c'est le cas de *d'un "crédit de départ"*. L'erreur d'analyse est provoquée par la présence des guillemets qui ne sont pas modélisés dans les règles des syntagmes de base.

Ces types d'erreur seront résolus plus tard par la grammaire spécialisée dans le traitement de marques de ponctuation particulières (guillemets et parenthèses, voir chapitre 6, section 6.3).

b) Segments additionnels

Le découpage en segments additionnels que nous avons modélisé consiste, tout d'abord, à identifier et à marquer des propositions subordonnées ; par la suite les différents syntagmes obtenus jusqu'ici sont regroupés en trois sortes de structures autour du NP et FV

<footnote n="5">⁵Elles sont basées sur le travail de Salah Aït-Mokhtar pour la grammaire de XIP-F.</footnote>

<footnote n="6">⁶Le chiffre initial correspond au numéro de la phrase dans le corpus.</footnote>
principaux. Le regroupement de syntagmes permet d'identifier ce que nous appelons des « expansions » (syntagme ou groupe de syntagmes dépendant d'une tête syntaxique, cf. 3.2).

Nous avons défini trois types d'expansions :

ANP (groupe antérieur au NP sujet);

PNP (groupe postérieur au NP sujet);

PFV (groupe postérieur au FV).

Ces groupes de syntagmes permettent de contrôler la nature et l'organisation des éléments dans une phrase autour des deux éléments traditionnellement considérés comme composant le noyau. Leur analyse permettra de distinguer les phrases N1 des phrases N2 lors de l'étape suivante de l'analyse.

## ANP

Il s'agit d'une expansion précédant le NP principal d'une phrase (ce NP sera plus tard marqué comme sujet). Nous avons écrit 26 règles permettant de définir la nature des éléments intégrant cette structure. Par exemple :

9>ANP[start:+] -> pp[start:+].

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

La première règle de l'exemple précédent définit un ANP comme un syntagme prépositionnel ayant le trait start<fnref n="7" /> (ce trait est alors hérité par l'expansion). Dans la deuxième règle, le ANP défini a comme premier élément un syntagme adjectival, il contient zéro ou plusieurs adverbes et/ou syntagmes prépositionnels et finit par une ponctuation de type virgule.

Exemple :

ANP{PP{En NP{1995}} ,} les exportations de produits agroalimentaires ont atteint un total de 92 millions de dollars.

Les ANP plus complexes intègrent au maximum deux virgules et une proposition supbordonnée.

## PNP

Les PNP sont des groupes des syntagmes postérieurs au NP (sujet) et antérieurs au FV principal.

Exemple pour la phrase précédente :

En 1995, les exportations PNP{PP{de NP{produits}} AP{agroalimentaires}} ont atteint un total de 92 millions de dollars.

Nous avons écrit un total de 25 règles permettant de décrire la nature des éléments

<footnote n="7">⁷Pour rappel, le trait start dénote le premier élément de l'unité de base (la phrase en entrée); le trait last marque le dernier élément de l'unité définie, dans ce cas le ANP.</footnote>
intégrant les PNP. Par exemple :

```
8>PNP -> |np| pp[first:+], pp*, adv*, punct[form:fcm], (punct[form:fcm])
|fv[verb:+,fin:+]|.
```

Les règles permettent de définir clairement les contextes gauche (NP) et droit (FV). La règle donnée en exemple définit un PNP constitué d'un syntagme prépositionnel initial, de zéro ou plusieurs syntagmes prépositionnels et/ou adverbiaux et d'une (ou deux) virgules<fnref n="8" />. Exemple :

> À l' été de 1994, la gestion PNP{PP{de NP{la pêche}} PP{au NP{saumon}} PP{du NP{Pacifique}} , PP{par NP{le ministère}} ,} était le chaos le plus total.

## PFV

Finalement, une expansion de type PFV regroupe des syntagmes postérieurs au verbe principal. Nous avons écrit 16 règles décrivant l'ensemble des possibilités pour cette structure. Par exemple :

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

Cette règle définit un PFV constitué d'un syntagme nominal obligatoire, de zéro ou plusieurs autres types de syntagmes (NPs, PPs, etc.) ou unités lexicales (adverbes, néga-tions) et éventuellement d'un maximum de deux virgules et une proposition subordonnée. Comme limite droite il ne peut pas y avoir un syntagme verbal conjugué.

Les deux analyses suivantes montrent la sortie des traitements définis jusqu'ici sur les deux phrases N1 et N2 données en exemple plus haut (18) et (19) :

```
5788>MAX{NP{Les dispositions} PNP{AP{législatives}} FV{ne peuvent}
PFV{pas IV{1'emporter} PP{sur NP{la Constitution}}} .}
```

```
395>MAX{<list> Par ailleurs , NP{les nouveaux} PNP{AP{redevables}}
FV{sont soumis} PP{à NP{des règles}} AP{particulières} concernant
<sp>:</sp> - NP{1' utilisation} PP{d' NP{un prorata}} AP{provisoire}
PP{pendant NP{leur AP{première} année}} PP{d' NP{activité}} <sp>;</sp>
- NP{la déduction} d' un " NP{crédit} PP{de NP{départ}} " NP{de TVA}
<sp>.</sp> </list>}
```

On observe que pour la deuxième phrase les structures ANP et PFV n'ont pas été identifiées. Des éléments différents de ceux acceptés par ces structures sont présents et empêchent leur reconnaissance. Par exemple, les balises provenant du pré-traitement ou bien certaines marques de ponctuation comme les guillemets, bloquent l'analyse de ces structures.

<footnote n="8">⁸Pour rappel, le trait first dénote le premier élément de l'unité définie, ici le PP.</footnote>
c) Marquage de phrases N1

L'identification de syntagmes et expansions réalisée dans les étapes précédentes, permet dans ce dernier stade d'analyse de la grammaire noyau d'identifier les phrases noyau.

Le segment (nœud non lexical dans l'arbre syntaxique) correspondant à une phrase de type N1 est représenté par S. Nous avons écrit un total de 7 règles permettant de définir ce type de phrases ; chaque règle inclut les possibilités définies par la règle précédente (en raison de l'application successive des règles) :

R1 Un NP et un FV sans expansions (*phrase minimale*) ou bien un seul segment de base (et un ou plusieurs adverbes) intégrant le PFV.

(20) *Les gains ont été limités.*

56>MAX{S{NP{Les gains} FV{ont été limités} .}}

(21) *Plusieurs pays ont adopté cette politique.*

160>MAX{S{NP{Plusieurs pays} FV{ont adopté} PFV{NP{cette politique}} .}}

R2 Expansions antérieures et/ou postérieures au NP sujet.

(22) *Toutefois, une grande variété de produits alimentaires doivent être importés.*

29>MAX{S{ANP{Toutefois ,} NP{une AP{grande} variété} PNP{PP{de NP{produits}} AP{alimentaires}} FV{doivent} PFV{IV{être importés}} .}}

R3 Deux segments de base (et un ou plusieurs adverbes) intégrant le PFV.

(23) *La Bourse de Paris a terminé sur une note négative.*

2347>MAX{S{NP{La Bourse} PNP{PP{de NP{Paris}}}} FV{a terminé} PFV{ PP{sur NP{une note}} AP{négative}} .}}

R4 n segments de base (et un ou plusieurs adverbes) intégrant le PFV.

(24) *Un cliquet maintiendra la fenêtre ouverte dans la position voulue.*

2987>MAX{S{NP{Un cliquet} FV{maintiendra} PFV{NP{la fenêtre} AP{ouverte} PP{dans NP{la position}} AP{voulue}} .}}

R5 Un segment additionnel (proposition subordonnée) intégrant l'ANP, le PNP ou le PFV avec éventuellement une virgule.

(25) *Si ces raies sont trop nombreuses ou trop larges, elles constituent un à trois pics calculables au moyen de formules compactes.*
3401>MAX{S{ANP{SBC{BG{Si} NP{ces raies} FV{sont}} AP{trop nombreuses ou trop larges} ,} NP{elles} FV{constituent} PFV{NP{NUM{un à trois} pics} AP{calculables} PP{au moyen de NP{formules}} AP{compactes}} .}}

(26) *La thoracoscopie permet de réaliser une résection en coin du parenchyme pulmonaire où siègent le ou les nodules pulmonaires.*

4353>MAX{S{NP{La thoracoscopie} FV{permet} PFV{IV{de réaliser} NP{une résection} PP{en NP{coin}} PP{du NP{parenchyme}} AP{pulmonaire} SBC{BG{où} FV{siègent}} NP{le ou les nodules} AP{pulmonaires}} .}}

**R6** Deux segments additionnels (propositions subordonnées) intégrant l'ANP, le PNP ou le PFV avec éventuellement deux virgules.

(27) *On estime que sa population est à près de 45,1 millions de personnes et que le taux de natalité y est de plus de 2,5 %.*

61>MAX{S{NP{On} FV{estime} PFV{SBC{BG{que} NP{sa population} FV{est}} PP{à près de NP{45,1 millions}} PP{de NP{personnes}} SBC{BG{et que} NP{le taux de natalité} FV{y est}} de plus PP{de NP{NOUN{2,5 \%}}}} .}}

(28) *Les fonds seront attribués aux banques sud-africaines qui les prêteront, à leur tour, à des acheteurs sud-africains.*

139>MAX{S{NP{Les fonds} FV{seront attribués} PFV{PP{aux NP{banques}} AP{sud-africaines} SBC{BG{qui} FV{les prêteront}} , PP{à NP{leur tour}} , PP{à NP{des acheteurs}} AP{sud-africains}} .}}

**R7** Coordinations non ambiguës (par exemple, dans des configurations comme [NP (AP) coord NP (AP) FV] ou bien [FV (PFV) coord FV (PFV)] où PFV ont la même structure syntagmatique).

(29) *Le gouvernement sud-africain a cependant commencé à démanteler les barrières commerciales et s'est engagé à instaurer un système commercial ouvert.*

172>MAX{S{NP{Le gouvernement} PNP{AP{sud-africain}} FV{a cependant commencé} PFV{IV{à démanteler} NP{les barrières} AP{commerciales}} et FV{s' est engagé} PFV{IV{à instaurer} NP{un système} AP{commercial} AP{ouvert} .}}

Le tableau suivant résume les caractéristiques principales de chaque règle S de la grammaire et donne une idée de la taille moyenne des phrases (en mots) correspondant à chaque définition :
<table><thead><tr><td>Règle</td><td>Caractéristiques</td><td>Longueur moyenne des phrases</td></tr></thead><tbody><tr><td>R1</td><td>0 ou 1 constituants dans PFV</td><td>5,7 mots/phrase</td></tr><tr><td>R2</td><td>ANP et PNP</td><td>9,6 mots/phrase</td></tr><tr><td>R3</td><td>2 constituants de base dans PFV</td><td>10,8 mots/phrase</td></tr><tr><td>R4</td><td>n constituants de base dans PFV</td><td>14,9 mots/phrase</td></tr><tr><td>R5</td><td>1 SBC et 1 virg. dans PNP et PFV</td><td>17 mots/phrase</td></tr><tr><td>R6</td><td>2 SBC et 2 virg. dans PFV</td><td>17,9 mots/phrase</td></tr><tr><td>R7</td><td>coordinations non ambiguës</td><td>18,5 mots/phrase</td></tr></tbody></table>

Les phrases du corpus ayant été identifiées comme des phrases de premier niveau correspondent aux caractéristiques décrites par les sept règles précédentes.

À ce stade de l'analyse, ces phrases N1 sont dirigées vers le module d'extraction de dépendances de base. Les autres (phrases de deuxième niveau) sont dirigées vers les modules de traitement syntaxique spécialisé (analyse structurelle et extraction de dépendances spécifiques).

### 5.3.3 Extraction de dépendances de base

Comme nous l'avons mentionné au chapitre précédent, l'extraction de dépendances syntaxiques constitue l'objectif final de l'analyseur. Les règles définissant les dépendances de base sont regroupées dans un module indépendant à la grammaire noyau (voir figure 4.1). Cependant, nous décrivons ici ce module de façon succinte car il complète l'analyse syntaxique pour les phrases de niveau 1.

Dans notre approche, nous avons défini 12 relations syntaxiques de base<fnref n="9" />. Elles sont extraites des phrases N1 marquées par la grammaire noyau et également des phrases N2 une fois que le marquage de segments et l'extraction de dépendances spécialisées a été mise en œuvre.

Pour rappel, une dépendance est une structure de deux éléments (parfois trois) de type `nom(x,y)` où `nom` est le nom de la dépendance, `x` est l'élément noyau ou « tête » syntaxique et `y` l'élément dépendant.

La liste suivante décrit un échantillon de dépendances de base. Nous renvoyons le lecteur à l'annexe D.4 pour une liste détaillée avec des exemples :

* `SVO(x,y,z)` structure argumentale de base de la phrase

* `SUBJ(x,y)` sujet d'un FV, IV ou GV

* `VPP(x,y,z)` complément prépositionnel d'un FV

* `NADJ(x,y)` complément adjectival d'un NP

Dans le cadre de notre travail sur le traitement des ambiguïtés structurelles, nous avons modélisé notre propre grammaire pour l'extraction de dépendances liées au traitement du rattachement prépositionnel (cf. chapitres 7 et 8).

Le résultat final de l'analyse pour la phrase N1 donnée en exemple plus haut est le suivant :

<footnote n="9">⁹Leur définition s'appuie sur le travail réalisé par Jean-Pierre Chanod dans le cadre de la grammaire pour XIP-F.</footnote>
SUBJ(peuvent, disposition)
VPP(emporter, sur, Constitution)
NADJ(disposition, législatives)

5788>MAX{S{NP{Les dispositions} PNP{AP{législatives}} FV{ne peuvent}
PFV{pas IV{l'emporter} PP{sur NP{la Constitution}} .}}

Dans cette phrase, on peut remarquer deux expansions, l'une postérieure au syntagme nominal sujet, l'autre postérieure au verbe principal. L'ensemble des structures analysées correspond à une phrase de premier niveau marquée comme S.

### 5.3.4 Évaluation

Le corpus utilisé pour évaluer l'ensemble de règles appartenant à la grammaire noyau est constitué d'un ensemble de textes de domaines et de genres différents d'environ 87.000 mots (4.000 phrases) :

- Journaux généraux *Le Monde* (16.876 mots) et *Libération* (4.718);

- Journal de finances *Les Echos* (13.755);

- Rapports juridiques (11.622);

- Rapports scientifiques de médécine (14.395) et de physique et chimie (2.575);

- Manuel technique (9.385) et guide d'entretien d'une voiture (14.716).

L'ensemble de ces corpus ont été extraits du Web en juillet 2000. L'évaluation des différentes versions de la grammaire noyau a été faite manuellement sur 102 phrases sélectionnées au hasard.

#### Marquage structurel

La table suivante montre les résultats concernant la couverture et la précision du marquage des phrases de premier niveau (chiffres obtenus après une évaluation manuelle des corpus mentionnés plus haut). Nous définissons ici la « couverture » comme le pourcentage de phrases du corpus correspondant à la définition de phrase noyau (N1). La précision correspond au pourcentage de phrases du corpus –ayant une structure noyau- qui ont été bien marquées en tant que phrase noyau (nœud S) par l'analyseur.

<table><thead><tr><td>Type de règle</td><td>Couverture</td><td>Précision</td></tr></thead><tbody><tr><td>R1</td><td>0 % à 0,5 %</td><td>100 %</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,5 % à 1,5 %</td><td>100 %</td></tr><tr><td>R3</td><td>1,5 % à 3,5 %</td><td>100 %</td></tr><tr><td>R4</td><td>3,5 % à 10 %</td><td>100 %</td></tr><tr><td>R5</td><td>10 % à 15 %</td><td>98,1 %</td></tr><tr><td>R6</td><td>15 % à 17,5 %</td><td>96,4 %</td></tr><tr><td>R7</td><td>17,5 % à 20 %</td><td>96,1 %</td></tr></tbody></table>

La couverture estimée pour la dernière règle (qui inclut les heuristiques définies par les autres règles) correspond à la couverture finale de la grammaire noyau. Cela implique
que, quel que soit le corpus à analyser par notre système, environ 20 % des phrases corresponderont à la notion de phrase de premier niveau et seront traitées avec 96 % de précision lors du marquage structurel.

## Extraction de dépendances

Dans la table suivante, la précision est le nombre de relations correctes sur le nombre de relations extraites. Sept dépendances ont été évaluées :

<table><thead><tr><td>Type de phrase/règle</td><td>Précision</td></tr></thead><tbody><tr><td>SVO</td><td>100 %</td></tr><tr><td>VN / VADJ</td><td>100 %</td></tr><tr><td>SUBJ</td><td>99,1 %</td></tr><tr><td>OBJ</td><td>95,6 %</td></tr><tr><td>VPP</td><td>78,5 %</td></tr><tr><td>NPP</td><td>77,9 %</td></tr></tbody></table>

La précision concernant l'extraction de dépendances est fortement liée à la nature de la relation syntaxique. Ainsi pour les relations de base, c'est-à-dire sujet, objet et modifieurs verbaux, la précision se situe autour de 95 %. En revanche, d'autres relations plus complexes comme le rattachement prépositionnel, ont des seuils beaucoup plus bas du fait des problèmes d'ambiguïté structurelle (qui ne sont pas traitables de façon efficace uniquement avec des informations syntaxiques, cf. chapitres 7 et 8).

## 5.4 Résumé

Nous avons vu, dans ce chapitre, deux aspects fondamentaux caractérisant le modèle d'analyseur que nous proposons, à savoir, un module de prétraitement et une grammaire noyau.

D'une part, nous avons décrit en détail le module de prétraitement linguistique. L'objectif de ce module est le repérage d'unités de base (phrases en entrée) ayant des caractéristiques formelles particulières requérant une analyse préalable aux traitements de l'analyseur. L'application d'un tel module permet une meilleure prise en compte de structures liées à des notions au delà de la linguistique classique : notion de document, de visualisation de l'information textuelle, etc. Listes et titres seront mieux analysés ultérieurement par l'analyseur grâce aux traitement fournis par ce module.

D'autre part, nous avons présenté en détail la grammaire noyau de notre système ainsi qu'un module de dépendances de base. La grammaire noyau est un module constitué de règles de grammaire identifiant des structures avec un taux de précision élévé. Ce module permet aussi de distinguer deux types de phrases selon les structures, unités particulières, etc. présentes dans chaque cas.

En effet, les phrases présentant des caractéristiques bien modélisées par les règles de la grammaire noyau sont considérées comme des phrases de premier niveau (N1). Elles constituent environ 20 % de tout type de corpus tout venant. Notre analyseur est ainsi capable de produire une analyse fine (environ 95 % de précision) pour 20 % des phrases d'un corpus quel que soit son domaine.
Le reste des phrases, que nous appelons de deuxième niveau (N2), contient des struc-
tures ou des unités spécifiques (ponctuation, tabulations, etc.) qui demandent des trai-
tements syntaxiques particuliers.

Nous allons voir, dans le chapitre suivant, l'ensemble des grammaires créées pour
traiter ces différents phénomènes et constituant le deuxième niveau d'analyse de notre
système. Ce deuxième niveau s'avère plus complexe car il a pour objectif de traiter des
phrases tout venant quelles que soient leurs caractéristiques structurelles.
<figure><img src="image_23.png" /></figure>
# Chapitre 6

# Deuxième niveau d'analyse

## 6.1 Introduction

Comme nous l'avons décrit précédemment, le modèle d'analyseur que nous proposons procède à une analyse linguistique en deux étapes. La première étape, décrite au chapitre précédent, permet le traitement des phrases de premier niveau (N1) grâce à l'application d'un ensemble de règles constituant une grammaire noyau. La deuxième étape est dédiée à des phrases de deuxième niveau (N2) qui, de par leurs caratéristiques linguistiques et/ou structurelles, demandent un traitement syntaxique particulier.

Dans ce chapitre, nous montrons les différentes grammaires que nous avons créées pour modéliser certains des phénomènes considérés de deuxième niveau, à savoir, des phénomènes liés :

- à la ponctuation (guillemets et parenthèses);

- à la structure des documents (titres);

- à la ponctuation et à la structure des documents (listes et énumérations);

Les phrases sans guillemets ni parenthèses n'étant pas titres, ni listes, ni énumérations et qui ne respectent pas les critères définis pour les phrases N1, sont aussi considérées de deuxième niveau (elles constituent environ un tiers des corpus, cf. section 6.7). Cependant, les phénomènes particuliers qu'elles présentent (par exemple, des coordinations ambiguës, des appositions, des propositions interrogatives, etc.) n'ont pas été pris en compte dans le cadre de notre travail. Ces phrases sont analysées par l'ensemble de nos grammaires, mais seulement en ce qui concerne le marquage de syntagmes noyau et l'extraction de dépendances de base.

En tenant compte de ces constats, le chapitre se décompose en plusieurs sections. La première présente une description générale des grammaires spécialisées. Les notions de *chunking* et d'extraction de dépendances sont abordées de façon générale. Les sections suivantes traitent en détail chacune des grammaires implémentées dans notre système.
## 6.2 Description générale des grammaires

Nos grammaires spécialisées sont des ensembles de règles adaptées au traitement de quelques phénomènes particuliers considérés complexes. Le traitement syntaxique consiste en un découpage en segments et en une extraction de dépendances syntaxiques.

Les phrases que nous considérons comme de deuxième niveau sont ainsi traitées par les modules spécialisés correspondant aux phénomènes qu’ils présentent. Les modules grammaticaux sont activés uniquement en fonction de l’identification des différents phénomènes. L’objectif de ces modules est double : marquer les segments concernant des phénomènes complexes (et, accessoirement, corriger des erreurs éventuelles produites lors du marquage des segments de base) et extraire les liens de dépendance entre les têtes syntaxiques des phénomènes traités.

### 6.2.1 Marquage de phrases N2

Les segments spécialisés que nous avons définis pour les phénomènes complexes des phrases du deuxième niveau sont les suivants :

- GM (structure entre guillemets)

- PR (structure entre parenthèses)

- SP (séparateur dans les cas de listes)

- AMR (amorce d'une liste)

- IT (item d'une liste)

- ENM (énumération)

Ces segments sont des super-structures pouvant contenir un seul élément (un chiffre dans le cas des séparateurs), des syntagmes noyau, des phrases entières, etc. L'annexe D.2 présente quelques échantillons des règles de grammaire spécialisées.

Voici quelques exemples à la sortie des traitements effectués par ces modules :

(1) La BNP négociera le rachat des filiales africaines pour ensuite les fusionner avec les banques de son réseau africain, les BICI PR[(Banques internationales pour le commerce et l'industrie)]].

(2) GM["Il ne faut pas s'attendre à un net ralentissement des prix avant 1991"], assure une grande banque.

(3) AMR[ L'introduction des technologies nouvelles que nous avons observées, dans toutes les entreprises confondues, peut se résumer comme suit : ]

IT[ SP[-] Automatisation de l'opération d'enformage ]
IT[ SP[-] Coupe à commande numérique ]
IT[ SP[-] Alimentation, coloration automatique ]
IT[ SP[-] Mise en place d'une GPAO ]

(4) Le présent article s'appuie sur un certain nombre d'interventions, diagnostics ou études réalisés par le réseau Anact, dans les services publics ou non marchands PR[ ENM[ (CAF, collectivités territoriales, travail social, hôpital)] ].
Nous décrivons en détail chacun de ces segments dans les sections correspondant à chaque phénomène.

### 6.2.2 Correction d'erreurs de chunking

Nos grammaires spécialisées permettent aussi la correction de certaines erreurs de segmentation produites par la non prise en compte de phénomènes complexes au moment de l'analyse des syntagmes noyau de base. C'est le cas, par exemple, de syntagmes nominaux mal segmentés à cause de la présence de guillemets.

Ainsi pour la phrase suivante :

(5) Les "Business Divisions" ont la responsabilité complète d'un produit de A à Z.

Une première analyse en syntagmes noyaux donne le découpage suivant :

43>MAX{Les " NP{Business Divisions} " FV{ont}
NP{la responsabilité} AP{complète} PP{d' NP{un
produit}} de A à Z .}

Après l'intervention de la grammaire spécialisée dans le traitement de la ponctuation, l'erreur initiale (l'article qui n'a pas été pris en compte à cause des guillemets), est intégré au syntagme :

43>MAX{NP{Les GM{" NP{Business Divisions} "}}
FV{ont} NP{la responsabilité} AP{complète} PP{d'
NP{un produit}} de A à Z .}

### 6.2.3 Extraction des dépendances

Après le repérage des syntagmes noyau et d'autres constituants spécialisés, l'analyste calcule les dépendances syntaxiques entre les têtes de ces syntagmes et constituants. L'annexe D.3 présente quelques échantillons des règles d'extraction de dépendances spécialisées. Nous en donnons les caractéristiques principales dans les sections suivantes correspondant à chaque phénomène traité (guillemets, parenthèses, titres, listes et énumérations).

## 6.3 Traitement de la ponctuation

Comme nous l'avons constaté au chapitre 3, les traitements spécifiques des marques de ponctuation en linguistique informatique sont peu nombreux. Cela est surprenant si on tient compte du nombre élevé de phénomènes liés à la ponctuation présents dans un texte.
Dans notre approche, nous avons choisi de prendre en compte la ponctuation, directement dans le cas de structures délimitées par guillements et parenthèses (phénomènes de clôture) et indirectement dans le cas de signes de ponctuation intégrant d'autres structures plus complexes (par exemple, les points et virgule [;] dans des listes).

La grammaire créée pour le traitement syntaxique des phénomènes de clôture est l'objet de cette section. Ce module fournit un marquage spécifique des structures liées à la ponctuation et permet l'extraction de dépendances entre leurs têtes et les éléments de la phrase dont ils dépendent.

### 6.3.1 Segments spécialisés

Suite à notre étude décrite au chapitre 3, nous avons considéré tous les éléments délimités par des marques de clôture comme des unités entières. Pour ce faire, nous avons défini les segments GM (guillemet) et PR (parenthèse). Sept règles de notre grammaire permettent de prendre en compte les différents cas de figure.

La règle suivante, par exemple, marque comme unité PR tout ce qui se trouve à l'intérieur d'une parenthèse (syntagmes noyaux inclus) :

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

Par exemple :

(6) Si tout se passe comme prévu, c'est Michel Jalmain (CFDT) qui doit succéder à Denis Gautier-Sauvagnac (Medef).

631>MAX{SBC{BG{Si} NP{tout} FV{se passe}} comme
prévu, NP{c'} FV{est} NP{Michel Jalmain} PR{(
NP{CFDT} )} SBC{BG{qui} FV{doit}} IV{succéder}
PP{à NP{Denis Gautier}} PR{(
NP{Medef} )} .}

(7) Après oxydation de l'aluminium, ce catalyseur possède une surface spécifique de 38 m2/g (de même ordre de grandeur que celle des catalyseurs commerciaux).

3945>MAX{PP{Après NP{oxydation}} PP{de NP{l'
aluminium}}, NP{ce catalyseur} FV{possède}
NP{une surface} AP{spécifique} PP{de NP{NOUN
{38 m2}}} / NP{g} PR{(
NP{de même ordre} PP{de
NP{grandeur}} que NP{celle} PP{des NP{catalyseurs}}
AP{commerciaux})} .}

Dans le cas des guillemets, la règle suivante marque comme GM tout ce qui se trouve en début de phrase entre guillemets et suivi d'une virgule avec un verbe conjugué comme contexte droit<fnref n="1" />.

<footnote n="1">¹L'expression entre | | exprime ce contexte</footnote>
24>GM = ?[form:~fquotes,start:+], ?*[form:~fquotes], punct[form:fquotes] |punct[form:fcm], fv|.

Par exemple :

(8) « Les pouvoirs publics ont perdu le contrôle de l'économie à cause de l'absence d'un taux d'épargne décent », a-t-il constaté.

GM{<< NP{Les pouvoirs publics} FV{ont perdu} NP{le contrôle} PP{de NP{1'économie}} PP{à cause de NP{1' absence}} PP{d' NP{un taux}} PP{d' NP{épargne}} AP{décent} >>} , FV{a NP{-t-il} constaté}.

6.3.2 Dépendances

Une dépendance ou fonction syntaxique rattache un mot dans le contexte duquel il
figure [Mar85]. Dans ce sens « fonction » s'oppose à « nature » (syntaxe vs morphologie) :
un mot en contexte dans une phrase ou syntagme est différent d'un mot isolé qui garde
sa nature mais perd sa fonction.

A. Martinet<fnref n="2" /> définit trois types de rapports fondamentaux entre des éléments (structures syntaxiques) [Mar85] présentés dans la figure 6.1.

(1) A et B n'existent pas l'un sans l'autre : A suppose B et
B suppose A (A ←→ B);

(2) A peut exister sans B, mais B ne peut pas exister sans
A (A ←— B);

(3) A et B coexistent sans se conditionner, sorte de co-présence (A — B).

<caption>FIG. 6.1 – Typologie de relations entre des structures syntaxiques.</caption>

Nous tenons compte de cette classification pour caractériser les fonctions syntaxiques
qui concernent les phénomènes de clôture<fnref n="3" />.

La relation (1) (appellée *nexus* par [Jes69]) est la liaison directe entre le verbe et le su-
jet, le verbe et son objet ou le verbe et un élément prédicatif (éléments régis obligatoires).
Nous l'appelons *dépendance directe*. Ce type de dépendance concerne principalement les
guillemets. Les parenthèses ne sont possibles que quand le verbe est intransitif ou bien
lorsqu'il a déjà un objet. La justification est d'ordre sémantique et pragmatique à la fois :

<footnote n="2">²1908-1999, école de linguistique fonctionnelle française.</footnote>

<footnote n="3">³La dernière relation (3) est plutôt une relation d'équivalence et non pas de dépendance. Elle est pertinente pour des phénomènes comme la coordination ou l'énumération mais elle ne l'est pas pour les phénomènes de clôture.</footnote>
les parenthèses amènent une information supplémentaire qui par conséquent ne peut pas être l'objet du verbe principal.

L'exemple suivant montre l'existence d'un lien (objet direct) entre un verbe et l'ensemble du segment entre guillemets :

(9) "Le rapport met en évidence un grave problème", [a déclaré] M. Julian Fantino, chef du service de police de Toronto.

La relation de type (2) implique la dépendance d'un élément linguistique vers une tête ou noyau (ex. l'adjectif vis à vis du nom duquel il dépend). Nous l'appelons *dépendance indirecte*. Ce type de dépendance concerne généralement les dépendances nominales (la tête est un nom). Pour les phénomènes de clôture, on trouve beaucoup plus fréquemment des parenthèses, mais les guillemets sont également possibles.

Voici quelques exemples de relations entre noms (entourés de crochets) et structures parenthésées, contiguës ou non :

(10) *Près d'un an plus tard pourtant, la chaîne compte toujours le même [nombre] (quatorze) de surfaces de vente.*

(11) *Ce [bouton] (1) libère le mécanisme d'attelage automatique.*

(12) *La [Société] Concessionnaire du Boulevard Périphérique Nord de Lyon (SCBNL) a été dans l'impossibilité, fin avril, d'arrêter ses comptes 1997.*

Le tableau suivant récapitule les caractéristiques selon le type de dépendance. Il ajoute aussi de l'information concernant la position et la distance de la tête par rapport à l'élément qui en dépend :

<table><thead><tr><td></td><td>Dépendance Directe</td><td>Dépendance Indirecte</td></tr></thead><tbody><tr><td>Nature de la tête</td><td>verbe</td><td>nom</td></tr><tr><td>Nature de la dépend.</td><td>OBJ, VADJ, VN, VPP</td><td>NN, NADJ, NPP</td></tr><tr><td>Phénomène le plus fréquent</td><td>« » “ ”</td><td>( ) [ ]</td></tr><tr><td>Position de la tête</td><td>antéposée ou postposée</td><td>antéposée</td></tr><tr><td>Distance de la tête</td><td>contiguë</td><td>contiguë ou non contiguë</td></tr></tbody></table>

Finalement, il est a signaler qu'il existe des cas complexes où une information autre que syntaxique (au niveau discursif) serait nécessaire pour retrouver la tête avec laquelle les phénomènes de clôture ont une relation de dépendance. Par exemple :

(13) *Comme ce témoin indique que l'alternateur ne charge pas, vérifier la tension de la courroie d'alternateur/ventilateur (voir page 45).*

(14) *Il a jugé qu'il y avait [TRADUCTION] “atteinte aux droits des appelants”.*

(15) *L'immunoscintigraphie (cf annexe J) permettant de mettre en évidence des méta-stases infracliniques est encore en cours de développement [BLEND1992].*
Pour le premier et pour le troisième exemple, les éléments entre parenthèses et crochets n'ont pas de référent dans la phrase elle-même, mais plutôt au niveau du texte dans lequel ils apparaissent. Dans le deuxième exemple, il s'agit d'une indication pragmatique.

D'après cette caractérisation, nous avons défini l'ensemble de dépendances suivantes pour les phénomènes de clôture<fnref n="4" /> :

(1) Dépendances directes

OBJGM(x,y), où x est un verbe et y une structure entre guillemets objet du verbe principal, par exemple :

> *Il a notamment refusé de reprendre à son compte la proposition, allant jusqu'à [dire] " Je me refuse à faire croire qu'à partir de mars il y aura de l'argent dans les caisses. "*

VGM(x,y), où x est un verbe et y un attribut ou un prédicatif entre guillemets, par exemple :

> *Le gouvernement estime que l'accord [est] « équilibré » car il a reconquis la maîtrise des modalités de privatisation.*

(2) Dépendances indirectes

NGM(x,y), où x est un nom et y un modifieur nominal entre guillemets, par exemple :

> *Dans une lettre au Premier ministre, le leader syndical met en garde contre de possibles [conséquences] « catastrophiques » pour l'emploi.*

> *Le [thème] "Structure et Dynamique des Atomes et des Ions" a une place toute particulière dans les activités du laboratoire.*

NPR(x,y), où x est un nom et y un modifieur nominal entre parenthèses, par exemple :

> *L'[hypercapnie] (PaCO2>45mmhg) est un signe de gravité reconnu qui témoigne d'une importante altération du régime ventilatoire.*

> *La surveillance repose sur l'examen clinique (standard).*

6.3.3 Évaluation du module (ponctuation)

Le corpus utilisé pour évaluer cette grammaire est un corpus d'environ 63.000 mots et 3.000 phrases, extrait du Web (avril 01). Il est constitué de textes de domaines variés

<footnote n="4">⁴Nous avons mis des crochets autour des têtes syntaxiques de chaque relation en exemple.</footnote>
(journaux généraux et de finances, documents juridiques et scientifiques, manuel technique).

Sur les 3.000 phrases, nous en avons choisi au hasard 180 avec des guillemets et/ou parenthèses pour évaluer manuellement l'extraction des trois dépendances spécialisées définies dans ce module ainsi qu'une dépendance de base (SUBJ) :

<table><thead><tr><td>Rélation</td><td>Total</td><td>Extraits</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>NPR</td><td>146</td><td>102</td><td>63 %</td><td>70 %</td></tr><tr><td>NGM</td><td>24</td><td>19</td><td>100 %</td><td>79,2 %</td></tr><tr><td>OBJGM</td><td>12</td><td>9</td><td>90 %</td><td>75 %</td></tr><tr><td>SUBJ</td><td>294</td><td>251</td><td>94,8 %</td><td>88,3 %</td></tr></tbody></table>

Les moyennes globales des taux de précision et de rappel pour l'extraction de ces dépendances est de 78,9 % et 80 % respectivement.

### 6.3.4 Applications possibles

Une approche fonctionnelle pour l'analyse syntaxique de quelques phénomènes liés à la ponctuation permet l'extraction de dépendances syntaxiques entre un élément et l'élément dont il dépend dans une phrase donnée. Ces dépendances peuvent alors être utiles par la suite dans des domaines divers en linguistique comme la lexicographie (enrichissement de dictionnaires), la sémantique (désambiguïsation, ajout d'informations sémantiques), etc. et aussi dans des tâches de question-réponse et/ou de recherche d'information(s).

#### Traitements linguistiques : lexicographie, sémantique...

* Sigles

NPR(FEDER,( le Fonds européen de développement régional ))
1225>Il a précisé que, si la région écossaise concernée est en effet éligible au FEDER PR{( le Fonds européen de développement régional )} , le niveau des aides qu' elle apporte à l' opération Hoover est conforme aux règles communautaires .

* Termes, entités (nommées)

NGM(cultures," à rotation rapide ")
1612>Elles étaient condamnées à des cultures GM{" à rotation rapide"} .

NPR(Botswana,( République du ))
441>L' entente actuelle , dont les membres sont l' Afrique du Sud , le Botswana PR{( République du )} , le Lésotho , la Namibie et le Swaziland , a été signée en 1969 .

* Traductions

NPR(" Restitution of Land Rights Act ", ( Loi sur la restitution du droit terrien ))
368>La GM{" Restitution of Land Rights Act"} PR{( Loi sur la restitution du droit terrien )} a été adoptée par le Parlement sud-africain en novembre 1994 .
* Définitions

NPR(Charia,[ loi islamique ])
1375>" A bas la Charia PR{[ loi islamique ]} , à bas le Hezbollah .

NPR(démarcheurs,( vendeurs de rue et de marchés aux puces ))
298>des démarcheurs PR{( vendeurs de rue et de marchés aux puces )};

Autres tâches : systèmes de QA et Recherche d'Information

* Citations

OBJGM(déclaré," Nous avons appris que le crime organisé considère le Canada comme un refuge ")

8274>GM{" Nous avons appris que le crime organisé considère le Canada comme un refuge"} , a déclaré M. Flaherty .

* Titres

NGM(thème," Structure et Dynamique des Atomes et des Ions ")

4119>Le thème GM{" Structure et Dynamique des Atomes et des Ions"} a une
place toute particulière dans les activités du laboratoire .

* Équivalents monétaires, pourcentages...

NPR(tournesol,( 36 % ))
NPR(huile de palme,( 25 % ))
590>L' huile de tournesol PR{( 36 % )} figurait en tête des importations devant l'
huile de palme PR{( 25 % )} .

NPR(États-Unis,( 299 000 $ US ))
NPR(Royaume-Uni,( 200 000 $ US ))
NPR(volaille,( incluant les poules à bouillir , le canard sauvage , les oies , etc. , ))
703>Les plus grands fournisseurs de volaille vivante PR{( incluant les poules à
bouillir , le canard sauvage , les oies , etc. , )} en 1994 étaient les États-Unis PR{(  
299 000 $ US )} , le Royaume-Uni PR{( 200 000 $ US )} et les Pays Bas PR{( 67  
000 $ US )} .

* Appositions diverses (localisations, dates, surnoms...)

NPR(Ecole,( EHESS , 54 , boulevard Raspail , Paris 6 ))
1692>L' Ecole des hautes études en sciences sociales PR{( EHESS , 54 , boulevard Raspail , Paris 6 )} accueille une exposition (...).

NPR(L.U.L.I.,( Palaiseau ))
NPR(C.E.A.,( Bruyères ))
NPR(L.L.N.L.,( Livermore ))
4214>Ce formalisme, fait l' objet de collaborations avec des équipes du L.U.L.I.
PR{( Palaiseau )} , du C.E.A. PR{( Bruyères )} et du L.L.N.L. PR{( Livermore
)} .
* Informations supplémentaires

NPR(Nut,( biscuits ))

NPR(Willards,( croustilles de maïs et de pomme de terre ))

NPR(Snacks,( maïs éclaté ))

875>Bakers et Royal Beech - Nut PR{( biscuits )} , Simba et Willards PR{( croustilles de maïs et de pomme de terre )} et Baker Street Snacks PR{( maïs éclaté )} comptent parmi les plus importants fabricants de ce secteur .

NPR(Bourges,( " le roi des courges " ))

2093>La télévision est sa bête noire , de TF 1 à la cérémonie des Césars et Hervé Bourges PR{( " le roi des courges " )} (...)

* Précisions (extensions)

NPR(gamme,( Haute , Moyenne et Basse ainsi que la marche arrière , la 1ère , la 2ème et la 3ème vitesses .)

3525>Le levier de changement de vitesses (...) sert à sélectionner la gamme de vitesses du tracteur PR{( Haute , Moyenne et Basse ainsi que la marche arrière , la 1ère , la 2ème et la 3ème vitesses)} .

NPR(Maggie,( Emma Thompson ))

NPR(Roger,( Hugh Laurie ))

NPR(Mary,( Imelda Staunton ))

NPR(Sarah,( Alphonsia Emmanuel ))

1269>Maggie PR{( Emma Thompson )} est devenue éditrice , Roger PR{( Hugh Laurie )} et Mary PR{( Imelda Staunton )} se sont mariés et écrivent des jingles publicitaires , Sarah PR{( Alphonsia Emmanuel )} est restée actrice et collectionne les amants .

## 6.4 Traitement des titres

Le traitement des titres en tant qu'unités linguistiques ou textuelles se justifie principalement par rapport à leur structure : les titres se différencient des autres unités textuelles du fait d'être physiquement séparés des unités suivantes par des blancs verticaux (généralement deux retours à la ligne). À la différence d'autres phrases, ils peuvent avoir des blancs horizontaux au début et à la fin (cas de titres centrés par rapport au corps du texte).

Le traitement précis des titres par le parseur peut avoir des applications notamment dans le domaine de la recherche et l'extraction d'information (extraction de documents, indexation, représentation...) [HZ80], [Kwo75], [LM98].

### 6.4.1 Segments spécialisés

Comme nous l'avons présenté au chapitre précédent (cf. 5.2) avant notre étape de marquage en segments (chunking), il existe une étape préalable où nous reconnaissions des phrases comme étant des titres (avec un taux de succès de reconnaissance de 96,6 % .
Exemple pour le titre suivant, après balisage :

(16) 1. 3 Rappel succinct sur les quasi-particules

<tit> 1 <sp>.</sp> 3 Rappel succinct sur les quasi-particules
</tit>

En ce qui concerne le marquage de segments proprement dits, dans le cas de titres, il n'existe pas de segment spécialisé comme c'est le cas pour d'autres phénomènes spécialisés. Le *chunking* des titres se résume en deux étapes : le marquage éventuel de phénomènes spécialisés (concernant d'autres phénomènes comme les séparateurs, les organisateurs, les guillements, les parenthèses) et le marquage des syntagmes de base.

Voici le résultat pour le titre de l'exemple précédent :

57>MAX{<tit> SP{1 <sp>.</sp>} SP{3} NP{Rappel} AP{succinct}
PP{sur NP{les NOUN{quasi- particules}}}} </tit>

Dans cet exemple, le texte en entrée pour l'étape d'extraction de dépendances est un texte balisé (avec des marques de type <tit>) et segmenté en syntagmes noyaux (NP, FV, etc.).

6.4.2 Dépendances

En ce qui concerne les fonctions syntaxiques à l'intérieur des titres<fnref n="5" /> nous considérons que, en plus des différentes relations de dépendance établies entre les têtes des constituants, il nous semble important de créer une relation unaire concernant l'élément clef du titre (le nom tête du premier NP).

La tête de la relation CLE( ) est toujours un nom (ou deux s'ils sont coordonnés) ; ce n'est jamais un chiffre ou un organisateur. Nous ne tenons pas compte non plus d'autres catégories (verbes, par exemple) car d'après notre étude de corpus les titres sont majoritairement composées de structures nominales. Si le titre est constitué d'une série de NP avec des extensions variées ou bien des propositions entières (avec verbe conjugué), le nom extrait est alors le sujet de la proposition.

Voici deux exemples :

(17) LES FREINS

CLE(FREINS)
13>MAX{<tit> NP{LES FREINS} </tit>}

(18) *Cas où l'immeuble est acquis par l'EURL ou porté à l'actif du bilan de l'exploitation individuelle*

<footnote n="5">⁵Les fonctions des titres par rapport au texte vont au-delà de la syntaxe et donc des limites de notre
analyseur.</footnote>
CLE_57(Cas)
86>MAX{<tit> NP{Cas} SBC{BG{où} NP{1' immeuble} FV{est acquis}}
PP{par NP{1' EURL}} ou AP{porté} PP{à NP{1' actif}} PP{du
NP{bilan}} PP{de NP{1' exploitation}} AP{individuelle} </tit>

La dépendance CLE( ) peut être extraite ou déduite dans le cas d'énumérations et
coordinations. La règle d'extraction de la relation CLE( ) est la suivante :

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

La clé d'un titre est le premier nom après la balise <tit> et éventuellement quelques séparateurs. La balise <tit> est une ponctuation qui a comme traits la forme fdebtit ainsi que les traits sgml, start et first en positif. Les traits start et first correspondent à des marques de début d'arbre et de chunk respectivement.

La règle de déduction pour l'extraction d'une clé dans le cas d'une coordination est :

| NP{?*, #1(last:+,pron:~,num:~]}, PP*, AP*,
coord, NP{?*, #2(last:+,pron:~,num:~)} |

if ( cle(#1[noun:+]))
cle(#2).

Cette règle nous indique que la clé d'un titre peut être aussi la tête du deuxième NP
si celui est coordonné et si le nom du premier a déjà été extrait comme clé. Par exemple :

(19) 3.3- *L'évolution de la maîtrise et l'organisation du travail*

CLE(évolution)
CLE(organisation)
NPP(évolution,de,maîtrise)
NPP(organisation,du,travail)
632>MAX{<tit> SP{3 <sp>.</sp>} SP{3 -} NP{L' évolution} PP{de
NP{la maîtrise}} et NP{1' organisation} PP{du NP{travail}} </tit>

(20) *Collecte et conservation des informations nominatives*

CLE(Collecte)
CLE(conservation)
NPP(conservation,des,informations)
6>MAX{<tit> NP{Collecte} et NP{conservation}
PP{des NP{informations}} AP{nominatives} </tit>

À notre connaissance, il n'existe pas d'autres systèmes d'analyse syntaxique prenant en compte de manière spécifique les titres.
### 6.4.3 Évaluation du module (titres)

Le corpus utilisé pour l'évaluation de cette grammaire est un corpus de domaines variés constitué de 55.103 mots, avec une moyenne de 18 mots par phrase de type N1 (environ 24 % du corpus) et de 38 mots par phrase de type N2 (environ 76 % du total des phrases du corpus).

Parmi ces 76 % de phrases de deuxième niveau il y a 13,3 % de titres. Le taux de précision du balisage est de 95,2 % (sur 266 titres marqués, 253 sont corrects). Le tableau suivant montre les résultats des taux de précision et de rappel pour les dépendances CLE( ) et SUBJ( ) :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><th>CLE( )</th><td>93 %</td><td>89,6 %</td><td>91,3 %</td></tr><tr><th>SUBJ( )</th><td>100 %</td><td>100 %</td><td>100 %</td></tr></tbody></table>

La dépendance SUBJ est extraite dans les cas de titres avec verbe conjugué (20 % des titres de l'ensemble du corpus, plus fréquents dans les corpus journalistiques, rares dans les corpus techniques).

Les résultats sont satisfaisants car la dépendance spécialisée présente un taux de précision > 90 % sans pour autant nuire à l'extraction de la dépendance de base (sujet).

## 6.5 Traitement des listes

Si l'on tient compte de la cohésion des éléments d'une liste, il semble nécessaire de traiter cette structure en tant qu'unité linguistique au même titre que la phrase. Pour ce faire, nous avons vu précédemment au chapitre 5 (cf. 5.2.2) que l'organisation des éléments qui l'intègrent requiert la mise en place d'un prétraitement particulier (balisage) pour la délimitation de ses frontières. Cela étant fait, l'analyse syntaxique des listes se fait comme pour les autres phrases présentant des phénomènes de deuxième niveau.

Concrètement, l'analyse syntaxique des listes implique un traitement de la ponctuation et surtout des aspects liés à la structure du document (espaces horizontaux et verticaux). L'extraction de dépendances est aussi adaptée à ce phénomène et, comme nous allons le montrer, elle met en avant l'existence de relations sémantiques qui pourront être utilisées par la suite dans de nombreuses applications (construction de dictionnaires, désambiguïsation sémantique, etc.).

### 6.5.1 Segments spécialisés

Pour rappel, une *liste* est une structure composée d'une amorce et de plusieurs items (au moins deux) disposés verticalement. Un *séparateur* est un signe de ponctuation qui délimite deux éléments.

Comme nous l'avons vu, le prétraitement des listes consiste en l'introduction des balises <list> et < /list> en début et fin de liste et de <sp> et < /sp> en début et fin de séparateur. Dans les listes, nous avons tenu compte des cinq séparateurs suivants :
<sp> : </sp> <sp>? </sp>
<sp>; </sp> <sp>! </sp>
<sp>. </sp>

Tous ces symboles de ponctuation entourés de balises ont été ajoutés au dictionnaire
morphologique pour qu'ils soient reconnus en tant que *tokens* par le parseur. De même, un
nouveau symbole de fin de phrase a été inclus dans le segmenteur : en plus de l'étiquette
+SENT (*sentence*) nous avons introduit la marque < /list >. Quand notre analyseur
trouve l'une de ces deux étiquettes, il marque la fin d'une phrase.

L'étape de marquage en constituants (*chunking*) se résume en trois étapes :

a) marquage de séparateurs et/ou organisateurs (SP{ }) ;

b) marquage de syntagmes de base et d'autres segments spécialisés (le cas écheant);

c) marquage d'items (IT{ }) et amorces (AMR{ }) .

Voici un exemple de liste en entrée :

(21) "Les traitements ont été regroupés en 2 catégories :

- courte durée et fort débit, de quelques secondes à quelques minutes;

- longue durée et débit plus faible, de 30 mn à quelques heures. "

Après le prétraitement (balisage), ce même exemple devient :

<list> Les traitements ont été regroupés en 2 catégories <sp>:</sp>
- courte durée et fort débit, de quelques secondes à quelques minutes
<sp>;</sp>
- longue durée et débit plus faible, de 30 mn à quelques heures
<sp>.</sp> </list>

Résultat après pré-traitement et analyse par le chunker :

8>MAX{<list> AMR{NP{Les traitements} FV{ont été regroupés} PP{en
NP{2 catégories}} <sp>:</sp>} IT{SP{-} NP{AP{courte} durée} et
NP{AP{fort} débit} , PP{de NP{quelques secondes}} PP{à NP{quelques
minutes}} <sp>;</sp>} IT{SP{-} NP{AP{longue} durée} et NP{débit}
AP{plus faible} , NP{de NOUN{30 mn}} PP{à NP{quelques heures}}
<sp>.</sp>} </list>

Nous décrivons par la suite la nature et les caractéristiques des segments spécialisés que nous avons introduits et qui sont particuliers aux listes.
## Séparateurs et organisateurs

Le segment `SP{}` délimite un séparateur ou un organisateur en début d'item. Pour le marquage de ce type de chunk on utilise une quinzaine de règles dites de séquence (cf. 4.5.1).

Les cas les plus simples à traiter concernent le marquage des séparateurs (`[*]`, `[•]`, `[-]`) ainsi que des chiffres suivis d'une parenthèse fermante (`1`)) ou d'un tiret (`1-`) (à condition qu'il n'y ait pas de parenthèse ouvrante ou de tiret avant). L'exemple<fnref n="6" /> suivant montre des séparateurs «simples» :

```
SP{-} NP{Admission} AP{définitive} (...) <sp>.</sp>
SP{-} NP{Liste} PP{d' NP{attente}} (...) <sp>.</sp>
SP{-} NP{Avis} PP{de NP{refus}} (...) <sp>.</sp>
```

Le cas des organisateurs comportant des lettres suivies soit d'un point (a.) soit d'une parenthèse fermante (a)) s'avère plus complexe à traiter, car les lettres sont souvent étiquetées en tant que noms (il y a alors un risque d'ambiguïté avec d'autres noms suivis de points, par exemple des items composés d'un seul nom).

Voici un exemple pour des séparateurs plus « complexes » :

```
SP{a <sp>.</sp>} NP{1' interdiction} (...) <sp>;.</sp>
SP{b <sp>.</sp>} NP{1' obligation} (...) <sp>;.</sp>
SP{c <sp>.</sp>} NP{le consentement} (...) <sp>.</sp>
```

Le marquage de séparateurs facilite le marquage ultérieur des items des listes.

## Amorces des listes

Pour le marquage des amorces, nous avons créé une nouvelle structure (`AMR{}`) qui délimite la séquence introductrice des listes. On utilise quatre règles de séquence qui s'appliquent une fois que le découpage en syntagmes de base est fait.

En général, la limite gauche de l'AMR est un début de phrase et la limite droite deux points (exemple 22). Si lors du marquage de la liste, plus d'une phrase a été incluse avant l'énumération des items, seulement la dernière sera considérée amorce (exemple 23).

Exemples :

(22) " *L'unité de succion PRS-FIX comprend deux parties principales :* "

```
35>MAX{<list> AMR{NP{L' unité} PP{de NP{succion}} NP{NOUN{PRS - FIX}}}
FV{comprend} NP{deux parties} AP{principales} <sp>:</sp>}
```

(23) " *En procédant de la sorte, nous avons pu mettre en évidence les ingrédients nécessaires à la production d'un catalyseur pour la réduction de l'oxygène en PEFCs. Ces ingrédients sont :* "

<footnote n="6">⁶Le contenu des items de la liste en exemple est volontairement simplifié pour une meilleure visualisation de la sortie du parseur à cet stade.</footnote>
```
46>MAX{<list> GV{En procédant} de la sorte , NP{nous} FV{avons pu}
IV{mettre} PP{en NP{évidence}} NP{les ingrédients} AP{nécessaires} PP{à
NP{la production}} PP{d' NP{un catalyseur}} PP{pour NP{la réduction}}
PP{de NP{1' oxygène}} PP{en NP{PEFCs}} <sp>.</sp> AMR{NP{Ces ingrédients}
FV{sont} <sp>:</sp>}
```

Une fois que l'amorce de la liste est délimitée, le parseur identifie les différents items intégrant la liste.

## Items

Le segment `IT{}` délimite les items des listes. Dix règles de séquence permettent le marquage de ces unités.

Comme pour les amorces (`AMR{}`) le noyau (tête syntaxique) n'est pas forcément l'élément le plus à droite. Au contraire, le noyau est la tête du premier élément de l'item ou la tête du deuxième s'il n'y a pas de chunk `SP{}` (les têtes sont extraites plus tard dans les dépendances).

En général, les items ont comme premier élément un segment `SP{}` et une balise `<sp>.</sp>` à la fin.

Exemple :

(24) " - Faible voltage de circuit,

- Faible résistance,

- Situation à l'intérieur du compartiment moteur,

- Non écrantement par du métal. "

```
IT{SP{-} NP{AP{Faible} voltage} PP{de NP{circuit}} <sp>,</sp>} IT{SP{-}
NP{AP{Faible} résistance} <sp>,</sp>} IT{SP{-} NP{Situation} PP{à
l'intérieur du NP{compartiment}} AP{moteur} <sp>,</sp>} IT{SP{-} Non
écrantement PP{par NP{du métal}} <sp>.</sp>} </list>}
```

Le résultat du chunking pour la liste ci-dessous est le suivant :

(25) Pour ce faire, plusieurs techniques sont possibles :

- le blindage (blindage de matériaux);

- le filtrage de type VETO par détecteurs en "sandwich";

- l'intégration temporelle des résultats par filtrages numériques, tant spatial que temporel.

```
0>MAX{<list> AMR{Pour ce faire , NP{plusieurs techniques} FV{sont}
AP{possibles} <sp>:</sp>} IT{SP{-} NP{le blindage} PR{( NP{blindage}
PP{de NP{matériaux}} )} <sp>;</sp>} IT{SP{-} NP{le filtrage} PP{de
NP{type}} NP{VETO} PP{par NP{détecteurs}} PP{en GM{" NP{sandwich} "}}
<sp>;</sp>} IT{SP{-} NP{1' intégration} AP{temporelle} PP{des
NP{résultats}} PP{par NP{filtrages}} AP{numériques} , AP{tant spatial}
que AP{temporel} <sp>.</sp>} </list>}
```
6.5.2 Dépendances

Dans le cas des listes, nous calculons par extraction ou par déduction tout d'abord les noyaux des items, ensuite les noyaux des amorces et les dépendances syntaxiques entre un noyau et les différents items de la liste. Finalement, on extrait le lien sémantique entre l'amorce et un item.

Pour les items et les amorces, quand nous parlons de « noyau » nous faisons référence au « noyau sémantique ». Pour les items et les amorces, donc, l'analyseur n'extrait pas le « noyau syntaxique » (cas des chunks) mais le « noyau sémantique ».

Items des listes

La dépendance ITMLIST( ) extrait les noyaux des items des listes. Comme pour les noyaux des amorces, il s'agit d'une dépendance unaire<fnref n="7" />, ou plus précisément d'une sorte de trait donné aux items des listes (nous avons défini –plus loin dans cette même section– une dépendance qui lie chaque item à sa tête syntaxique, en l'occurrence avec une relation d'objet).

En général, l'item est toujours la tête du premier NP après un séparateur (si ce n'est pas un pronom). Dans les cas de coordination, on extrait les deux têtes des NP coordonnés.
Exemples :

ITMLIST(caractéristiques)
ITMLIST/services)
ITMLIST(personne)

(26) “ La demande d’avis ou la déclaration doit préciser :
la personne qui présente la demande (...);
les caractéristiques du traitement;
les services chargés de mettre en oeuvre celui-ci ”

Seulement dans deux cas précis, on a considéré plus informatif que la dépendance ITMLIST présente trois éléments. C'est le cas des négations et le cas de pronoms démonstratifs<fnref n="8" />.

Exemples :

ITMLIST(Arrêt)
ITMLIST(Pas,d',arrêt)

(27) “ Ainsi, outre les pannes de phares, et selon les deux montages possibles, on pourrait assister à deux sous-cas typiques possibles sur les Diesel :
- Arrêt moteur (blocage de l'électrovalve fonctionnant en émission),
- Pas d'arrêt moteur (électrovalve fonctionnant en manque). ”

<footnote n="7">⁷On parle de dépendance dans le sens où l'item *dépend* syntaxiquement de l'amorce. À la différence d'autres dépendances, ici l'élément « gouverneur » n'est pas affiché car il s'agit de l'amorce entière.</footnote>

<footnote n="8">⁸Par rapport à la liste, le "gouverneur" de la dépendance est toujours l'amorce -qu'on n'affiche pas.</footnote>
ITMLIST(celle,des,pays)
ITMLIST(celle,des,entreprises)

(28) "Parallèlement, les entreprises se trouvent confrontées à une forte concurrence, généralement de deux natures différentes :
- celle des pays du tiers monde aux très faibles coûts (...)
- celle des autres entreprises aux techniques de production (...) "

Un cas problématique est celui des items qui sont des phrases entières. Exemple<fnref n="9" /> :

(29) "Cette analyse permet de définir de manière pertinente des principes de conception concernant l'outil informatique :
1- Il doit être considéré comme un élément d'un "système d'aide" à l'action collective.
2- Il doit faciliter la recherche d'informations techniques.
3- Son développement doit s'accompagner d'une gestion de l'information."

227>MAX(<list> AMR{NP{Cette analyse} FV{permet} IV{de définir}
PP{de NP{manière}} AP{pertinente} PP{des NP{principes}} PP{de
NP{conception}} PP{concernant NP{1' outil}} AP{informatique}
<sp>:</sp>}

IT{SP{1 -} NP{Il} FV{doit} IV{être considéré} comme NP{un élément}
PP{d'un GM{" NP{système}} NP{d'aide} "} PP{à NP{1'action}}
AP{collective} <sp>.</sp>}

IT{SP{2 -} NP{Il} FV{doit} IV{faciliter} NP{la recherche} PP{d'
NP{informations}} AP{techniques} <sp>.</sp>}

IT{SP{3 -} NP{Son développement} FV{doit} IV{s' accompagner} PP{d'
NP{une gestion}} PP{de NP{1' information}} <sp>.</sp> </list>

L'analyseur extrait dans ces cas la tête du premier syntagme nominal (s'il n'est pas un pronom).

Noyaux des amorces

Le noyau d'une amorce, NOYAU(x), est son NP principal (du point de vue séman-
tique)<fnref n="10" />. Il est calculé moyennant des règles de déduction, une fois que les fonctions
syntaxiques de base ont été extraites.

Nous avons identifié différents cas de figure, entre autres :

<footnote n="9">⁹Les coupures entre l'amorce et le premier item et entre les items sont faites pour une meilleure visualisation ; la sortie du parser est une structure plus compacte.</footnote>

<footnote n="10">¹⁰Nous n'avons pas modélisé les cas où l'amorce ne contient pas de NP (autre que pronom), par exemple dans des instructions explicites (« Pour l'utiliser correctement, vous devez installer : le système d'exploitation, Windows 2000, le Navigateur, (...) »).</footnote>
(A) Si l'amorce présente un NP sujet et un NP objet, le noyau est le NP objet, exemple :

**NOYAU(critiques)**

"On peut avancer les critiques suivantes, parmi beaucoup d'autres :

- la divergence élevée des résultats (...)

- la définition du protocole d'expérience (...)"

(B) Si le verbe fini de l'amorce a un argument régi, le noyau est le NP de cet argument, exemple :

**NOYAU(critères)**

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

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

2. Les pertes de recettes (...)"

(C) Si l'amorce a comme verbe principal le verbe être et s'il n'y a pas de NPs en complément, le noyau est le NP sujet, par exemple :

**NOYAU(organismes)**

"Les organismes représentant le secteur alimentaire en Afrique du Sud sont :

la South African Association for Food Science and Technology

la Grocery Manufacturers Association "

(D) Si l'amorce ne contient pas de NP après le verbe ni de PP en argument, le noyau est le NP sujet, par exemple :

**NOYAU/actions)**

"Ainsi, les actions de formation mises en place se caractérisent comme suit :

- formation qualifiante pour les opérateurs ;

- familiarisation aux technologies nouvelles "

(E) Si l'amorce n'a pas de verbe fini, le noyau est le premier NP, par exemple :

**NOYAU(Température)**

"Température et temps minimum à respecter :

- 180° pendant 30 min

- 170° pendant 1h00 "

(F) Si l'amorce contient un syntagme nominal (dont le nom est déjà extrait comme possible amorce) suivi d'un syntagme prépositionnel (préposition de), on extrait aussi comme noyau le nom qui suit la préposition, par exemple :
NOYAU(pièces)

"Il doit être possible de déconnecter l'alimentation des pièces suivantes :

1. Imprimante

2. GEM

3. Succion PRS-FIX "

Nos règles de déduction permettent aussi l'élagage de faux noyaux dans des cas précis. Ainsi, quand deux noyaux sont en concurrence, nous éliminons toujours celui qui est plus près du début de l'amorce (et nous gardons celui qui est plus près de la fin). Dans les cas des NP suivis de PP, nous gardons les deux noyaux extraits car il n'est pas toujours possible de décider lequel des deux noms est le noyau<sup>11</sup>.

Ainsi, si dans l'exemple précédant « pièces » est clairement le noyau alors qu' « alimentation » ne l'est pas, dans l'exemple suivant on considère que c'est plutôt l'inverse (« catégories » est le noyau et non pas « orbites »)<sup>12</sup> :

(30) " On distingue trois catégories d'orbites :

- LEO (Low Earth Orbit).

- MEO (Medium Earth Orbit).

- GEO (Geostationnary Earth Orbit). "

Autres dépendances

Dans le cas d'amorces non saturées (ANS) (cf. 3.4.2), les différents items de la liste remplissent des fonctions syntaxiques par rapport au verbe principal de l'amorce. Les items peuvent ainsi être des sujets, des objets, des arguments (via préposition), etc.

Dans le cas d'amorces saturées (AS) ces relations de dépendance n'existent pas car l'amorce est une séquence syntaxiquement complète.

Nous renvoyons le lecteur à l'Annexe D.5 pour une description détaillée de l'ensemble de ces dépendances avec leurs exemples (`SUBJLIST()`, `VARGLIST()`, `COMPLIST()`, `VNLIST()`, `VADJLIST()`).

Liens sémantiques

Comme [Hea92] ou [FLM99], nous nous sommes intéressée à l'extraction automatique de relations sémantiques.

Dans le cadre des listes, notre analyseur calcule le lien sémantique entre le noyau de l'amorce et les items et produit la relation `RELSEM(x,y)` qui exprime le fait que `x` et `y` sont liés sémantiquement (x et y sont des noms). Ce lien est uniquement produit dans les cas d'amorces saturées (AS). Il s'agit d'une équivalence syntaxique et non pas d'une réelle dépendance.

<footnote n="11"><sup>11</sup>On perd de la précision mais on gagne en rappel (cf. 6.5.3)</footnote>

<footnote n="12"><sup>12</sup>On aurait pu considérer aussi « *une catégorie de* » comme une sorte de déterminant nominal et garder « *orbites* » comme le vrai noyau.</footnote>
Il existe un lien sémantique similaire entre les éléments d'une relation NPR (phénomènes de clôture), c'est-à-dire entre un nom et le contenu de la parenthèse (s'il s'agit d'un ou plusieurs noms énumérés). Exemple :

(31) "Certaines personnes sont plus vulnérables à la pollution (...) en particulier vis-à-vis des polluants oxydants (ozone, oxyde d'azote)."

NPR(polluants, (ozone, oxyde d'azote))

Les relations dans les listes et dans les parenthèses contenant des énumérations que nous avons modélisées sont de type hyperonymie-hyponymie (*est-un*) ou holonymie-méronymie (*fait-partie-de*).

Pour les listes, la stratégie adoptée par notre analyseur est prudente dans le sens qu'il se limite à montrer l'existence d'un lien sémantique (essayer d'établir la différence entre hyperonymie-hyponymie et holonymie-méronymie avec des moyens uniquement morphosyntaxiques implique un risque élevé d'erreurs) :

(32) "Il est actuellement possible de corriger les affections suivantes :
- Myopie .
- Hypermétropie .
- Astigmatisme ."

RELSEM_[28](affections,Myopie)
RELSEM_[28](affections,Hypermétropie)
RELSEM_[28](affections,Astigmatisme)

338>MAX{<list> AMR{NP{Il} FV{est} AP{actuellement possible} IV{de corriger} NP{les affections} AP{suivantes} <sp>:</sp>} IT{SP{-} NP{Myopie} <sp>.</sp>} IT{SP{-} NP{Hypermétropie} <sp>.</sp>} IT{SP{-} NP{Astigmatisme} <sp>.</sp>} </list>

Résultat final de l'analyse

Après la segmentation et l'extraction des dépendances, pour la liste de l'exemple (25) nous obtenons la sortie suivante<fnref n="13" /> :

NOYAU_[8](techniques)
ITMLIST_35(blindage)
ITMLIST_35(filtrage)
ITMLIST_35(intégration)
RELSEM_[28](techniques,blindage)

<footnote n="13">¹³L'option d'affichage montre le numéro de règle utilisée. Le chiffre entre crochets indique qu'il s'agit d'une règle de déduction, sinon c'est une règle d'extraction.</footnote>
RELSEM_[28](techniques,filtrage)
RELSEM_[28](techniques,intégration)

0>MAX{<list> AMR{Pour ce faire , NP{plusieurs techniques} FV{sont}
AP{possibles} <sp>:</sp>} IT{SP{-} NP{le blindage} PR{( NP{blindage}
PP{de NP{matériaux}} )} <sp>;</sp>} IT{SP{-} NP{le filtrage} PP{de
NP{type}} NP{VETO} PP{par NP{détecteurs}} PP{en GM{" NP{sandwich} "}}
<sp>;</sp>} IT{SP{-} NP{1' intégration} AP{temporelle} PP{des
NP{résultats}} PP{par NP{filtrages}} AP{numériques} , AP{tant spatial}
que AP{temporel} <sp>.</sp>} </list>

Le module d'extraction de dépendances de base et éventuellement les autres gram-
maires spécialisées ajoutent les dépendances correspondantes, en l'occurrence :

NGM_34(détecteurs," sandwich ")
NPR_14(blindage,( blindage de matériaux ))

SUBJ_61(sont,techniques)
NN_86(type,VETO)
NADJ_91(intégration,temporelle)
NADJ_91(filtrages,numériques)
NADJ_92(résultats,numériques)
VADJ_67(sont,possibles)

6.5.3 Évaluation du module (listes)

Pour évaluer les résultats obtenus par la grammaire des listes nous avons utilisé un
nouveau corpus d'environ 35.000 mots que nous caractérisons plus loin. Après une pre-
mière étape d'analyse et de tri des phrases par la grammaire noyau, les phrases N2 ont
été pré-traitées (balisage pour listes) et après analysées par les grammaires spécialisées
(phénomènes de clôture et phénomènes de séparation). L'évaluation a été faite manuel-
lement.

En ce qui concerne le *chunking*, nous avons évalué le marquage correct des structures
nouvelles, AMR et IT. Pour les dépendances, nous avons évalué l'extraction des noyaux
sémantiques des amorces et des items, l'extraction de dépendances syntaxiques entre
amorces et items et l'extraction de liens sémantiques. Finalement, nous avons évalué
l'extraction de deux dépendances de base : SUBJ (sujet) et COMP (complément d'objet
direct).

Corpus d'évaluation

Le corpus d'évaluation pour ce module est un nouveau corpus récupéré sur le Web (août 01). Il est constitué de textes de domaines variés (juridique, scientifique-technique, économique). Le tableau suivant montre certaines de ses caractéristiques :
<table><thead><tr><th>Corpus</th><th>Nombre de mots</th><th>Nombre de phrases</th><th>Nombre de listes</th></tr></thead><tbody><tr><td>juridique</td><td>13.065</td><td>620</td><td>33</td></tr><tr><td>scientifique-technique</td><td>9.924</td><td>533</td><td>23</td></tr><tr><td>économique</td><td>12.203</td><td>527</td><td>20</td></tr><tr><td>total</td><td>35.192</td><td>1.680</td><td>76</td></tr></tbody></table>

Les caractéristiques générales des 76 listes sont les suivantes : les amorces contiennent 1.452 mots, ce qui représente une moyenne de 19 mots par amorce. Il y a un total de 246 items (5.342 mots) avec une moyenne de 21 mots par item. Les listes représentent 406 phrases, c'est à dire 24,2 % des phrases du total du corpus.

Le tableau suivant présente la distribution de toutes les phrases des corpus après analyse par la grammaire noyau et par les deux grammaires spécialisées existantes (traitement de phénomènes de clôture et de phénomènes de séparation) :

<table><thead><tr><th>Type de phrases</th><th>Nombre de mots</th><th>Nombre de phrases</th><th>Pourcentage de phrases</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4">Phrases N1</td></tr><tr><td>total</td><td>6.362</td><td>350</td><td>20,8 %</td></tr><tr><td colspan="4">Phrases N2</td></tr><tr><td>listes</td><td>6.794</td><td>406</td><td>24,2 %</td></tr><tr><td>total N1 et N2</td><td>35.192</td><td>1.680</td><td>100 %</td></tr></tbody></table>

La moyenne de mots/phrase est de 18 pour les phrases N1 et de 22 pour les phrases N2. Par type de corpus, les phrases N2 ont 19 mots/phrase dans les corpus scientifique-technique, 22 mots/phrase dans le corpus juridique et 25 mots/phrase dans le corpus économique. La moyenne pour les phrases N1 reste 18 mots pour tous les types de corpus.

## Résultats du chunking spécialisé

Le tableau suivant présente les résultats de l'évaluation pour le marquage d'amorces et items : précision (P), rappel (R) et F1¹⁴ :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><td>AMR{}</td><td>100 %</td><td>98,7 %</td><td>99,3 %</td></tr><tr><td>IT{}</td><td>83,4 %</td><td>100 %</td><td>90,9 %</td></tr></tbody></table>

Il y a une seule AMR{} qui n'a pas été marquée (sur un total de 76). Il s'agit d'un cas de variation typographique rare (fin avec un point et non pas deux points) qui n'est pas pris en compte par les règles de la grammaire.

Pour les items, parmi les 295 items marqués, 246 sont corrects et 49 sont faux. Les structures erronées correspondent à des items longs composés de plusieurs lignes.

<footnote n="14">¹⁴F1 = 2(P*R)/P+R</footnote>
## Résultats de l'extraction de dépendances spécialisées

Le tableau suivant montre les résultats concernant l'extraction et la déduction de dépendances spécialisées des listes :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><th>NOYAU</th><td>76,8 %</td><td>81,5 %</td><td>79,1 %</td></tr><tr><th>ITMLIST</th><td>90,4 %</td><td>97,7 %</td><td>93,9 %</td></tr><tr><th>RELSEM</th><td>69,6 %</td><td>87,2 %</td><td>77,4 %</td></tr></tbody></table>

Pour la relation NOYAU<fnref n="15" />, parmi les 11 noyaux existants qui n'ont pas été extraits, certains se trouvent dans des syntagmes prépositionnels ("orienter les travaux dans deux directions principales", "aura pour conséquences", "par l'intermédiaire des relations suivantes"), d'autres ont été mal étiquetés.

La plupart des 23 ITMLIST extraits erronés correspondent à des NPs (subj) dans des items qui sont des phrases complètes. Le rappel (5 items non identifiés) correspond principalement à des erreurs de tagging.

La relation RELSEM dépend totalement de l'extraction/déduction des noyaux d'amorces et d'items. Il y a donc des erreurs quand les relations NOYAU et ITMLIST sont erronées, par exemple dans le cas où l'item est une phrase entière.

Dans certaines listes, la relation RELSEM n'est pas très informative (le noyau est un nom assez générique : "axes", "questions") mais dans d'autres elle est plus significative : "thèmes, société/publicité/immobilier", "caractéristiques, débit/puissance", "paramètres, distance/diamètre/fréquence", etc..

## Résultats de l'extraction de dépendances de base

Le tableau suivant montre les résultats pour les sujets et compléments d'objet direct. On a évalué les 76 listes ainsi qu'une centaine de phrases N2 choisies au hasard parmi celles traitées par le module dédié aux phénomènes de clôture :

<table><thead><tr><th></th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th></tr></thead><tbody><tr><th>SUBJ</th><td>90,4 %</td><td>92,7 %</td><td>91,5 %</td></tr><tr><th>COMP</th><td>91,2 %</td><td>97,2 %</td><td>94,1 %</td></tr></tbody></table>

La principale cause d'erreur pour les deux relations est l'incorrection de l'étiquetage, particulièrement pour des noms étiquetés comme verbes (« l'arnaque », « le solde », « la date », « le but » etc.), mais aussi des verbes étiquetés comme noms (« réduit ») ou adjectifs (« porte »). (Il est à noter que certaines parties du corpus en entrée présentent des erreurs de découpage/écriture de mots.)

Même avec ces erreurs, les taux de précision et de rappel sont supérieurs à 90 %.

<footnote n="15">¹⁵Il y a moins de noyaux que de listes (65 noyaux pour 76 listes) car on considère que certaines listes n'en ont pas (i.e. quand les items sont des verbes à l'infinitif, quand l'amorce contient un pronom anaphorique).</footnote>
## 6.6 Traitement des énumérations

Comme nous l'avons vu au troisième chapitre, les énumérations constituent un cas spécifique de liste : les différents items qui les intègrent sont équivalents du point de vue de leur fonction syntaxique mais ils ne présentent pas de structure visuelle particulière (ils apparaîssent les uns après les autres séparés par des symboles de ponctuation).

Pour le traitement spécialisé des énumérations, il s'avère nécessaire de prendre en compte des éléments liés au traitement de la ponctuation en ce qui concerne le marquage structurel et des liens sémantiques similaires aux listes en ce qui concerne l'extraction de dépendances.

### 6.6.1 Segments spécialisés

Le marquage de segments spécialisés se fait après le repérage de syntagmes de base. La structure `ENM{ }` délimite une énumération. Comme pour les listes et les phénomènes de clôture, il s'agit d'une macro-structure qui contient plusieurs syntagmes noyau à l'intérieur.

Nous avons considéré deux types d'énumération selon le nombre d'items. Le premier type est constitué d'énumérations à deux items. Trois règles de grammaire ont suffi pour les caractériser :

- deux NP coordonnés après la conjonction *comme*;

- deux NP coordonnés après l'adverbe *notamment*;

- deux NP coordonnés ou séparés par une virgule à l'intérieur de parenthèses.

Exemples :

(33) "*Certains se déprécient régulièrement par l'obsolescence technologique, [comme les bâtiments et les outillages] et donnent lieu à un amortissement régulier.*"

(34) "*Fruits et fruits à coque [( noix, amandes ... )]*"

Le deuxième type d'énumération concerne les énumérations présentant trois items ou plus (ces énumérations sont définies par une douzaine de règles de grammaire). La liste de cas modélisés est restreinte pour éviter le marquage de suites de NP qui ne sont pas des vraies énumérations.

Voici quelques cas de ce que nous avons défini comme énumérations :

- plusieurs NP, les deux derniers éventuellement coordonnés, après la conjonction *comme* ou après les adverbes *notamment*, *spécialement*, *particulièrement*<fnref n="16" />;

- plusieurs NP, les deux derniers éventuellement coordonnés, finissant par l'adverbe *etc.* ou par la ponctuation ...;

- une suite de NP à l'intérieur de parenthèses, crochets ou tirets;

- une suite de NP en fin de phrase (ponctuation forte à la fin);

- une suite de PP en fin de phrase (ponctuation forte à la fin).

Exemples :

<footnote n="16">¹⁶Ces adverbes ont été choisis comme débuts d'énumération après une étude sur corpus.</footnote>
(35) "Les charges (...) comprennent notamment [les frais de personnel, les achats, la sous-traitance, les frais financiers, les charges exceptionnelles et les impôts].

(36) "En choisissant un nombre restreint d' états atomiques discrets résonnants (...) il est possible de définir des grandeurs atomiques [- largeurs d' ionisation, déplacements lumineux, fréquences de Rabi, couplage Raman ... -] représentant les interactions de rayonnement (...) ."

(37) "La nouveauté n'est-elle pas la percée de la gauche dans des arrondissements plus centraux comme [le IXe, le Ile, le IIIe ou le IVe ?] "

Trois règles dites de « précédence linéaire » (cf. 4.5.1) permettent d'affiner l'ensemble des règles de marquage des énumérations. En effet, ces règles contrôlent la position de certains éléments à l'intérieur de l'énumération (il ne s'agit pas d'une précédence immédiate). Ainsi, une virgule doit apparaître avant une coordination, les points de suspension doivent apparaître après une virgule ou après un constituant avec le trait nom.

8> [form:fcm] < [coord:+]

8> [form:fcm] < punct[form:f3p]

8> [noun:+] < punct[form:f3p]

Il existe des cas complexes du point de vue du marquage : énumérations imbriquées où une énumération en intègre une autre. Dans ces cas, seule l'énumération « intérieure » est repérée :

(38) "Il y a certains aliments demandés par l' industrie sud-africaine qui ne sont pas produits au pays, notamment [ les figues séchées, des fruits comme [ les cerises noires et les baies ] , et les haricots secs .] "

21>MAX{NP{Il} FV{y a} NP{AP{certains} aliments} AP{demandés}
PP{par NP{1' industrie}} AP{sud-africaine} SBC{BG{qui} FV{ne
sont pas produits}} PP{au NP{pays}}, notamment NP{les figues}
séchées, NP{des fruits} comme ENM{NP{les cerises} AP{noires}
et NP{les baies}}, et NP{les haricots} AP{secs} .}

6.6.2 Dépendances

Les relations de dépendance concernent des fonctions syntaxiques de base et des relations de nature sémantique dans certains cas d'énumération. Elles sont modélisées sous forme de règles d'extraction ou de déduction.

Extraction

Les règles concernant les fonctions syntaxiques permettent d'extraire des NP ou des PP arguments du verbe (ou des AP attributs d'un verbe copulatif). Les fonctions syntaxiques
extraites sont les suivantes : objet (COMP-OBJ), attribut (VN ou VADJ), argument sous-categorisé via une préposition (VARG ou VPP).

Pour chaque type de cas, trois règles sont nécessaires : la première extrait le premier NP ou PP de la structure ENM, la deuxième tout NP ou PP après une virgule et la troisième le NP ou PP après une conjonction de coordination si elle existe. Ces arguments verbaux sont extraits si le verbe en question n'a pas d'autres éléments et qui ne font pas partie de l'énumération.

(39) "Nous ne traiterons que [ les compresseurs multi-étages à pistons alternatifs lubrifi-fés, des systèmes de refroidissement par eau, des moteurs d'entraînement diesel, etc. ] "

COMPOBJ89(traiterons,compresseurs)

COMP_OBJECT90(traiterons,moteurs)

COMP_OBJECT90(traiterons,systèmes)

23>MAX{NP{Nous} FV{ne traiterons} donc BG{que} ENM{NP{les compresseurs}
NP{multi - étages} PP{à NP{pistons}} NP{AP{alternatifs} lubriffés} ,
NP{des systèmes} PP{de NP{refroidissement}} PP{par NP{eau}} , NP{des
moteurs} PP{d' NP{entraînement}} NP{diesel} , etc} .}

Dans l'exemple suivant, "infection" et "pneumopathie" ne sont pas extraits comme VN
car le verbe principal a déjà un VADJ.

(40) " Le syndrome obstructif est responsable de complications respiratoires postopéra-toires [ (infection bronchique, pneumopathie) ]. "

VADJ_65 est, responsable)

2>MAX{NP{Le syndrome} AP{obstructif} FV{est} AP{responsable}
PP{de NP{complications}} AP{respiratoires} AP{postopératoires}
ENM{ PR{( NP{infection} AP{bronchique} , NP{pneumopathie} )}} .}

Déduction

Comme pour les listes, nous avons identifié différents cas de figure pour la déduction
de la relation de dépendance RELSEM (entre un nom de la phrase et les différents éléments
de la liste qui en dépendent), entre autres :

(A) La relation de dépendance entre un NP sujet du verbe et les items d'une énumération qui le suit :

" Des épreuves fonctionnelles respiratoires sont systématiques : [ le V.E.M.S. , la capacité vitale et le rapport V.E.M.S./CV. ] "
RELSEM(épreuves,V.E.M.S.)
RELSEM(épreuves,capacité)
RELSEM(épreuves,rapport)

(B) La relation de dépendance entre un NP argument du verbe et les items d'une énumération qui le suit :

" La nouvelle politique met de l' avant des objectifs principaux , tels que : [ l' alimentation , le logement et la salubrité des aliments . ] "

RELSEM(objectifs,alimentation)
RELSEM(objectifs,logement)
RELSEM(objectifs,salubrité)

(C) La relation de dépendance entre un NP (dans un NP avec préposition "par") après un verbe passif, et les items d'une énumération qui le suit :

" L' industrie alimentaire sud-africaine est dominée par trois principaux groupes : [ CGS Foods , Premier , et Foodcorp. ] "

RELSEM(groupes,CGS Foods)
RELSEM(groupes,Premier)
RELSEM(groupes,Foodcorp)

(D) Comme pour les listes, dans le cas où la tête de la relation sémantique est un NP précédé d'un PP avec la préposition "de" on déduit une RELSEM entre les deux noms et les items de l'énumération qui suit :

"Le mandataire assure également l' ensemble des démarches administratives nées à l' importation du véhicule en France : [ immatriculation provisoire dans le pays d' origine , passage aux mines , transport . ]"

RELSEM_113(ensemble,immatriculation)
RELSEM_114(ensemble,transport)
RELSEM_114(ensemble,passage)

RELSEM_128(démarches,immatriculation)
RELSEM_129(démarches,transport)
RELSEM_129(démarches,passage)

(E) Dans les cas de phrases avec verbe copulatif et attribut, on extrait une relation sémantique entre le sujet et les items de l'énumération et une autre relation sémantique entre le NP attribut (VN) et les items :

"Les principaux partenaires commerciaux de l'Afrique du Sud sont, outre les pays voisins, [ le Royaume-Uni, l'Allemagne, la France et les États-Unis. ]"
RELSEM(partenaires, Royaume-Uni)

RELSEM(partenaires, Allemagne)

RELSEM(partenaires, États-Unis)

RELSEM(pays, Royaume-Uni)

RELSEM(pays, Allemagne)

RELSEM(pays, États-Unis)

Résultat final

Comme pour d'autres phrases de type N2, le résultat final est constitué de la liste de relations de dépendance spécifiques, les relations de dépendance de base et la phrase découpée en différents segments :

(41) "Les pouvoirs que la loi accorde pour contrer les diverses formes de pollution ou les prévenir sont considérables : [ autorisations, permis, avis, rapports, plans, inspections, amendes, ordonnances de fermeture, interventions d'urgence, etc. ] "

RELSEM(pouvoirs, autorisations)

RELSEM(pouvoirs, permis)

RELSEM(pouvoirs, inspections)

RELSEM(pouvoirs, plans)

RELSEM(pouvoirs, rapports)

RELSEM(pouvoirs, avis)

RELSEM(pouvoirs, amendes)

RELSEM(pouvoirs, ordonnances)

RELSEM(pourvoirs, interventions)

SUBJ(sont, pouvoirs)

SUBJ(accorde, loi)

COMP_DIR(contrer, formes)

VPP(contrer, de, pollution)

NPP(formes, de, pollution)

NPP(ordonnances, de, fermeture)

NPP(interventions, d', urgence)

VADJ(sont, considérables)

78>MAX{NP{Les pouvoirs} SBC{BG{que} NP{la loi} FV{accorde}} IV{pour contrer}
NP{les AP{diverses} formes} PP{de NP{pollution}} FV{sont} AP{considérables} :
ENM{NP{autorisations} , NP{permis} , NP{avis} , NP{rapports} , NP{plans} ,
NP{inspections} , NP{amendes} , etc} .}
### 6.6.3 Évaluation du module (énumérations)

Nous avons utilisé deux corpus récupérés du Web en août et en octobre 01. Le premier (35.169 mots) appartient aux domaines juridique, scientifique-technique et économique; le deuxième (19.934 mots) aux domaines juridique, religieux, géographique et psychologique.

Pour les résultats reportés dans la table suivante, la *Précision* correspond au pourcentage d'énumérations correctes (uniquement celles de limites droite et gauche bien repérées) :

<table><thead><tr><th></th><th>Total énumérations</th><th>Précision</th><th>Rappel</th></tr></thead><tbody><tr><td>Corpus 1</td><td>47</td><td>74,4 %</td><td>89,4 %</td></tr><tr><td>Corpus 2</td><td>30</td><td>83,3 %</td><td>93,3 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>77</td><td>78,0 %</td><td>90,9 %</td></tr></tbody></table>

On observe que, globalement, le taux de précision d'identification des énumérations est inférieur à celui des titres et des listes (96,8 % et 84,5 %, respectivement, cf. 5.2.4). Cela confirme la difficulté de repérage de ce phénomène étant donné, d'une part, la variété de configurations et, d'autre part, l'absence d'indices formels homogènes (ponctuation, organisateurs, etc.).

Nous montrons par la suite quelques exemples d'erreur. Dans ce premier cas, l'erreur de marquage de la limite gauche est due à une erreur d'étiquetage ("s'agissant de" étiqueté comme une préposition et non pas comme un participe présent)<fnref n="17" /> :

(42) "D'autres décisions sont citées, rendant obsolètes ∨ certains textes réglementaires et législatifs français, s'agissant [des garanties des droits de la défense, du respect de la vie privée, etc.]"

1510>MAX{NP{D'autres décisions} FV{sont citées} , GV{rendant} AP{obsolètes} ENM{NP{AP{certains} textes} NP{AP{réglementaires et législatifs} français} , PP{s'agissant des NP{garanties}} PP{des NP{droits}} PP{de NP{la défense}} , PP{du NP{respect}} PP{de NP{la vie}} AP{privée} , etc} .}

Dans ce deuxième exemple, l'erreur de marquage de la limite droite est due au fait que, pour éviter trop d'erreurs, nos règles de marquage contraignent les énumérations à n'avoir qu'une seule coordination (à moins qu'elle ne soit incluse dans un *chunk* de base comme l'AP de l'exemple précédent "réglementaires et législatifs") :

(43) "Les additifs et les ingrédients alimentaires englobent les grands secteurs suivants : [ produits de la minoterie, graines et fruits oléagineux ∨ gommes et résines, matières à tresser d' origine végétale et graisses et huiles animales ou végétales.]"

<footnote n="17">¹⁷Toujours entre crochets l'énumération existante, un ∨ ou ∨ représentant la fausse marque.</footnote>
124>MAX{NP{Les additifs} et NP{les ingrédients} AP{alimentaires}
FV{englobent} NP{les AP{grands} secteurs} suivants : ENM{NP{produits}}
PP{de NP{la minoterie}} , NP{graines} et NP{fruits} AP{oléagineux}} ,
NP{gommes} et NP{résines} , NP{matières} IV{à tresser} PP{d' NP{origine}}}
AP{végétale} et NP{graisses} et NP{huiles} AP{animales ou végétales} .}

Nous avons remarqué plus d'erreurs pour le marquage de la limite gauche (douze cas) que pour la limite droite (un cas) sur l'ensemble des deux corpus.

La table suivante montre les résultats de l'extraction de quelques dépendances spécia-
lisées pour les énumérations, ainsi qu'une dépendance de base (sujet). X-ENUM correspond
à des objets, attributs et autres arguments verbaux dans les cas où les arguments sont
les items d'une énumération.

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th></th>
      <th>Précision</th>
      <th>Rappel</th>
      <th>F1</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th scope="row">X-ENUM</th>
      <td>100 %</td>
      <td>66,6 %</td>
      <td>80,0%</td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">RELSEM</th>
      <td>61,2 %</td>
      <td>74,4 %</td>
      <td>67,2 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <th scope="row">SUBJ</th>
      <td>94,0 %</td>
      <td>92,9 %</td>
      <td>93,5 %</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Il y a peu de cas de fonctions syntaxiques entre un verbe fini et les items d'une énumération. Cela se justifierait parce que les amorces des listes (séquences introductrices) sont complètes, les items des listes agissant plutôt comme exemples (à la différence des listes).

Pour ces fonctions syntaxiques, les règles sont « prudentes » dans le sens où elles
privilégient la précision par rapport au rappel (seule une partie des relations est extraite,
mais les relations extraites sont correctes).

En revanche, pour la relation RELSEM, on préfère extraire un maximum de cas pour augmenter les probabilités de trouver le bon terme (on tient compte ainsi de la variété de constructions syntaxiques possibles).

Enfin, le taux de précision de la relation SUBJ reste élevé : la présence (et le traitement)
d’énumérations n’altère pas les résultats pour l'extraction de cette fonction syntaxique.

6.7 Récapitulatif

L'ensemble des grammaires que nous avons réalisées « couvre » environ deux tiers des
phrases des corpus de domaines variés. La notion de « couverture » est liée à la fiabilité des
analyses : pour ces deux tiers des corpus, notre modèle d'analyseur produit une analyse
qui se maintien stable et homogène pour la relation de base sujet et atteint des taux de
précision supérieurs à 70 % lors du traitement de certains phénomènes complexes.

Le tableau suivant montre la distribution de types de phrases couvertes par l'analyseur pour un corpus d'exemple (avec 3.813 phrases et environ 108.000 mots) de domaines variés (journaux généraux et spécialisés –Les Echos–, corpus scientifiques, corpus juridiques) :
<table><thead><tr><th></th><th>Nbre de phrases</th><th>Pourcentages</th></tr></thead><tbody><tr><td>Total type N1</td><td>765</td><td>20 %</td></tr><tr><td>Total type N2</td><td>3048</td><td>80 %</td></tr><tr><td>Total</td><td>3813</td><td>100 %</td></tr><tr><td>Guillemets et parenthèses</td><td>642</td><td>16,9 %</td></tr><tr><td>Listes et énumérations</td><td>311</td><td>8,1 %</td></tr><tr><td>Titres</td><td>777</td><td>20,4 %</td></tr><tr><td>Total N2 traitées</td><td>1730</td><td>45,4 %</td></tr><tr><td>Reste à traiter spécifiquement</td><td>1318</td><td>34,6 %</td></tr></tbody></table>

Au vu des résultats obtenus lors de l'évaluation des différents modules, la création de grammaires spécialisées améliore le traitement des phrases « complexes ». En effet, des taux de précision supérieurs à 90 % sont maintenus pour le marquage des constituants de base et pour l'extraction de la dépendance de base (sujet). En même temps, une information syntaxique plus précise est extraite grâce à la formalisation de phénomènes jusqu'à présent ignorés par la plupart des analyseurs syntaxiques existants.

Plus précisément, les constituants de base de la grammaire noyau sont analysés avec un taux de précision de 96,1 %. Les constituants spécialisés (GM, AMR, etc.) sont analysés avec des taux situés entre 70 % et 87 %. Pour l'extraction de dépendances, le tableau suivant montre le taux de précision de la dépendance de base sujet ainsi que les moyennes (pondérées) des différentes relations de dépendance spécialisées (NPR, RELSEM, etc.).

<table><thead><tr><th></th><th>Dépendance de base</th><th>Dépendances spécialisées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Gram. Noyau</td><td>99,1 %</td><td>-</td></tr><tr><td>Gram. Ponctuation</td><td>94,8 %</td><td>70,3 %</td></tr><tr><td>Gram. Listes</td><td>90,4 %</td><td>86 %</td></tr><tr><td>Gram. Énumérations</td><td>94 %</td><td>80,6 %</td></tr><tr><td>Gram. Titres</td><td>100 %</td><td>93 %</td></tr></tbody></table>

Nous pouvons conclure que, pour les phrases N1 et pour les phrases N2 présentant des phénomènes modélisés par nos grammaires, notre modèle d'analyseur produit une analyse linguistique fine. En effet, des évaluations de la dépendance **sujet** montrent qu'il n'y a pas de variations en qualité selon les différents phénomènes. On obtient donc une analyse globalement fiable dont la qualité reste stable à travers l'hétérogénéité des corpus.

## 6.8 Résumé

Dans ce chapitre, nous avons présenté les différentes grammaires spécialisées de notre modèle d'analyseur syntaxique. Comme nous l'avons vu, il s'agit de quatre modules grammaticaux (grammaire pour le traitement de la ponctuation, des titres, des listes et des énumérations) qui s'appliquent sur des phrases contenant des phénomènes nécessitant un traitement syntaxique précis.
Les différentes évaluations menées montrent que les taux de précision et de rappel sur les structures et dépendances créées présentent des taux supérieurs à 90 % dans la plupart des cas sans pour autant faire baisser la précision de l'analyse de structures et dépendances de base.

À la lumière des résultats obtenus, la création de plusieurs grammaires modulaires et reconfigurables s'avère une solution possible pour l'amélioration du traitement linguistique précis et homogène de textes tout venant.
<figure><img src="image_24.png" /></figure>
Troisième partie

Lexicalisation des grammaires de
dépendances
<figure><img src="image_25.png" /></figure>
# Chapitre 7

## Apprentissage de patrons de
cooccurrence

### 7.1 Introduction

Après avoir présenté notre travail en ce qui concerne la création de pré-traitements et de grammaires, nous allons dans la suite décrire une méthode qui permet d'améliorer les sorties de l'analyseur pour le traitement des ambiguïtés structurelles, spécialement le rattachement prépositionnel. Cette méthode combine les grammaires symboliques existantes avec des techniques d'apprentissage et utilise le Web comme ressource principale pour l'extraction d'informations lexicales. La combinaison d'une description structurale riche avec des informations statistiques rend notre modèle d'analyseur hybride, à l'instar des approches de [Sri97] et [BM97].

De façon générale, ce chapitre présente la méthodologie permettant l'acquisition automatique de ces informations lexicales (des *patrons de cooccurrence syntaxique*) et le calcul de leurs poids, alors que le chapitre suivant décrit l'utilisation de ces informations pour améliorer les sorties de l'analyseur (levée d'ambiguïtés structurelles concernant le rattachement prépositionnel).

Nous nous sommes proposé d'améliorer les résultats du rattachement prépositionnel dans le cadre de l'analyseur syntaxique présenté dans les chapitres précédents. Pour ce faire, nous avons développé une méthode d'apprentissage non supervisé à partir d'un corpus annoté par l'analyseur.

Avant de montrer l'ensemble de cette méthode, nous faisons d'abord en section 7.2 un survol de différentes approches existantes pour le traitement du rattachement prépositionnel, spécialement des méthodes statistiques.

Dans la section 7.3, nous exposons les grandes lignes de notre approche, que l'on peut décomposer en deux grandes étapes :

- extraction de dépendances liées au rattachement prépositionnel avec une grammaire à base de règles et stockage sous forme de patrons de cooccurrence pondérées;

- utilisation de ces patrons pour la levée d'ambiguïtés de rattachement.

Les sections suivantes détaillent la première étape (la deuxième fait l'objet du prochain
chapitre). Ainsi, la section 7.4 décrit nos grammaires pour l'extraction de dépendances et la section 7.5 la construction de la base de patrons à partir d'un très grand corpus, avec le calcul des poids de rattachement (mesure d'estimation de la probabilité de rattachement). Un résumé en section 7.6 synthétise les apports de cette première étape de la méthode que nous proposons.

## 7.2 Approches existantes

En général, on distingue les approches linguistiques des approches statistiques. Les différentes méthodes étudient principalement le cas du rattachement prépositionnel en anglais pour la structure VP NP PP (nous avons observé peu de travaux concernant d'autres cas ambigus comme NP NP PP [BR94], NP AP PP ou encore VP NP PP PP [MCB97]). Pour ce qui est d'autres cas d'ambiguïté de rattachement, [Jac97] propose une méthode de désambiguïsation pour des structures (NP3 NP2) NP1 et NP3 (NP2 NP1) en anglais, basée sur des informations statistiques collectées dans des grands corpus.

### 7.2.1 Approches linguistiques

Il existe des approches linguistiques qui tentent de résoudre le problème du rattachement prépositionnel en utilisant uniquement des propriétés structurelles sans apport d'information lexicale. Les principes plus courants sont :

- l'attachement minimal (*minimal attachment*, [Fra78]) : un constituant tend à être attaché de façon à impliquer le nombre minimum de nœuds non-terminaux.

- l'association à droite (*late closure* ou *principle of right association*, [Kim73]) : un constituant tend à être attaché au constituant immédiatement à sa droite.

En cas de conflit lors du rattachement prépositionnel, l'attachement minimal prédomine. Les deux principes font des prédictions contraires car le premier prédit le rattachement au verbe et le deuxième le rattachement au nom (toujours dans une structure VP NP PP). Les résultats obtenus ne sont guère satisfaisants, d'autant plus que la couverture de phénomènes est très réduite (55 % des cas, [HR93]).

D'autres méthodes utilisent des informations linguistiques plus riches pour résoudre le problème du rattachement prépositionnel. Par exemple, [Sch95] propose la préférence de rattachement des arguments au rattachement des modifieurs, [JB87] l'utilisation de restrictions de sélection basées sur des classes sémantiques. Cependant, ces méthodes se heurtent à un problème non négligeable : l'absence de ressources complètes et facilement accessibles (réseaux sémantiques, dictionnaires de rection, etc.) [Vol01a].

### 7.2.2 Approches statistiques

Dans les méthodes statistiques on distingue les approches supervisées et les non supervisées selon que le corpus d'entraînement est manuellement contrôlé -annoté- (méthodes supervisées) ou bien annoté automatiquement ou pas annoté du tout (méthodes non supervisées).
## Méthodes supervisées

La littérature fait état de plusieurs modèles :

- **apprentissage par transformations** (*Transformation-based learning*, [BR94]): l'algorithme crée des règles à partir d'exemples du corpus d'entraînement à partir d'une règle initiale "simple"; lors de l'apprentissage, des règles de correction s'appliquent de façon ordonnée.

- **modèle de l'entropie maximale** (*Maximal entropy model*, [RRR94], [RRR97]): il cherche à calculer la probabilité de distribution de la décision de rattachement en utilisant uniquement l'information contenue dans le VP et avec des valeurs obtenues par l'application de fonctions définies initialement sur le corpus d'entraînement.

- **apprentissage basé sur la mémoire** (*Memory-based learning*, [ZDV97]): cette méthode stocke des exemples en mémoire et les généralise en utilisant des mesures de similarité *intelligentes*; elle est fondée sur les régularités des cooccurrences.

- **modèle « backed-off »** (*Backed-off model*, [CB95]): ce modèle détermine la probabilité de rattachement à partir des fréquences de rattachement obtenues dans le corpus d'entraînement.

- **méthode « boosting »** (*Boosting*, [ASS96]): cette technique combine des règles simples de façon ordonnée pour produire des règles précises de classification.

La table 1 récapitule les différents taux de précision obtenus par ces approches (uniquement pour la structure VP NP PP) sur un même jeu de données en anglais : des phrases extraites au hasard du Wall Street Journal<fnref n="1" />.

<table><caption>Table 1. Résultats des différentes méthodes d'apprentissage supervisé.</caption><thead><tr><th>Méthode</th><th>Auteurs</th><th>Précision</th></tr></thead><tbody><tr><td><em>transformation-based learning</em></td><td>[BR94]</td><td>80,0 %</td></tr><tr><td><em>maximal entropy model</em></td><td>[RRR94]</td><td>81,6 %</td></tr><tr><td><em>memory-based learning</em></td><td>[ZDV97]</td><td>84,4 %</td></tr><tr><td><em>backed-off model</em></td><td>[CB95]</td><td>84,5 %</td></tr><tr><td><em>boosting</em></td><td>[ASS96]</td><td>84,5 %</td></tr><tr><td>annotateurs humains (1)</td><td></td><td>88,2 %</td></tr><tr><td>annotateurs humains (2)</td><td></td><td>93,2 %</td></tr></tbody></table>

Certains approches combinent apprentissage supervisé et informations linguistiques. [WF96] utilisent des règles qui encodent des informations lexicales ou sémantiques (par exemple, un PP indiquant « temps » ou « lieu » est plutôt rattaché au verbe) et obtiennent une moyenne de 86,9 % de taux de précision de rattachement; [SN97] utilisent le réseau WordNet et obtiennent un taux de précision de 88 %. Leurs approches démontrent

<footnote n="1">¹Les résultats obtenus par les humains sont rapportés par [CB95], (1) en utilisant uniquement les informations de la structure VP NP PP, (2) en utilisant le contexte de toute la phrase.</footnote>
que l'utilisation d'information linguistique améliore la résolution du rattachement prépositionnel.

Pour ce qui est de l'attachement multiple, il existe peu de travaux décrits dans la littérature. Dans [MCB97], les auteurs proposent une méthode *backed-off* généralisée (pour l'anglais) pour des configurations telles que VP NP PP1 PP2 et VP NP PP1 PP2 PP3. Leur méthode s'avère positive dans le cas d'un seul rattachement VP NP PP1 (84,3 %, résultat similaire à celui de [CB95]) mais ces résultats diminuent considérablement pour le rattachement multiple (69,6 % pour PP2 et 43,6 % pour PP3).

Les auteurs justifient cette baisse par la forte augmentation du nombre de configurations à prendre en compte ainsi que par le problème de la quantité de données (les structures de PP multiples sont moins fréquentes dans les corpus et contiennent plus de mots, ce qui demande un espace de solutions beaucoup plus grand).

## Méthodes non supervisées

Les méthodes non supervisées exploitent les régularités des corpus tout venant ou annotés automatiquement [Vol01a]. Le bruit lors de la récupération des données (informations non pertinentes) est compensé par la quantité de matériel collecté. Ces approches calculent les fréquences d'apparition d'une préposition à côté d'un verbe ou nom donné (collocations).

L'approche plus classique est celle des **associations lexicales** (*lexical association scores*, [HR93]). Cette méthode estime la probabilité des associations des prépositions par rapport à un nom ou à un verbe (d'après leurs distributions dans les corpus annotés par un parseur). Le taux de précision rapporté est de 80 %.

Les taux de précision d'autres techniques se situent entre 81,9 % et 84,3 % [Vol01a].

## 7.2.3 Approches hybrides

D'autres approches généralisent en un modèle statistique plusieurs des techniques décrites dans les méthodes supervisées tout en intégrant des sources d'information différentes (informations lexicales comme les rections ou des ressources sémantiques). [GC01] obtiennent des résultats pour le français (corpus du journal *Le Monde*) qui se situent autour de 85 % de précision pour la structure VP NP PP et autour de 74 % en incluant aussi d'autres structures ambiguës comme le rattachement au nom dans une configuration telle que NP NP PP.

Pour l'anglais, la combinaison d'une méthode statistique avec l'utilisation d'informations linguistiques (par exemple, les classes sémantiques dans WordNet) permet d'obtenir des meilleurs résultats par rapport aux méthodes statistiques décrites plus haut (récapitulatif Table 1). En effet, pour la résolution du rattachement prépositionnel dans la configuration VP NP PP, la méthode de [SN97] obtient un taux de précision de 88 %.

Ce bref survol sur les méthodes existantes nous amène à conclure sur les deux idées suivantes :
(a) dans la plupart des cas, les méthodes utilisées pour résoudre le rattachement pré-
positionnel sont des approches supervisées, car il s'avère plus efficace de comparer
les résultats avec des corpus où il y a eu de l'intervention humaine que des corpus
traités uniquement de façon automatique;

(b) quelle que soit la technique, le taux de précision pour la désambiguïsation du ratta-
chement atteint au plus 84,5 % en se limitant à la structure la plus étudiée (VP NP
PP), et elle descend de façon significative dès que des ambiguïtés de rattachement
de types différents sont prises en compte.

7.3 Aperçu de notre méthode

Nous présentons dans cette section les lignes générales de notre méthode. Avant cela,
nous faisons tout d'abord quelques précisions en ce qui concerne la terminologie utilisée.
Par la suite, nous montrons à quel niveau de l'analyse se situe notre travail (au sein
de l'architecture de l'analyseur) et nous présentons les corpus initiaux et les critères
d'évaluation utilisés.

7.3.1 Terminologie

Par souci de clarté, nous définissons dans cette section plusieurs notions importantes
pour notre approche.

Premièrement, la grammaire de dépendances extrait des relations de dépendance entre
un PP et un autre syntagme dont il dépend (VP, NP ou AP). On définit une relation de
dépendance concernant le rattachement prépositionnel comme suit :

« Dépendance » : structure sous la forme A(X,Prép,N) où A correspond au
nom de la dépendance (A pour *attachment*), X est un nom, un verbe ou un
adjectif, Prép une préposition et N un nom.

La tête syntaxique de la relation est toujours X et l'élément dépendant N, par exemple
A(durée,de,vie) dans *Sa durée de vie est de 10 ans*. Les dépendances extraites sont
transformées en patrons de cooccurrence et stockées dans un base.

La notion de patron de cooccurrence est, dans ce contexte, plus large que la notion
classique de rection ou valence. En effet, la linguistique « classique » définit une rection
comme un élément (généralement un verbe, mais aussi un nom ou un adjectif) suivi de
la préposition qui introduit l'argument régi. Un argument est toujours un complément
obligatoire ou essentiel [Gre93].

Dans notre approche, nous ne nous intéressons pas à la fonction syntaxique de l'élé-
ment rattaché (nous ne faisons pas la différence entre « argument » ou « circonstant »,
c'est-à-dire que nous ne tenons pas compte du caractère obligatoire ou optionnel de l'élé-
ment rattaché. Même si cette différence est bien établie dans la littérature linguistique
et généralement admise, l'identification automatique est parfois difficile [BF00], [FF02].
Dans ce travail, nous sommes donc uniquement intéressée par la résolution du rattache-
ment ambigu (à quelle tête se rattache un syntagme prépositionnel), qu'il soit facultatif
ou obligatoire. Nous généralisons alors « argument » et « circonstant » avec la notion de patron de coocurrence :

> « Patron de cooccurrence syntaxique » : structure formée des éléments X (nom, verbe ou adjectif) et Prép (préposition) provenant d'une relation de dépendance de type A(X,Prép,N).

Finalement, les règles de la grammaire permettant l'extraction de dépendances (liées au rattachement prépositionnel) peuvent être regroupées en deux types, selon leurs performances (évaluées automatiquement, voir section 7.4). Nous distinguons ainsi les règles « fiables » des règles « non fiables » :

> « Règle fiable » : règle de grammaire qui extrait des relations de dépendance A(X,Prép,N) avec un taux de précision d'au moins 93 % (cf. section 7.4.2).

## 7.3.2 Vue générale

Comme nous l'avons indiqué plus haut, nous nous sommes proposé d'améliorer les résultats du rattachement prépositionnel, quelle que soit sa configuration, dans le cadre de l'analyseur syntaxique présenté dans les chapitres précédents.

Or, la résolution d'ambiguïtés de rattachement demande d'aller au-delà des informations purement syntaxiques. De ce fait, notre approche comprend, globalement :

- l'ajout d'informations lexicales (patrons de cooccurrence) aux grammaires de dépendances;

- la combinaison d'informations statistiques (apprentissage non supervisé, mesures de fréquence, etc.) avec des grammaires.

Plus concrètement, nous construisons une base de patrons de cooccurrences à partir d'une première analyse syntaxique d'un très grand corpus. Cette analyse est faite par une grammaire construite manuellement. Par la suite, des mesures de fréquence sont ajoutées à chaque patron et calculées à partir de ce corpus. Ces mesures (poids) sont fondées sur la *cooccurrence syntaxique* et non pas sur une *cooccurrence* purement *textuelle*. Ainsi, nous faisons l'hypothèse que des mots cooccurrents dans une même relation syntaxique produite par l'analyseur lors d'une première analyse sont plus « fiables » que des cooccurrences dans des corpus tout venant, car l'analyseur élimine des cas où un lien syntaxique serait impossible (par exemple, entre deux propositions différentes).

Ces informations lexicales et statistiques sont alors utilisées pour lever les ambiguïtés de rattachement lors des analyses suivantes. La grammaire de notre modèle d'analyseur est ainsi lexicalisée et comprend une étape supplémentaire d'analyse dédiée à la désambiguïsation structurelle. La figure 7.1 schématise l'architecture générale du modèle.

La méthode proposée se divise en deux grandes étapes. La première étape consiste à construire d'une base d'informations lexicales (patrons de cooccurrence pondérés) et est suivie d'une étape de levée d'ambiguïtés.
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIG. 7.1 – Architecture générale de notre approche.</figcaption></figure>

Initialement, notre analyseur extrait des dépendances d'un texte en entrée (le calcul de ces dépendances est fondé sur le résultat de l'analyse des grammaires de chunking). Ces dépendances contiennent les têtes des syntagmes avec les lemmes et les numéros de position dans la phrase, par exemple :

A(<égal:20>,<à:21>,<angle:23>)
A(<juger:7>,<de:8>,<efficacité:10>)
A(<avoir:8>,<sur:12>,<compte:14>)
A(<impact:10>,<sur:12>,<compte:14>)
A(<résultat:23>,<de:24>,<entreprise:26>)
A(...)

Nous transformons chaque dépendance en un patron de cooccurrence (seuls les éléments X et Prép sont conservés) et nous stockons ces patrons dans une base avec une mesure de la probabilité de rattachement calculée pour chaque patron (nous donnons les détails pour le calcul de ce score dans la section 7.5.5). La base se présente sous la forme suivante (la première colonne correspond à cette mesure de probabilité de rattachement, la deuxième au patron de cooccurrence) :

0.6786 égal à
0.1096 juger|de
0.0118 avoir|sur
0.0626 impact|sur
0.2976 résultat|de
0..... ...

Lors de la levée des ambiguïtés, nous avons créé un algorithme qui utilise ces informations pour choisir le rattachement le plus probable parmi deux ou plusieurs dépendances partageant un même élément dépendant (N) et extraites lors d'une première analyse. Ainsi, pour la phrase en exemple, notre analyseur extrait dans un premier temps les dépendances suivantes :

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

A_MF1(<méthode:4>,<de:5>,<amortissement:6>)
A_MF2(<avoir:8>,<sur:12>,<compte:14>)
A_MF2(<impact:10>,<sur:12>,<compte:14>)
A_MF2(<significatif:11>,<sur:12>,<compte:14>)

La première dépendance est produite par une règle fiable : elle est donc validée directement (elle est gardée comme correcte et reproduite lors de la sortie finale). Parmi les trois rattachements en conflit, seulement A(impact,sur,compte) est validé car son poids est supérieur à celui de A(avoir,sur,compte) (0.0626 > 0.0118), et celui de A(significatif,sur,compte) est inexistant dans la table donc équivalent à zéro.

Cette méthode améliore les résultats de la grammaire d'extraction de dépendances (comme nous l'expliquons en détail à la section 8.2.3) grâce à l'information lexicale acquise à partir du corpus et pondérée par la suite avec des mesures d'estimation de la probabilité de rattachement.

La décision d'acquérir l'information lexicale (les patrons de cooccurrence) à partir d'un corpus et non pas à partir d'un dictionnaire (type Dubois [DDC97] ou AlethDic [Gsi93]) est motivée par deux raisons.

D'une part, les patrons présents dans ces dictionnaires concernent généralement les « arguments » (éléments régis) or on retrouve souvent un manque de rigueur pour distinguer clairement « argument » et « circonstant » dans le contexte de ces dictionnaires. De plus, il n'existe pas à l'heure actuelle pour le français une base lexicale complète et facilement accessible contenant des informations sur verbes, noms et adjectifs [BF00].

D'autre part, les dictionnaires n'incluent pas des mesures de poids pour chaque rection. Il est donc impossible de savoir si une rection est fréquente ou pas, ou bien entre deux rections avec une même tête syntaxique, laquelle des deux est la plus fréquente. Cette information est cruciale pour notre approche. (Dans des cas d'ambiguïté de rattachement, quelle rection choisir s'il n'y a pas d'information statistique ?).

Ces deux raisons nous ont amenée à constituer notre propre base de patrons de cooccurrence pondérés, selon la méthode que nous décrivons ci-dessous.
### 7.3.3 Annotation des corpus initiaux

Pour la mise en œuvre de notre travail, nous avons utilisé deux corpus différents (provenant du Web) des domaines économique, juridique et scientifique (Annexe E).

Le premier corpus, que nous appelons « corpus A » a été utilisé pour le développement des différentes grammaires visant à obtenir un ensemble de règles le plus approprié pour nos objectifs (cf. 7.4). Ce corpus est constitué de 89 phrases<fnref n="2" /> et de 2.493 mots.

Le deuxième corpus, appelé « corpus B », est le corpus de référence utilisé pour valider la grammaire de base (cf. 7.4.2) ainsi que les différentes expériences d'apprentissage (cf. 8.2 et 8.3). Il est constitué de 337 phrases et de 9.339 mots.

Ces deux corpus ont été semi-automatiquement annotés : ils ont été analysés par nos grammaires noyau et spécialisées pour le *chunking* et par une grammaire primitive d'extraction de dépendances. Nous avons corrigé manuellement ces analyses<fnref n="3" /> dans le but d'obtenir deux corpus de référence pour les tâches que nous nous sommes données (le corpus A pour la validation de grammaires, le corpus B pour la validation de la grammaire de base et de la méthode d'apprentissage).

L'ensemble de ces deux corpus constitue un corpus de 11.628 mots et 426 phrases avec 1.381 dépendances validées.

### 7.3.4 Critères d'évaluation

Pour l'évaluation des résultats obtenus lors de la création de grammaires de dépendance et lors de l'application de l'algorithme d'apprentissage pour la levée des ambiguïtés nous avons utilisé les deux mesures classiques suivantes (cf. 2.3) : la précision (P) et le rappel (R). Nous avons aussi utilisé une moyenne pondérée de ces deux mesures, la moyenne F1, qui atteint un maximum de 100 % quand les taux de précision et de rappel sont aussi de 100 %.

Ces trois mesures classiques sont utiles pour l'évaluation des performances des différentes grammaires ainsi que pour la comparaison des résultats obtenus uniquement avec la grammaire symbolique et à la suite de l'apprentissage.

## 7.4 Grammaires pour l'extraction de dépendances

Dans cette section nous présentons l'ensemble de grammaires que nous avons créées. La définition de ces grammaires constitue une étape préalable à l'introduction d'information lexicale. En effet, ce sont les sorties de l'analyseur produites par ces grammaires qui seront utilisées par la suite pour l'acquisition automatique des informations lexicales.

### 7.4.1 Grammaires initiales

L'idée étant de construire une base de patrons de cooccurrence à partir des dépendances extraites lors d'une première analyse, nous avons défini tout d'abord deux grammaires avec des heuristiques différentes. L'extraction de dépendances liées au rattachement

<footnote n="2">²Pour rappel, la notion de *phrase* est ici élargie : elle inclut listes et titres.</footnote>

<footnote n="3">³Le volume de travail humain représente, approximativement, une semaine à temps complet.</footnote>
ment prépositionnel est non déterministe car notre analyseur calcule tous les rattachements possibles selon les heuristiques définies dans les règles de la grammaire.

Les deux grammaires initiales, préalables à l'introduction de techniques d'apprentissage, sont :

**Gram. G0** : priorité au rappel.

**Gram. G1** : priorité à la précision.

La première grammaire favorise le rappel, c'est-à-dire que les règles qui la constituent présentent peu de contraintes dans le but de fournir un maximum de relations de dépendance. En revanche, la deuxième grammaire limite le nombre de relations extraites et favorise ainsi la précision des dépendances produites.

Leurs différences sont significatives :

<table><thead><tr><th>Grammaire</th><th>Précision</th><th>Rappel</th><th>F1</th><th>Déps. extraites</th></tr></thead><tbody><tr><td>G0</td><td>41,88 %</td><td>94,28</td><td>58,00 %</td><td>2.438</td></tr><tr><td>G1</td><td>87,49 %</td><td>77,04 %</td><td>81,93 %</td><td>964</td></tr></tbody></table>

On peut conclure que la grammaire G1 s'avère une meilleure grammaire symbolique pour l'extraction de dépendances liées au rattachement prépositionnel.

### 7.4.2 Grammaire de base

En vue de l'apprentissage de patrons de cooccurrence, nous faisons l'hypothèse que, plus la base de patrons sera riche, plus l'algorithme de levée des ambiguïtés aura des données pour résoudre les rattachements. Ainsi, pour obtenir une base importante, nous avons besoin d'un maximum de relations de dépendances extraites d'un corpus.

Or, en prenant la grammaire G1, on se rend compte qu'elle n'est pas très efficace pour valider nos hypothèses car, bien qu'elle ait un taux de précision assez bon, son rappel est bas : le nombre de dépendances extraites d'un corpus n'est donc pas assez significatif.

Par conséquent, et dans le but d'optimiser le résultat de G1 avec l'apprentissage, nous avons considéré nécessaire de créer une nouvelle grammaire, que nous appelons G2, et qui sert « de base » pour valider notre méthode (voir un échantillon des règles de G2 dans l'annexe D.6).

Cette grammaire G2 intègre :

- des règles de la grammaire G1 (uniquement les règles « fiables »);

- les règles de la grammaire G0 qui s'appliquent uniquement s'il n'y a pas de rattachement extrait par les règles précédentes.

Ainsi, parmi les règles incluses dans la grammaire G1, et après évaluation automatique de leurs taux de précision, nous avons identifié un ensemble de règles avec un taux de précision supérieur à 93 %.
Voici le résultat pour chaque règle de G1 pour le corpus B sur un total de 1.084 dépendances<fnref n="4" /> :

Précision pour chaque règle :
Règle 1 (235 :24) : P= 89.79 %
Règle 2 (3 :0) : P= 100.00 %
Règle 3 (3 :0) : P= 100.00 %
Règle 4 (3 :0) : P= 100.00 %
Règle 5 (494 :31) : P= 93.72 %
Règle 6 (44 :1) : P= 97.73 %
Règle 7 (1 :0) : P= 100.00 %
Règle 8 (33 :7) : P= 78.79 %
Règle 9 (9 :3) : P= 66.67 %
Règle 10 (84 :49) : P= 41.67 %
Règle 11 (50 :13) : P= 74.00 %

D'après ces résultats, nous considérons les règles ayant un taux de précision supérieur à 93 % comme des règles *fiables* et les autres règles comme des règles *moins fiables*.

En se basant sur les résultats obtenus sur le corpus B (mais en prenant en compte aussi les résultats pour le corpus A), on identifie comme fiables les règles R2, R3, R5, R6, R7.

À noter que la règle R4 donne 100 % de précision (3 dépendances extraites) pour le corpus B, mais seulement 50 % (2 dépendances erronées sur 4) dans le corpus A. C'est pourquoi on a décidé de la considérer comme plutôt moins fiable.

Les dépendances produites par des règles fiables ont le trait MF1 associé. Parmi ces règles, il y a des cas de configurations très sûres, comme entre un début de phrase et un verbe principal (NP PP VP) ou entre un verbe principal et la fin de phrase (VP PP.).

Un autre cas est celui de la configuration NP suivi d'un PP avec la préposition *de*, modélisé avec la règle :

```
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:+)]}.
```

Cette règle indique qu'un nom inclus dans un NP ou PP initial (avant le verbe fini) se rattache à un PP ayant la préposition *de* si, entre ces deux constituants, il n'y a pas un autre nom, ou un verbe fini, ou une préposition, ou une coordination, ou une conjonction *que*, ou bien un signe de ponctuation quelconque.

<footnote n="4">⁴À coté de chaque règle, il y a le nombre d'occurrences extraites et le nombre d'erreurs : (235 :24) signifie 235 dépendances extraites avec la règle donnée, dont 24 erreurs.</footnote>
Dans l'exemple suivant, cette règle extrait deux dépendances :

(2) "La présence des Verts au Conseil de Paris est donc une chance pour la nouvelle majorité municipale."

A_MF1(<conseil:5>,<de:6>,<Paris:7>)
A_MF1(<présence:1>,<de:2>,<vert:3>)

La grammaire G2 contient en tout cinq règles fiables provenant de G1 qui couvrent environ 47 % des dépendances extraites. À ces règles, nous avons ajouté les règles provenant de la grammaire G0, qui donnent priorité au rappel (voir figure 7.2).

<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIG. 7.2 – Composition de la grammaire G2.</figcaption></figure>

L'ensemble des règles provenant de G0 ne s'appliquera pour un PP donné que si ce PP n'a pas déjà été rattaché à une tête syntaxique par le biais d'une règle fiable.

Un exemple de ce type de règle non fiable est celui de l'extraction d'une dépendance entre un verbe (conjugué, participe passé ou présent) et un PP, avec la condition que l'élément à rattacher ne soit pas extrait par une règle fiable et la seule contrainte qu'il n'y ait pas d'autre verbe, conjonction ou deux points entre le verbe et le PP.

if (~A[mf1:+](?,?,#3))
A[mf2=+](#1,#2,#3) =
    FV{?*,#1(last:+)};IV{?*,#1(last:+)};GV{?*,#1(last:+)};
SBC{?*,FV{?*,#1(last:+)}};verb#1[partpas:+],
    ?*[form:~f2pts,verb:~,prep:~,scbegin:~,coord:~],
    PP[fonc:~,fvpp=+,fadjpp:~]{?*[prep:~,#2[prep:+],?*,NP{?*,#3[last:+]}}.

Cette règle a une précision que nous avons estimée à 70,31 % sur le corpus B. Elle donne de bons résultats dans des exemples comme le suivant :

(3) *Le Système Odyssey est constitué d'un réseau de 12 satellites d'orbite moyenne, environ 10000 Km, et de 7 stations terrestres.*

A_MF2(<constituer:4>,<de:5>,<réseau:7>)
En revanche, elle extrait aussi des dépendances incorrectes :

(4) La partie apparente du contenu du colis ou du lot doit être représentative de l'ensemble.

A_MF2(<être:11>,<de:13>,<ensemble:15>)

Nous faisons l'hypothèse que ce type de dépendances incorrectes pourra être corrigé grâce à l'application de notre méthode d'apprentissage.

Les résultats globaux de la grammaire G2 sont les suivants :

<table><thead><tr><td>Grammaire</td><td>Précision</td><td>Rappel</td><td>F1</td><td>Déps. extraites</td></tr></thead><tbody><tr><td>G2</td><td>71,34 %</td><td>92,10 %</td><td>80,40 %</td><td>1.413</td></tr></tbody></table>

La moyenne F1 n'est pas très différente de celle de la grammaire G1 mais le taux de rappel est bien supérieur, ce qui est important pour la construction d'une base de patrons de cooccurrence la plus riche possible.

## 7.5 Construction d'une base de patrons de cooccurrence

Comme nous l'avons écrit plus haut, nous faisons l'hypothèse qu'une base de rections de taille importante constituera un espace de solutions plus grand pour la levée d'ambiguïtés. Il est donc nécessaire d'avoir un corpus initial de grande taille pour augmenter le nombre d'échantillons utilisés pour calculer les probabilités. Nous nous sommes ainsi proposé d'utiliser le Web.

### 7.5.1 Utilisation d'un très grand corpus : le WWW

L'utilisation du World Wide Web comme grande base d'exemples pour différentes tâches liées au traitement automatique est une idée exploitée depuis peu : pour la tra-duction de noms composés [Gre99], pour l'acquisition d'entités nommées [JB00], pour la désambiguïsation de relations liées au rattachement prépositionnel [Vol01b]<fnref n="5" /> et [Leb02].

Étant donné la taille de cette ressource, nous allons l'utiliser pour en extraire des patrons de cooccurrence en faisant l'hypothèse que la taille des échantillons sera suffisamment grande pour améliorer les résultats globaux de la grammaire.

<footnote n="5">⁵Le travail de Volk ([Vol00], [Vol01a], [Vol01b]) sur le rattachement prépositionnel en utilisant le Web comme corpus a comme points en commun avec notre approche l'idée générale d'utiliser une base de rections avec un poids associé (mesure de la fréquence de cooccurrence). Toutefois, il existe une différence importante avec notre travail : le corpus n'est pas collecté à partir d'un premier corpus ayant des relations de dépendance et les fréquences sont calculées directement à partir des résultats obtenus par le moteur de recherche (fréquences données par Altavista) et seulement pour la configuration VP NP PP. Volk utilise donc des cooccurrences textuelles et non pas des cooccurrences syntaxiques. Les résultats obtenus pour la configuration mantionnée sont d'environ 75 % en ce qui concerne le taux de précision.</footnote>
7.5.2 Préparation des requêtes

Pour la récupération de corpus provenant du WWW, nous avons tout d'abord créé un
fichier de requêtes à partir de toutes les relations MF2 à valider extraites lors de l'analyse
du corpus B. La figure suivante schématise notre démarche globale :

<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIG. 7.3 – Apprentissage avec le WWW.</figcaption></figure>

Le corpus initial est analysé avec la grammaire G2. Les dépendances obtenues avec des règles dont la précision est inférieure à 93 % (MF2) sont transformées en requêtes et soumises au Web. On s'assure ainsi de trouver, si elles existent, des occurrences de ces relations sur des corpus réels.

On estime que les relations extraites du corpus initial avec des règles fiables (MF1) sont déjà correctes ; le but est donc d'améliorer les dépendances produites par des règles moins précises, c'est-à-dire, d'éliminer les dépendances incorrectes en choisissant uniquement les bons rattachements. L'ensemble de ces dépendances moins fiables constitue ainsi le point de départ de notre corpus d'apprentissage.

Nous collectons alors une vingtaine de pages par requête et l'ensemble de ce processus
nous permet de créer un corpus de grande taille que nous appelons « corpus web ». Ce
corpus est analysé avec la même grammaire G2 dans le but d'extraire un nombre élévé
de relations de dépendance qui constitueront notre base d'exemples.

Chaque requête obtenue à partir d'une relation MF2 contient les trois occurrences
exactes de la relation extraite et non pas les lemmes (sans les numéros de position) car
aucun des moteurs de recherche existants ne permet des traitements linguistiques sur les
termes de la requête (toutes les variantes morphologiques pour un lemme donné).

Nous avons utilisé le moteur de recherche Altavista (www.Altavista.com) avec l'op-
tion de recherche régulière qui permet de formuler des requêtes complexes à l'aide d'opé-
rateurs booléens entre les termes. L'un de ces opérateurs, NEAR, restreint la recherche à
des documents où les deux termes apparaissent séparés par un maximum de dix mots.
De plus, les parenthèses permettent de regrouper des cooccurrences.

Les dépendances à valider ont été donc transformées selon la syntaxe suivante :

(X Prép) NEAR N

Quelques exemples sont :

(nombre d') NEAR entreprises
(appuyant sur) NEAR réglementation
(accordées aux) NEAR emplois
(juger de) NEAR efficacité

Nous avons cherché des URLs qui contiennent X et Prép contigus suivis du mot N avec n mots entre Prép et N (n < 10). Nous sommes consciente que ces requêtes ne donnent pas toujours les résultats attendus, mais cette difficulté est compensée par la grande quantité de données obtenues.

Ainsi, si on cherche à valider la relation A_MF2(équipements,pour,automobile), à partir de la requête (équipements pour) NEAR automobile on obtiendra des documents contenant la liste d'exemples suivants (parmi lesquels, seulement les deux premiers seront valides pour nos expériences) :

Document 1 ... équipements pour automobiles ...

Document 2 ... équipements pour l'automobile ...

Document 3 ... équipements pour la maison ou les constructeurs automobiles ...

Document 4 ... équipements pour garages et stations services. Salon international de l'automobile ...

Certains des documents obtenus ne sont pas pertinents pour notre tâche (les documents 3 et 4 dans l'exemple), mais nous faisons l'hypothèse que ce problème de pertinence sera pallié par le nombre de bonnes occurrences obtenues dans la grande collection de documents.

### 7.5.3 Création d'un grand corpus d'apprentissage

À partir des 869 requêtes obtenues après transformation des 869 dépendances MF2 extraites par la grammaire G2 du corpus B, nous avons collecté sur le Web une vingtaine d'URLs par requête. Pour cela, nous avons utilisé un ensemble de scripts perl combinés avec la commande d'Unix wget.

Nos scripts permettent de transformer chaque requête en une requête HTML qui sera lancée sur le Web. Les vingt premières pages trouvées correspondant à une requête donnée sont stockées pour former un premier corpus. Ce processus se repète pour autant de requêtes, c'est-à-dire, 869 fois.
À la fin de cette collecte, nous avons obtenu un peu plus de 17.000 documents<fnref n="6" /> récupérés en 24 heures environ. Par la suite, nous avons fait subir certaines transformations à l'ensemble de ces corpus pour en enlever les marques correspondant au format HTML<fnref n="7" />. Pour ce faire nous avons utilisé un script *perl* de « déhtmlisation ».

Par exemple, voici un échantillon en HTML faisant partie de l'un des corpus obtenus à partir d'une requête :

<td><font face="Arial" size="5"><b>L'Ontario est-il &agrave; vendre ?</b></font></td>

<p><font face="Arial" size="2">R&eacute;cute;ellement, l'Ontario <i>est-il</i>&agrave; vendre ? Pour les personnes qui adorent l'Ontario et son patrimoine naturel, et qui veulent qu'ils soient bien g&eacute;cute;r&eacute;cute;s, c'est souvent la premi&egrave;egrave;re question que soul&egrave;ve l'Initiative strat&eacute;cute;gique concernant les terres (ISCT).</p></font></p>

Après transformations, cet échantillon dévient :

L'Ontario est-il à vendre ?

Réellement, l'Ontario est-il à vendre ? Pour les personnes qui adorent l'Ontario et son patrimoine naturel, et qui veulent qu'ils soient bien gérés, c'est souvent la première question que soulève l'Initiative stratégique concernant les terres (ISCT).

Le résultat de l'ensemble des opérations de « déhtmlisation » donne un corpus global que nous appelons « corpus Web » qui contient 38.242.073 mots et 1.368.903 de phrases.

### 7.5.4 Extraction des patrons de cooccurrence

Pour l'obtention d'une base d'informations lexicales, c'est-à-dire des patrons de cooccurrence, nous avons analysé le corpus Web avec la grammaire G2 (le processus a duré environ 50 heures<fnref n="8" />). À la suite de cette analyse nous avons obtenu environ 4 millions de dépendances qui ont été transformées en patrons indépendamment de leur marquage (produites par une règle fiable ou moins fiable). En effet, nous avons considéré indifféremment les dépendances MF1 et MF2 car nous étions ici intéressée par la *quantité* de dépendances et non pas par leur *qualité*.

Le script de transformation des dépendances en patrons de cooccurrence permet l'obtention d'un format standard pour chaque rection (X Prép) et totalise la fréquence d'une rection donnée éliminant ainsi les doublons.

Il est à noter que, étant donné les erreurs lors de la déhtmlisation et lors de l'extraction de dépendances à partir d'un corpus bruité, le nombre de rections uniques extraites se

<footnote n="6">⁶Les tailles des corpus obtenus peuvent varier de façon significative car il peut arriver qu'il y ait moins de vingt pages trouvées pour une requête (les tailles des pages trouvées sont aussi très différentes).</footnote>

<footnote n="7">⁷Au moment d'effectuer ce travail, ce n'est que le format texte qui sert d'entrée à l'analyseur.</footnote>

<footnote n="8">⁸Nous avons utilisé une machine Pentium IV avec un processeur de 1,6 GHz.</footnote>
situe autour de 100.000, mais un certain nombre d'entre elles sont erronés. Voici quelques
exemples :

1 identité de l

1 impératif de &

2 organisme de 1,75 %

2 \$ par mois

2 \% de 2000

2 234567891252627282930Taux de intérêt

3 http://www-environment.detr.gov.uk/index.htm sur développement

3 ulfure dans roche

4 n'95 de revue

4 ouvrir à vendredi 5 février 1999

10 population de 25 avril

Ces erreurs n'affectent pas la suite de notre travail car l'algorithme de levée d'ambiguïtés ne compare que les rections extraites du corpus B, qui sont, par défaut, bien formés (voir 8.2).

### 7.5.5 Calcul des estimations des probabilités de rattachement

À partir des fréquences de chaque patron de cooccurrence ainsi que du calcul de la fréquence de chaque occurrence d'X dans les corpus extrait du Web lors des requêtes (et non pas dans l'absolu), nous avons calculé une mesure de la proportion de rattachement.

Nous appelons cette mesure *estimation de la probabilité* ou EPR<fnref n="9" /> :

$$ \text{EPR}(X,\text{Prép}) = \frac{\text{fréq}(X,\text{Prép})}{\text{fréq}(X)} $$

La mesure EPR est calculée pour toutes les relations extraites du Web et stockée à côté du patron correspondant :

0.0043 corréler|par

0.0115 induire|plutôt que de

0.0002 coût|à titre de

0.1765 lemme|de

0.0027 immobilisation|dans le cadre de

0.0006 équivalent|avec

0.4167 enthalpie|de

0.0037 replacer|parmi

0.0011 apprécier|à la lumière de

0.0635 tremplin|pour

Cette mesure s'avère indispensable lors de la levée des ambiguïtés de rattachement, comme nous le montrons dans le chapitre suivant.

<footnote n="9">⁹[Vol01a] définit cette mesure comme le rapport entre la fréquence du bigramme *fréq(mot,préposition)* et la fréquence de l'unigramme *fréq(mot)*</footnote>
7.6 Résumé

Dans ce chapitre, nous avons décrit les bases de la méthode que nous proposons pour le traitement efficace des ambiguïtés de rattachement prépositionnel dans le cadre d'un modèle d'analyseur syntaxique robuste. Cette méthode combine les résultats obtenus par des grammaires symboliques avec des techniques d'apprentissage.

Le point essentiel de notre approche réside dans l'introduction d'information lexicale, mais à la différence de l'information encodée dans des dictionnaires, cette information est pondérée avec une mesure statistique obtenue à partir d'un très grand corpus et concerne des patrons de cooccurrence variés (sans tenir compte de la distinction clas- sique entre « argument », « complément », « modifieur », etc.). Ces patrons sont ainsi des cooccurences syntaxiques (et non pas des cooccurrences textuelles), c'est-à-dire des mots apparaissant ensemble dans une même relation de dépendance (attachements pro- duits lors d'une première analyse). L'approche est non supervisée car les relations de dépendance sont produites par le parseur lors de cette première analyse.

Le travail décrit dans ce chapitre concerne principalement la création d'une grande base d'informations lexicales incorporée à la grammaire de l'analyseur. Nous présentons dans le chapitre suivant l'utilisation de cette base pour la levée des ambiguïtés de ratta- chement liées au rattachement prépositionnel.
# Chapitre 8

## Levée d'ambiguïtés liées au rattachement prépositionnel

### 8.1 Introduction

Dans le chapitre précédent nous avons présenté les lignes générales de la méthode que nous avons développée dans le but d'améliorer les résultats obtenus par le parseur lors de la désamguïsation du rattachement prépositionnel.

En effet, nous avons caractérisé les étapes principales de cette méthode et nous en avons décrit les phases initiales : un développement de grammaires à base de règles pour une première analyse du texte en entrée, suivi de l'utilisation des dépendances obtenues lors de cette analyse pour la création d'une base de données lexicales. Cette base, composée de patrons de sous-catégorisation pondérés, est fondamentale pour la levée des ambiguïtés de rattachement telle que nous la proposons.

Les paramètres initiaux étant présentés, ce chapitre décrit la deuxième étape de la méthode, c'est-à-dire l'algorithme de levée des ambiguïtés (section 8.2) et présente les résultats de l'évaluation de cette approche. Nous montrons aussi (section 8.3) différentes expériences menées avec des variations dans les paramètres utilisés pour la construction de la table de sous-catégorisation et nous comparons les résultats obtenus avec les résultats de la méthode principale.

La section finale (8.4) récapitule les conclusions dégagées de notre approche.

### 8.2 Levée d'ambiguïtés de rattachement

La méthode que nous avons développée pour la levée d'ambiguïtés de rattachement combine des informations lexicales (patron de cooccurrence d'une dépendance extraite par l'analyseur) avec des informations de nature statistique (poids d'un patron de co-occurrence, c'est-à-dire, fréquence du patron X, Prép par rapport à l'élément X de la dépendance).

L'algorithme de levée d'ambiguïtés de rattachement tient compte de ces informations au moment de trouver le bon rattachement pour une tête syntaxique donnée. En effet, lors d'une première analyse, le parseur applique une stratégie non-déterministe et produit
ainsi un certain nombre de relations de dépendance possibles entre un élément à rattacher (N) et une tête (X). Ces dépendances possibles sont calculées par différentes heuristiques encodées dans la grammaire à base de règles.

L'objectif de la levée d'ambiguïtés est de trouver le seul rattachement correct dans un contexte (phrase) donné.

Pour ce faire, à partir du texte analysé une première fois, les paramètres suivants sont utilisés :

- l'ensemble de dépendances extraites par des règles « moins fiables » (P < 93 %, cf. 7.4) du corpus à valider;

- la table d'informations lexicales avec une mesure EPR (estimation de la probabilité de rattachement, cf. 7.5.5) pour chaque patron de cooccurrence.

En effet, le corpus à valider est analysé une première fois par l'analyseur et un ensemble de relations de dépendance sont produites. Les dépendances liées au rattachement prépositionnel présentent un trait indiquant une mesure de fiabilité attribuée selon la règle de grammaire qui les a produites (cf. 7.4). Pour rappel, le trait MF1 correspond à des relations calculées par des règles fiables et le trait MF2 par des règles moins fiables, la notion de fiabilité étant définie par un taux de précision supérieur ou inférieur à 93 %.

Nous considérons que les dépendances marquées avec MF1 sont déjà correctes, c'est pourquoi, lors de la levée d'ambiguïtés, seulement les dépendances MF2 sont prises en compte.

L'algorithme prend cet ensemble de dépendances à valider et compare les patrons de sous-catégorisation en conflit pour un même élément à rattacher, avec les patrons et leurs poids encodés dans la table d'informations lexicales. Le résultat de cette comparaison aboutit à la proposition d'un seul rattachement et à la suppression des dépendances qui ne correspondent pas au patron choisi (cf. 8.2.2).

## 8.2.1 Algorithme

Plus précisement, l'algorithme utilisé pour la levée d'ambiguïtés est constitué des actions suivantes :

1. Acquisition des données de la base lexicale : patrons de cooccurrence et mesures d'estimation de la probabilité de rattachement (EPR) pour chaque patron;

2. Pour chaque phrase du fichier<fnref n="1" /> :

a) traiter les dépendances à désambiguïser :

- parcours de toutes les dépendances A_MF2(X,Prép,N) pour une même phrase;

- identification d'un même N dans des dépendances avec X Prép différents;

- recherche de chaque X Prép dans la table de données lexicales.

- si l'EPR existe pour un patron donné :

- le comparer avec l'EPR du patron suivant;

- garder le patron avec l'EPR supérieur.

<footnote n="1">¹Il est à noter que pour une phrase P, si l'analyseur a extrait une dépendance A_MF1(X,Prép,N), il ne peut pas avoir extrait au même temps une dépendance A_MF2(X',Prép',N), car les règles produisant des dépendances MF2 ne s'appliquent que si un nom N n'a pas été rattaché par une règle MF1, cf 7.4.2.</footnote>