# Un modèle d'analyseur syntaxique fondé sur la modularité et la lexicalisation de ses grammaires

Núria Gala

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## To cite this version:

Núria Gala. Un modèle d'analyseur syntaxique fondé sur la modularité et la lexicalisation de ses grammaires. Informatique [cs]. Université Paris Sud, 2003. Français. NNT: 2003PA112040. tel-03988667

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UNIVERSITE PARIS XI
UFR SCIENTIFIQUE D'ORSAY

THÈSE

Présentée pour obtenir le grade de

DOCTEUR Ês SCIENCES
DE L'UNIVERSITE PARIS XI ORSAY

Spécialité Informatique

Par

NURIA GALA PAVIA

Un modèle d'analyseur syntaxique robuste
fondé sur la modularité et la lexicalisation
de ses grammaires

Soutenue publiquement le 21 mars 2003
devant la commission d'examen composée de :

M. Christian BOITET (Rapporteur et Président)

M. Eric WEHRLI (Rapporteur)

M. Salah AIT-MOKHTAR (Examineur)

M. Gregory GREFENSTETTE (Examineur)

M. Gérard LIGOZAT (Examineur)

M. Christian JACQUEMIN (Directeur)
<figure><img src="image_3.png" /></figure>
Remerciements

J'adresse tout d'abord à Christian Jacquemin mes remerciements les plus chaleureux pour avoir accepté de diriger ma thèse et pour m'avoir accordé un encadrement si dévoué et attentif. Au cours de ces années il a toujours été disponible et ouvert et ses remarques m'ont été precieuses.

Je remercie aussi très sincèrement Gregory Grefenstette qui, depuis mon premier stage à XRCE en 1997, m'a suivie et encouragée dans mon parcours. Merci pour sa confiance témoignée, son enthousiasme et ses conseils toujours enrichissants.

Je tiens à remercier également Salah Aït-Mokhtar pour sa disponibilité, sa rigueur et pour le nombre inestimable de discussions fructueuses que nous avons eues.

Mon travail doit beaucoup à tous les trois et je ne saurai assez leur exprimer ma gratitude.

Je remercie les rapporteurs de ma thèse, Christian Boitet et Eric Wehrli, d'avoir accepté de rapporter mon travail. Je leur suis profondément reconnaissante pour leur lecture minutieuse, critique et constructive de mon manuscrit. La version finale de la thèse leur doit sans doute beaucoup.

Mes remerciements vont également aux membres du groupe CA du Centre de Recherche de Xerox (XRCE). Merci à Claude pour ses nombreux éclaircissements autour de XIP, merci à Hervé, Nicola et Eric pour leurs conseils précieux autour de l'apprentissage. Merci aussi à Caroline B., Caroline H., Agnès, François, Aaron, Bernard et tous les autres pour leurs remarques. Et un grand merci à Victor pour son aide!

Mes remerciements sincères vont aussi à l'ensemble des membres du groupe LIR au LIMSI, pour m'avoir accueillie parmi eux dès le début et pour avoir fait de mes séjours à Orsay des moments riches scientifiquement et humainement. Merci à Laura, Nicolas, Isabelle, Martine, Cécile, Michèle, Anne, Brigitte et tous les autres pour leur amitié.

Je ne peux pas oublier, dans les remerciements, mes parents, ma sœur Silvia ainsi que mes « parrains » Joan et Esperança, qui m'ont toujours motivée, encouragée et aidée le long de mes études. Avec eux, je remercie mon « comité de soutien » : mes grand-mères, mes beaux-parents, mes deux beaux-frères, ma tante Carme et mes amis à Grenoble et Barcelone, pour être à mon côté et partager cette réussite.

Finalement, j'adresse le plus grand des remerciements à mon mari, pour sa patience, sa compréhension et son soutien constant. Sans lui, je n'en serais certainement pas arrivée là !

A Vincent et Magali.
# Sommaire

Introduction 11

I Contexte de l'étude 17

1 Analyseurs syntaxiques robustes à large couverture 19

1.1 Introduction 19

1.2 Caractérisation 20

1.2.1 Sortie unique 20

1.2.2 Incrémentalité 21

1.2.3 Empirisme 21

1.2.4 Robustesse 21

1.3 Aspects techniques 22

1.3.1 Approche symbolique 22

1.3.2 Approche statistique 22

1.4 Fondements linguistiques 22

1.4.1 Grammaire Syntagmatique 22

1.4.2 Grammaires de Dépendances 24

1.5 Quelques analyseurs robustes existants 25

1.5.1 Analyseurs suivant une seule approche linguistique 25

1.5.2 Analyseurs mixtes 29

1.5.3 Récapitulatif 32

1.6 Résumé 33

2 Problématique 35

2.1 Introduction 35

2.2 Le problème de l'hétérogénéité des corpus 35

2.2.1 Textes écrits 36

2.2.2 Transcriptions de l'oral 39

2.3 Évaluation de quelques analyseurs existants 40

2.3.1 Sur des corpus standard 41

2.3.2 Sur des corpus de genres et domaines variés 42

2.3.3 Typologie de phénomènes non (ou mal) modélisés 45

2.4 Le problème des ambiguïtés structurelles 47

2.4.1 Le rattachement prépositionnel 48
<table><tr><td>2.4.2</td><td>Le marquage de la coordination</td><td>50</td></tr><tr><td>2.4.3</td><td>Le repérage de termes complexes</td><td>51</td></tr><tr><td>2.5</td><td>Résumé</td><td>53</td></tr></table>

3 Étude de différents phénomènes 55

<table><tr><td>3.1</td><td>Introduction</td><td>55</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Précisions terminologiques</td><td>56</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Phénomènes liés à la ponctuation</td><td>58</td></tr><tr><td>3.3.1</td><td>Briève étude de la ponctuation</td><td>58</td></tr><tr><td>3.3.2</td><td>Observations empiriques</td><td>61</td></tr><tr><td>3.3.3</td><td>Parenthèses</td><td>62</td></tr><tr><td>3.3.4</td><td>Guillemets</td><td>64</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Listes</td><td>65</td></tr><tr><td>3.4.1</td><td>Les marques</td><td>66</td></tr><tr><td>3.4.2</td><td>L'amorce</td><td>67</td></tr><tr><td>3.4.3</td><td>L'ensemble d'items</td><td>70</td></tr><tr><td>3.4.4</td><td>Relations sémantiques</td><td>71</td></tr><tr><td>3.4.5</td><td>Étude sur corpus</td><td>71</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Énumérations</td><td>74</td></tr><tr><td>3.5.1</td><td>Caractéristiques</td><td>75</td></tr><tr><td>3.5.2</td><td>Typologie</td><td>76</td></tr><tr><td>3.5.3</td><td>Observations à partir de l'étude sur corpus</td><td>76</td></tr><tr><td>3.6</td><td>Titres</td><td>78</td></tr><tr><td>3.6.1</td><td>Étude linguistique</td><td>78</td></tr><tr><td>3.6.2</td><td>Étude sur corpus</td><td>79</td></tr><tr><td>3.7</td><td>Résumé</td><td>81</td></tr></table>

4 Vue globale de l'approche 83

<table><tr><td>4.1</td><td>Introduction</td><td>83</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Spécifications générales</td><td>84</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Ajout de pré-traitements spécialisés</td><td>86</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Définition de deux niveaux d'analyse</td><td>88</td></tr><tr><td>4.2.3</td><td>Lexicalisation des grammaires de dépendances</td><td>90</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Présentation de XIP</td><td>91</td></tr><tr><td>4.3.1</td><td>Architecture</td><td>92</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Représentation élémentaire des données analysées</td><td>93</td></tr><tr><td>4.4.1</td><td>Arbre syntaxique</td><td>93</td></tr><tr><td>4.4.2</td><td>Système de traits</td><td>95</td></tr><tr><td>4.4.3</td><td>Unités de base</td><td>97</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Formalisme d'expression des règles de la grammaire</td><td>98</td></tr><tr><td>4.5.1</td><td>Règles de découpage en syntagmes noyau</td><td>99</td></tr><tr><td>4.5.2</td><td>Règles d'extraction de dépendances syntaxiques</td><td>101</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Traitements linguistiques de XIP-F</td><td>101</td></tr><tr><td>4.6.1</td><td>Segmentation</td><td>102</td></tr><tr><td>4.6.2</td><td>Désambiguïsation morphologique</td><td>103</td></tr></table>
<table><tr><td>4.6.3</td><td>Découpage en syntagmes noyau</td><td>104</td></tr><tr><td>4.6.4</td><td>Extraction de dépendances</td><td>104</td></tr><tr><td>4.7</td><td>Résumé</td><td>105</td></tr></table>

## II Spécialisation et reconfigurabilité des grammaires 107

### 5 Pré-traitements et premier niveau d'analyse 109

<table><tr><td>5.1</td><td>Introduction</td><td>109</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Pré-traitements</td><td>109</td></tr><tr><td>5.2.1</td><td>Justifications</td><td>110</td></tr><tr><td>5.2.2</td><td>Marquage de listes</td><td>111</td></tr><tr><td>5.2.3</td><td>Marquage de titres</td><td>116</td></tr><tr><td>5.2.4</td><td>Évaluation</td><td>116</td></tr><tr><td>5.3</td><td>La Grammaire Noyau</td><td>117</td></tr><tr><td>5.3.1</td><td>Fondements théoriques</td><td>117</td></tr><tr><td>5.3.2</td><td>Description générale de la grammaire noyau</td><td>118</td></tr><tr><td>5.3.3</td><td>Extraction de dépendances de base</td><td>124</td></tr><tr><td>5.3.4</td><td>Évaluation</td><td>125</td></tr><tr><td>5.4</td><td>Résumé</td><td>126</td></tr></table>

### 6 Deuxième niveau d'analyse 129

<table><tr><td>6.1</td><td>Introduction</td><td>129</td></tr><tr><td>6.2</td><td>Description générale des grammaires</td><td>130</td></tr><tr><td>6.2.1</td><td>Marquage de phrases N2</td><td>130</td></tr><tr><td>6.2.2</td><td>Correction d'erreurs de chunking</td><td>131</td></tr><tr><td>6.2.3</td><td>Extraction des dépendances</td><td>131</td></tr><tr><td>6.3</td><td>Traitement de la ponctuation</td><td>131</td></tr><tr><td>6.3.1</td><td>Segments spécialisés</td><td>132</td></tr><tr><td>6.3.2</td><td>Dépendances</td><td>133</td></tr><tr><td>6.3.3</td><td>Évaluation du module (ponctuation)</td><td>135</td></tr><tr><td>6.3.4</td><td>Applications possibles</td><td>136</td></tr><tr><td>6.4</td><td>Traitement des titres</td><td>138</td></tr><tr><td>6.4.1</td><td>Segments spécialisés</td><td>138</td></tr><tr><td>6.4.2</td><td>Dépendances</td><td>139</td></tr><tr><td>6.4.3</td><td>Évaluation du module (titres)</td><td>141</td></tr><tr><td>6.5</td><td>Traitement des listes</td><td>141</td></tr><tr><td>6.5.1</td><td>Segments spécialisés</td><td>141</td></tr><tr><td>6.5.2</td><td>Dépendances</td><td>145</td></tr><tr><td>6.5.3</td><td>Évaluation du module (listes)</td><td>150</td></tr><tr><td>6.6</td><td>Traitement des énumérations</td><td>153</td></tr><tr><td>6.6.1</td><td>Segments spécialisés</td><td>153</td></tr><tr><td>6.6.2</td><td>Dépendances</td><td>154</td></tr><tr><td>6.6.3</td><td>Évaluation du module (s)</td><td>158</td></tr><tr><td>6.7</td><td>Récapitulatif</td><td>159</td></tr></table>
<table><tr><td>6.8 Résumé</td><td>160</td></tr></table>

### III Lexicalisation des grammaires de dépendances 163

### 7 Apprentissage de patrons de cooccurrence 165

<table><tr><td>7.1 Introduction</td><td>165</td></tr></table>

<table><tr><td>7.2 Approches existantes</td><td>166</td></tr></table>

<table><tr><td>7.2.1 Approches linguistiques</td><td>166</td></tr></table>

<table><tr><td>7.2.2 Approches statistiques</td><td>166</td></tr></table>

<table><tr><td>7.2.3 Approches hybrides</td><td>168</td></tr></table>

<table><tr><td>7.3 Aperçu de notre méthode</td><td>169</td></tr></table>

<table><tr><td>7.3.1 Terminologie</td><td>169</td></tr></table>

<table><tr><td>7.3.2 Vue générale</td><td>170</td></tr></table>

<table><tr><td>7.3.3 Annotation des corpus initiaux</td><td>173</td></tr></table>

<table><tr><td>7.3.4 Critères d'évaluation</td><td>173</td></tr></table>

<table><tr><td>7.4 Grammaires pour l'extraction de dépendances</td><td>173</td></tr></table>

<table><tr><td>7.4.1 Grammaires initiales</td><td>173</td></tr></table>

<table><tr><td>7.4.2 Grammaire de base</td><td>174</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5 Construction d'une base de patrons de cooccurrence</td><td>177</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5.1 Utilisation d'un très grand corpus : le WWW</td><td>177</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5.2 Préparation des requêtes</td><td>178</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5.3 Création d'un grand corpus d'apprentissage</td><td>179</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5.4 Extraction des patrons de cooccurrence</td><td>180</td></tr></table>

<table><tr><td>7.5.5 Calcul des estimations des probabilités de rattachement</td><td>181</td></tr></table>

<table><tr><td>7.6 Résumé</td><td>182</td></tr></table>

### 8 Levée d'ambiguïtés liées au rattachement prépositionnel 183

<table><tr><td>8.1 Introduction</td><td>183</td></tr></table>

<table><tr><td>8.2 Levée d'ambiguïtés de rattachement</td><td>183</td></tr></table>

<table><tr><td>8.2.1 Algorithme</td><td>184</td></tr></table>

<table><tr><td>8.2.2 Exemple d'application de l'algorithme</td><td>185</td></tr></table>

<table><tr><td>8.2.3 Évaluation</td><td>187</td></tr></table>

<table><tr><td>8.2.4 Analyse des erreurs</td><td>187</td></tr></table>

<table><tr><td>8.3 Variations sur les paramètres</td><td>189</td></tr></table>

<table><tr><td>8.3.1 Acquisition de dépendances uniquement « fiables »</td><td>190</td></tr></table>

<table><tr><td>8.3.2 Utilisation de corpus d'apprentissage plus petits</td><td>191</td></tr></table>

<table><tr><td>8.3.3 Calcul d'un seuil de fréquence</td><td>192</td></tr></table>

<table><tr><td>8.4 Résumé</td><td>193</td></tr></table>

### Conclusion 195

### Bibliographie 201
<table><tr><td>Annexes</td><td>213</td></tr></table>

A Corpus pour l'étude initiale 213

A.1 Description .................................... 213

A.2 Échantillon des corpus .......................... 214

B Traitements linguistiques dans l'analyseur XIP-F 219

B.1 Analyse morphologique .......................... 219

B.2 Analyse syntaxique : découpage en syntagmes .......................... 220

B.3 Analyse syntaxique : extraction de dépendances .......................... 222

C Scripts de pré-traitements 225

C.1 Script de balisage de listes .......................... 225

C.2 Script de balisage des titres .......................... 226

D Grammaires de notre modèle 229

D.1 Règles de la grammaire noyau .......................... 229

D.2 Règles des grammaires de découpage spécialisées .......................... 231

D.3 Règles des grammaires de dépendances spécialisées .......................... 233

D.4 Spécification des dépendances de base .......................... 236

D.5 Spécification des dépendances pour les listes .......................... 237

D.6 Règles pour le rattachement prépositionnel .......................... 240

E Corpus pour l'apprentissage 243

E.1 Description des corpus A et B .......................... 243

E.2 Échantillon du corpus B .......................... 244

E.3 Échantillon analysé .......................... 246

E.4 Échantillon corrigé .......................... 247
Table des figures

<table><tbody><tr><td>1.1</td><td>Représentation par arbre de constituants.</td><td>23</td></tr><tr><td>1.2</td><td>Détail de l'analyse par chunks.</td><td>24</td></tr><tr><td>1.3</td><td>Représentation par liens de dépendance.</td><td>25</td></tr><tr><td>1.4</td><td>Détail de la sortie du système FIPS.</td><td>26</td></tr><tr><td>1.5</td><td>Détail de la sortie du système CASS.</td><td>26</td></tr><tr><td>1.6</td><td>Détail de la sortie d'un extracteur de syntagmes nominaux.</td><td>27</td></tr><tr><td>1.7</td><td>Détail de la sortie du système du FDG.</td><td>28</td></tr><tr><td>1.8</td><td>Détail de la sortie du système SEXTANT.</td><td>30</td></tr><tr><td>1.9</td><td>Détail de la sortie du système du GREYC.</td><td>31</td></tr><tr><td>1.10</td><td>Détail de la sortie du système IFSP.</td><td>32</td></tr><tr><td>2.1</td><td>Exemple « simple » de rattachement prépositionnel ambigu.</td><td>48</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Exemple « complexe » de rattachements prépositionnels ambigus.</td><td>49</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Hiérarchie des marques de ponctuation.</td><td>59</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Typologie de structures énumératives.</td><td>65</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Éléments composant l'amorce d'une liste.</td><td>67</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Amorce avec annexes.</td><td>68</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Amorce sans annexes.</td><td>68</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Architecture de notre modèle.</td><td>85</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Architecture de l'analyseur XIP-F.</td><td>93</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Arbre syntaxique de nœuds lexicaux.</td><td>94</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Arbre syntaxique de nœuds non lexicaux.</td><td>95</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Arbre syntaxique de nœuds non lexicaux avec nœud maximal.</td><td>96</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Ensemble de traits associés.</td><td>96</td></tr><tr><td>4.7</td><td>Sortie du segmenteur en unités de base (phrases).</td><td>102</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Sortie du segmenteur en syntagmes noyau (chunks).</td><td>104</td></tr><tr><td>4.9</td><td>Sortie de l'extracteur de dépendances.</td><td>105</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Marquage de type HTML.</td><td>111</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Marquage avec notre pré-traitement.</td><td>112</td></tr><tr><td>6.1</td><td>Typologie de relations entre des structures syntaxiques.</td><td>133</td></tr><tr><td>7.1</td><td>Architecture générale de notre approche.</td><td>171</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>7.2</td><td>Composition de la grammaire G2.</td><td>176</td></tr><tr><td>7.3</td><td>Apprentissage avec le WWW.</td><td>178</td></tr><tr><td>8.1</td><td>Apprentissage exogène avec uniquement des relations MF1.</td><td>190</td></tr><tr><td>8.2</td><td>Apprentissage exogène avec des relations MF1 et MF2.</td><td>191</td></tr><tr><td>8.3</td><td>Apprentissage endogène avec uniquement des relations MF1.</td><td>192</td></tr></table>
# Introduction

## Domaine de recherche

Le travail que nous présentons s'inscrit dans le domaine du Traitement Automatique de la Langue (TAL) et plus spécialement dans celui de l'analyse syntaxique robuste (*robust parsing*).

L'analyse syntaxique est un domaine très étudié en linguistique et un composant fondamental dans des techniques informatiques comme la compilation [ASU88]. Les optiques et les objectifs sont très différents selon le domaine : vérifier les prédictions d'une théorie linguistique, tester la grammaticalité d'un code, décrire un langage, etc.

Pourtant, aussi différents que ces objectifs puissent paraître, il existe une réflexion à un niveau général qui est commun : associer à chaque unité en entrée une description structurelle et/ou fonctionnelle, correspondant à une grammaire définie formellement.

Dans une perspective de linguistique computationnelle, depuis des années et spécialement dans les années 70-80, de nombreux formalismes centrés sur la syntaxe sont apparus avec comme objectif une description approfondie des propriétés des structures grammaticales de la langue. Ces formalismes, par exemple TAG [JLT75] et [Jos85], LFG [KB82], GPSG [GKPS85], HSPG [PS87], etc. sont à l'origine d'analyseurs syntaxiques qui vérifient les propriétés décrites dans leurs grammaires tout en donnant à chaque phrase en entrée des traitements syntaxiques approfondis.

Pourtant, l'analyse en profondeur que ces outils fournissent est souvent au détriment de leur robustesse. En effet, on reproche généralement à ces systèmes le fait d'être construits sur la base de « grammaires jouet », capables de traiter des phrases créées artificiellement et dont l'analyse n'a qu'une valeur linguistique.

Ces aspects, liés à d'autres justifications d'ordres théorique et pratique [AMCR02], ont été à l'origine du développement de nouveaux modèles et approches pour l'analyse syntaxique, spécialement à partir des années 90, mais inscrits dans une tradition plus ancienne. En effet, déjà dans les années 70, B. Vauquois [Vau73] avait théorisé le passage « des analyseurs aux transducteurs », seule voie permettant de traiter du texte « réel ». Les travaux de P. Pognan au CERTAL (INaLCO) allaient dans le même sens, ajoutant la contrainte de travailler avec des dictionnaires « minimaux » (voie suivie actuellement par J. Vergne [Ver02]). Dans un cadre plus industriel, on peut citer les travaux chez IBM concernant une grammaire très couvrante de l'anglais (PEG), utilisée de façon opérationnelle pour la correction orthographique, terminologique, grammaticale et stylistique de gros volumes de texte (système EPISTLE, puis CRITIQUE) [Mil80], [MHJ81], et comme
composant du système de traduction automatique SHALT anglais-japonais<fnref n="1" />.

Ainsi, du point de vue théorique, il est apparu nécessaire de confronter les hypothèses théoriques avec des données non artificielles (condition sine qua non de toute science expérimentale). Du point de vue pratique, l'accessibilité croissante de textes en format électronique a aussi favorisé le développement d'outils capables de traiter des textes réels en grande quantité.

Les outils d'analyse syntaxique de cette approche se placent dans une perspective plus d'ingénierie et de traitement automatique de la langue que de linguistique computationnelle.

Dans cette optique, l'analyse syntaxique consiste à associer automatiquement à la chaîne découpée en unités, une représentation des groupements structurels et des relations fonctionnelles existant entre ces unités, notamment des relations intra et inter syntagmatiques [Abn91, Gre95, AMC97a, KVHA95]. En général, les traitements syntaxiques ne sont pas un but en soi : l'analyse syntaxique est ainsi vouée à la création d'outils permettant l'extraction d'information d'ordre linguistique qui pourra être exploitée par la suite par d'autres applications (par exemple le système FASTUS [AJJ+93] pour l'extraction d'information, GINGER-II [DDTS99] pour la desambiguïsation sémantique ou QALC [FGHP+01], un système de question-réponse).

Ce type d'analyse est aussi fondamental dans des systèmes de traduction automatique (TA). En effet, il correspond au niveau d'analyse de surface qui permet d'obtenir une représentation arborescente couvrant tout l'énoncé (structure syntaxique en constituants et/ou graphe de dépendances). La sortie de ce niveau est alors utilisée comme niveau de transfert : une correspondance est établie entre des « sous-arbres » correspondant à des groupes syntaxiques dans la langue source et dans la langue cible [Vau71]. C'est le cas de nombreux systèmes de TA (russe-français et français-anglais au GETA, ALT/JE de NTT, Shalt d'IBM, Mu et Majestic de Kyodai, ATLAS-II de Fujitsu).

Dans la littérature, différentes notions existent pour dénommer l'analyse syntaxique mise en œuvre dans cette approche.

L'analyse syntaxique de bas niveau [Deb82, Jen92] est le terme recouvrant l'ensemble des techniques qui extraient un nombre limité de relations syntaxiques d'un texte (shallow parsing). Plutôt que produire une analyse linguistique approfondie des phénomènes syntaxiques présents dans un document, ces analyseurs ont comme objectif l'identification des principales structures et/ou relations fonctionnelles, cela de façon plus ou moins détaillée.

À côté de ce terme, la notion d'analyse syntaxique robuste [BPL99, AMCR02] (robust parsing) met moins en avant la nature de l'analyse linguistique que le fait de produire toujours une analyse pour toute phrase en entrée. En effet, les analyseurs dits « robustes » marquent et/ou extraient des structures et des relations fonctionnelles plus ou moins complexes (marquage de syntagmes nominaux, extraction de la dépendance sujet, calcul de dépendances liées au rattachement prépositionnel, etc.), quel que soit le type, le genre ou le domaine du document d'origine (pages Web, journaux, littérature scientifique,

<footnote n="1">¹Ces travaux ont été poursuivis en recherche par E. Black à ATR (réalisation d'un très important corpus arboré ATR-Lancaster, faisant suite au corpus IBM-Lancaster, et muni d'informations linguistiques notablement plus fines) et dans l'industrie par le reste de l'équipe d'IBM (G. Heidorn, K. Jensen, etc.) à Microsoft Research après 1992.</footnote>
bien modélisés par la plupart des analyseurs (marquage de syntagmes de base -syntagmes nominaux, verbaux, etc.-, extraction de la dépendance sujet et objet, etc.) mais un bon nombre d'autres structures ne sont pas prises en compte par leurs grammaires, ce qui fait diminuer considérablement leurs performances.

Plusieurs raisons justifient cela. D'une part, quelle que soit leur approche, les analyseurs robustes ont souvent été développés en utilisant des corpus standard, principalement des corpus journalistiques, car ce type de corpus a été très tôt accessible électroniquement. Par conséquent, des phénomènes absents ou peu fréquents dans ce type de corpus ont été souvent « oubliés » lors de la création des grammaires [Cha00] (propositions à l'impératif, constructions interrogatives, structures alphanumériques complexes, etc.).

D'autre part, les analyseurs ont parfois négligé des phénomènes traditionnellement peu étudiés en linguistique, à savoir des phénomènes considérées à la frontière entre ce qui est « linguistique » et ce qui a trait à d'autres domaines proches (par exemple la ponctuation [Jon94] ou la disposition visuelle de certaines parties du texte [LGDM+99]).

À ces carences, s'ajoute la difficulté du traitement -avec des moyens uniquement syntaxiques- de structures complexes du point de vue linguistique (notamment le rattachement prépositionnel et la coordination). En effet, ces phénomènes mettent en jeu des ambiguïtés (de rattachement, de portée...) qui peuvent difficilement être bien résolues avec les techniques actuelles.

## Objectifs

Tous ces aspects nous ont amenée à réfléchir sur un modèle d'analyseur robuste qui puisse traiter avec précision une grande variété de corpus et de phénomènes, cela tout en conservant une architecture efficace pour le traitement de grands volumes de données. Les aspects linguistiques et informatiques ont été ainsi pris en compte tout au long de notre travail.

Une première partie de notre recherche a consisté à doter l'analyse syntaxique robuste d'un cadre théorique. Pour cela nous avons caractérisé l' existant et nous nous sommes proposé d'établir une description approfondie des phénomènes linguistiques (et textuels) négligés ou mal formalisés par les systèmes actuels.

Dans un deuxième temps, notre objectif a été de proposer (décrire et implémenter) un modèle d'analyseur robuste qui rend compte de la variété des phénomènes présents dans des corpus tout venant (quel que soit leur genre ou leur domaine) et qui garantit la qualité des analyses produites.

Pour ce faire, l'idée de base a été le traitement de l'analyse en deux grandes étapes, selon les caractéristiques de chaque unité en entrée. À la différence de la plupart des analyseurs existants, toute *phrase* est « évaluée » de façon à estimer les types de phénomènes présents, pour être traités par la suite par une grammaire particulière. L'analyseur est ainsi composé de différents modules grammaticaux garantisant un traitement spécifique de chaque phénomène.

De plus, nous nous sommes proposé de modifier les caractéristiques du système initial<fnref n="4" /> (système symbolique, écriture manuelle des règles) par l'ajout d'un mécanisme d'appren-

<footnote n="4">⁴L'analyseur qui a servi de point de départ à notre travail est XIP-F [AMCR02], décrit dans le deuxième partie du chapitre 4.</footnote>
tissage automatique à partir d'un grand corpus, dans le but de lexicaliser la grammaire de base et d'améliorer ainsi l'extraction de certaines dépendances.

En effet, les systèmes actuels d'analyse syntaxique sont basés sur les parties du dis-cours et n'exploitent que très peu d'informations d'ordre lexical, telles que les rections ou les fréquences des co-occurrences des mots. Cette omission d'informations de type lexical dans une première phase de l'analyse permet d'assurer la robustesse, l'efficacité et la large couverture des analyseurs, mais elle est pénalisante si l'on veut une analyse plus riche et plus précise.

## Vue globale de l'approche proposée

Les points précédents ébauchent une vue globale de notre travail. Celui-ci s'articule donc autour de deux notions fondamentales.

### a. Spécialisation et réconfigurabilité des grammaires

Les grammaires composant l'analyseur sont appliquées en deux niveaux d'analyse, selon un diagnostic préalable fondé sur les caractéristiques linguistiques et structurelles de chaque phrase en entrée. Il n'y a pas une seule grammaire mais plutôt un ensemble de grammaires (une grammaire noyau et plusieurs grammaires spécialisées pour le traitement de certains phénomènes liés à la ponctuation et à la visualisation de certaines parties du document)<fnref n="5" />.

La création de plusieurs grammaires rend l'ensemble modulaire et favorise plus d'ef-ficacité du point de vue informatique. Plutôt que concevoir une seule grammaire dont la taille s'agrandit avec la modélisation de nouveaux phénomènes, nous avons préféré regrou-per les règles dans des modules différents, qui s'appliqueront seulement si le phénomène qu'ils décrivent existe dans la phrase en entrée.

### b. Lexicalisation des grammaires de dépendances

L'incorporation d'informations d'ordre lexical, puisées automatiquement dans de grandes collections de textes comme le WWW, permet d'enrichir la grammaire et de traiter de façon pondérée l'extraction de dépendances liées au rattachement prépositionnel.

Ces aspects contribuent à la possibilité de produire des sorties munies d'un indice de fiabilité qui pourront être utilisées dans des applications diverses.

Le résultat de notre travail est un modèle d'analyseur robuste et modulaire avec la particularité de donner des indices de fiabilité sur l'ensemble de structures et phé-nomènes analysés. Devant la difficulté d'obtenir des résultats toujours précis pour des corpus hétérogènes, notre choix a été de donner des informations sur la fiabilité de l'ana-lyse d'une phrase traitée par l'analyseur. Ainsi, selon que cette analyse a été calculée par une grammaire ou une autre, le résultat pourra être utilisé différemment dans d'autres applications.

Une telle approche est susceptible d'améliorer l'exploitation des sorties du parseur dans des applications comme la désambiguïsation sémantique ou l'extraction d'informa-tions grâce à la différente pondération des résultats selon leur degré de fiabilité.

<footnote n="5">⁵Les phrases non couvertes par ces grammaires sont quand même analysées, mais la précision de leur analyse est forcément inférieure.</footnote>
Plan

La première partie présente le contexte de notre étude. Dans le premier chapitre, nous donnons un cadre théorique à l'analyse syntaxique robuste à partir de l'observation de différents analyseurs existants.

Le deuxième chapitre expose la problématique qui a servi de point de départ à notre étude, à savoir, l'hétérogénéité des corpus et les ambiguïtés structurelles. Plus particulièrement, nous évaluons les performances de quelques analyseurs existants devant des corpus hétérogènes et le résultat de cette évaluation nous permet de proposer une première caractérisation de phénomènes linguistiques non pris en compte ou mal modélisés par ces systèmes. Nous examinons aussi trois phénomènes d'ambiguïté, problématiques du point de vue de leur traitement par les analyseurs.

Une étude linguistique et empirique (sur corpus) de quelques phénomènes mentionnés fait l'objet du troisième chapitre. Cette étude nous permet d'une part de traiter en profondeur un certain nombre de phénomènes, et d'autre part de préparer leur modélisation.

Le chapitre quatre présente une vue globale de l'approche que nous proposons et donne des spécifications générales sur la plate-forme qui sert de base à notre travail : le système XIP (Xerox Incremental Parser, [AMCR02]). Nous présentons les lignes principales de ce formalisme, à partir de l'analyseur XIP-F existant, et nous mettons l'accent sur les points propres à notre travail.

La deuxième partie de la thèse est centrée sur la notion de spécialisation et de reconfigurabilité des grammaires. Nous présentons dans cette partie deux notions clefs du point de vue linguistique et informatique, respectivement, l'analyse linguistique en deux niveaux et la modularité des grammaires.

Dans le chapitre cinq, nous décrivons les prétraitements originaux que nous avons apportés au système ainsi qu'une grammaire noyau qui est à la base de notre approche. Dans le chapitre six, nous montrons les quelques grammaires spécialisées que nous avons créées au cours de ce travail de thèse. Chaque module est présenté avec des exemples et avec une évaluation détaillée.

La troisième partie, avec les chapitres sept et huit, présente le deuxième aspect clef et original de notre approche, à savoir l'acquisition de ressources lexicales à partir d'une première analyse fournie par l'analyseur pour la levée d'ambiguïtés liées au rattachement prépositionnel. En effet, nous présentons une méthode d'apprentissage de patrons de rection qui permet de pondérer les sorties de l'analyseur concernant le rattachement prépositionnel.

Nous discutons finalement des apports de notre travail et de ses perspectives.
Première partie

Contexte de l'étude
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
# Chapitre 1

## Analyseurs syntaxiques robustes à
large couverture

### 1.1 Introduction

La notion d'analyse syntaxique robuste (*robust parsing*) s'est répandue dans les années 90 à la suite d'une effervescence générale pour les techniques informatiques d'analyse de corpus [Cha94]. Cette approche, inscrite dans une tradition plus ancienne ([Vau73], [Mil80], [Deb82]), donne priorité à la robustesse du système, c'est-à-dire à sa capacité de produire une analyse pour tout type de texte en entrée, l'objectif principal étant le traitement de grandes quantités de données.

Les analyseurs de cette approche sont des analyseurs « à large couverture », souvent appelés aussi des « analyseurs de surface » (*shallow parsers* ou *partial parsers*)<fnref n="1" /> parce qu'en général ils ne produisent pas une analyse linguistique en profondeur mais plutôt une annotation « minimale » (par exemple marquage de syntagmes nominaux, extraction de la dépendance sujet).

Cependant, on ne peut pas appeler « partiels » (*partial*) ou « surfaciques » (*shallow*) l'ensemble des analyseurs robustes : certains systèmes calculent des relations complexes entre les mots (détection de propositions imbriquées, contrôle, etc.) et la sortie qu'ils produisent ne peut pas être considérée comme une représentation syntaxique « minimale » de la phrase.

Dans ce chapitre, nous présentons une caractérisation générale des analyseurs robustes à large couverture et nous décrivons par la suite quelques analyseurs existants, en mettant l'accent sur leurs fondements linguistiques.

<footnote n="1">¹Ces appellations ne sont pas néanmoins synonymes : un « analyseur de surface » ou « surfacique » serait un analyseur qui reconnaît des *chunks* et non pas des constituants classiques ou bien un analyseur ne donnant pas des relations de dépendance. En revanche, un « analyseur partiel » produit une analyse plus riche incluant ce type de relations de dépendance même si certaines sorties sont peu ou mal analysées.</footnote>
## 1.2 Caractérisation

De façon générale, un analyseur syntaxique est un outil qui, à partir d'un texte donné en entrée, produit une annotation de ce texte. Selon l'analyseur, les annotations seront plus ciblées sur la structure des éléments intégrant les phrases ou bien sur les relations qui s'établissent entre ces éléments (cf. 1.4).

Les analyseurs syntaxiques intègrent des modules de traitement morphologique préalable (segmentation (*tokenizing*), étiquetage (*tagging*) et désambiguïsation morphologique). Les annotations morphologiques produites par ces modules (cf. annexe B.1) sont fondamentales pour le calcul de l'analyse syntaxique.

Pour les analyseurs dits « de surface », [Abn94] propose trois caractéristiques principales, à savoir le déterminisme, une évaluation locale des différentes unités de la phrase et l'existence d'une cascade de grammaires spécialisées au traitement d'un type d'unité linguistique (syntagme nominal, syntagme verbal, etc.).

Nous précisons ces idées dans le but de caractériser l'analyse syntaxique « robuste à large couverture ».

- sortie unique : un seul « objet » est produit;

- incrémentalité : l'analyse de phénomènes linguistiques se fait par étapes;

- empirisme : les grammaires sont fondées empiriquement (basées sur l'analyse de corpus);

- robustesse : traitement de tout type de texte tout venant (une analyse est toujours fournie).

### 1.2.1 Sortie unique

En général, les analyseurs robustes produisent une sortie unique<fnref n="2" /> : un seul « objet » est fourni (objet affiché manipulable du point de vue informatique). Il représente une seule analyse pour la segmentation structurelle (analyse en constituants, par exemple en syntagmes noyau ou *chunks*) mais il peut représenter plusieurs analyses (comme c'est le cas pour le rattachement prépositionnel). Cette analyse se fait par étapes successives et non pas de façon globale et récursive.

L'objectif n'est pas d'explorer toutes les possibles ambiguïtés structurelles ni de fournir toutes les analyses théoriques, mais d'appliquer des heuristiques dans le but de produire l'analyse la plus vraisemblable pour une phrase donnée.

Dans certains cas, seulement quand l'information syntaxique n'est pas suffisante pour appliquer une décision, tous les résultats possibles sont fournis. C'est le cas de l'extraction de dépendances liées au rattachement prépositionnel : le traitement de ce phénomène nécessite des informations plus riches (lexicales, sémantiques) ou obtenues par d'autres techniques (par exemple statistiques) pour établir la bonne relation entre un syntagme prépositionnel et un autre élément dans la phrase dont il dépend (cf. chapitres 7 et 8).

<footnote n="2">²Ils sont « déterministes » [Hin83], mais cette dénomination étant très spécifique en théorie d'automates, nous préferons ne pas l'utiliser pour caractériser les analyseurs robustes en général.</footnote>
### 1.2.2 Incrémentalité

On peut qualifier l'analyse d'un système robuste de « prudente » : en effet, les décisions difficiles à prendre à un certain stade sont mises en attente. D'après [Eje93], on distingue deux grandes étapes pendant le processus d'analyse :

- une première étape de préanalyse qui a pour objectif la reconnaissance de structures syntaxiques minimales afin de produire une représentation préliminaire qui sera utilisée comme entrée pour l'étape suivante;

- une deuxième étape dont le but est le calcul de structures plus complexes et/ou des relations entre les mots de la phrase.

Lors de ces deux étapes, l'analyse se fait de façon graduelle, dans des niveaux de granularité différents. C'est pourquoi les analyseurs robustes sont souvent appelés « analyseurs incrémentaux » (*incremental parsers*) : des structures non ambiguës sont analysées dans un premier temps et les résultats de cette analyse initiale sont utilisés pour améliorer les décisions prises dans un stade ultérieur, devant un phénomène plus complexe.

### 1.2.3 Empirisme

À la différence des analyseurs « classiques » qui reflètent les intuitions linguistiques de leurs auteurs, la formalisation de phénomènes linguistiques dans les analyseurs robustes se fait *a posteriori*. Il s'agit ainsi d'une approche guidée par le corpus plutôt que par une théorie ou formalisme linguistique (*corpus-driven* et non pas *theory-driven*).

La construction de grammaires, faite après l'observation de grandes quantités de corpus, se veut *représentative* de la plus grande partie du contenu syntaxique d'un texte en entrée et non pas *descriptive* de l'ensemble des mécanismes linguistiques existants.

### 1.2.4 Robustesse

Pour tout type de texte, quel que soit son genre ou domaine ou quelle que soit la structure des items contenus, un analyseur robuste produit toujours une analyse (dont la précision variera considérablement selon les phénomènes modélisés dans la grammaire du système).

En effet, l'analyseur est toujours capable de produire une analyse, même si elle est parfois minimale. Il n'arrive jamais que la sortie soit vide (aucune analyse), même devant des entrées mal formées, erronées ou linguistiquement complexes.

Finalement, il convient de signaler que les résultats obtenus par un analyseur robuste (des corpus annotés syntaxiquement) sont généralement utilisés pour d'autres applications (extraction de terminologie, systèmes de question-réponse, etc.). La réutilisabilité des analyses fournies par un analyseur robuste est aussi une notion importante qui les caractérise.
## 1.3 Aspects techniques

Par la suite, nous présentons brièvement les principaux paradigmes techniques auxquels appartiennent les analyseurs robustes. D'après [Sri97], on peut distinguer deux grandes approches :

- approche symbolique (*symbolic approach*);

- approche statistique (*probabilistic approach*).

### 1.3.1 Approche symbolique

Les analyseurs symboliques sont constitués de grammaires à base de règles, c'est-à-dire des ensembles de règles qui décrivent des phénomènes syntaxiques. Un nombre important de ce type d'analyseurs est fondé sur la technologie à états finis ([Jos96], [AJJ+93], [Roc93]) mais d'autres utilisent d'autres techniques ([Hin83], [TJ97]).

Dans les analyseurs à états finis, le grammaire est représentée par une cascade de transducteurs créés à partir d'expressions régulières. L'analyse peut être constructiviste si les structures sont ajoutées progressivement au fur et à mesure de l'analyse (cas de [Abn91] et [Gre92]), réductionniste si des restrictions s'appliquent dans le but d'effacer des analyses potentielles qui s'avèrent incorrectes ([CT96], [KVHA95]) ou hybride [AMC97a].

### 1.3.2 Approche statistique

Les analyseurs de cette approche utilisent des techniques d'apprentissage pour obtenir une représentation syntaxique d'un texte donné. Les règles (ou des poids —probabilités— pour des règles) sont obtenues à partir de textes annotés qui servent à l'entraînement du système (par exemple, pour [Chu88], [DBV99], [MPRZ99]).

Différents modèles statistiques sont proposés dans la littérature (cf. 7.2, pour le traitement particulier du rattachement prépositionnel). L'une des difficultés de l'ensemble de ces approches statistiques est le besoin de corpus annotés (manuellement ou automatiquement) pour créer les heuristiques.

## 1.4 Fondements linguistiques

Selon l'approche linguistique choisie, l'information syntaxique est représentée de façon différente. Il existe deux modèles formels généralisés pour appréhender la réalité linguistique d'une phrase : la première a comme but le marquage de « structures », la deuxième s'intéresse plutôt aux « relations » entre les mots.

### 1.4.1 Grammaire Syntagmatique

La « Grammaire Syntagmatique » (*Phrase Structure Grammar*) [Blo33] est apparue dans les années 30 aux États-Unis (approche que plus tard a suivi Chomsky pour sa théorie générative transformationnelle).
L'idée fondamentale de cette approche repose sur le principe de constituant immédiat entre les éléments de la phrase, c'est-à-dire que les mots d'une phrase peuvent être regroupés dans des structures plus grandes (en tenant compte de ses significations). L'analyse syntaxique se réduit ici au marquage de catégories et constituants, et à montrer comment ces constituants sont tous structurés au niveau de la phrase.

Le moyen de représentation des informations syntaxiques le plus utilisé dans cette approche sont les arbres.

Voici une phrase en exemple :

(1) "Une onde ultra sonore est une onde de pression se propageant dans un milieu élastique."

La figure suivante montre son analyse « classique » en arbre de constituants.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIG. 1.1 – Représentation par arbre de constituants.</figcaption></figure>

Suivant cette approche fondée sur les structures, Abney [Abn91] propose une décomposition plus fine des structures de la phrase basée sur la prosodie. Le découpage se ferait en « syntagmes noyau » (chunks) et non pas en constituants classiques : des ensembles non récursifs des syntagmes classiques motivés par une évidence psycholinguistique.

Dans un *chunk*, l'élément le plus à droite en est la tête syntaxique. [Abn96] en propose une définition précise<fnref n="3" /> :

> « Chunk » : le noyau non-récursif d'un constituant dans une proposition, qui s'étend du début du constituant jusqu'à sa tête et qui n'inclut pas des dépendants au-delà de cette tête.

Cet exemple est proposé par le même auteur :

<footnote n="3">³ « A chunk is the non-recursive core of an intra-clausal constituent, extending from the beginning of the constituent to its head, but not including post-head dependents. »</footnote>
(2) *The jury said it did find that many of Georgia's registration and election laws are outmoded or inadequate and often ambiguous.*

(« Le jury a dit qu'il a effectivement trouvé que beaucoup des lois d'inscription et d'élection sont démodées ou inadéquates et souvent ambiguës. »)<fnref n="4" />

La figure 1.2 montre la sortie de l'analyse de cet exemple en syntagmes noyau (*chunks*):

```
[NX The jury] [VX said] [NX it] [VX did
find] that
[NX many] of [NX Georgia]'s [NX
registration and election
laws] [VX are outmoded] or [AX
inadequate] and [AX often
ambiguous] .
```

<caption>FIG. 1.2 – Détail de l’analyse par *chunks*.</caption>

L'approche de la grammaire syntagmatique a été la tendance prédominante en lin-
guistique jusqu'aux années 70. Parmi les raisons de cette supériorité théorique il y a
[Mel88] « l'utilisation de l'anglais comme langue de base pour l'étude de la linguistique
(la structure de cette langue rend le marquage de constituants une tâche relativement
facile), l'excessive tendance à la formalisation et une attitude plutôt négligente envers la
sémantique ».

1.4.2 Grammaires de Dépendances

Pendant les années 60, en Europe, une autre approche est apparue avec un intérêt
majeur pour la sémantique (par exemple [Fil68] et sa théorie des cas) et pour des langues
variées (ayant des structures syntaxiques plus complexes, comme des constituants discon-
tinus). Les « Grammaires de Dépendance » (*Dependency Grammars* [Tes59], [Mel88]) re-
fusent ainsi la représentation stricte imposée par le modèle des constituants. Elles mettent
plutôt en évidence les relations établies entre les différents mots de la phrase et comment
ces relations sont produites [Kah00].

La représentation de l'information linguistique se fait par des liens entre les mots.
Voici l'analyse pour la phrase de l'exemple (1) :

Le grand essor de ce courant théorique se manifeste dans les années 80, ainsi que le
montrent les différentes théories apparues à cette période : *Relational Grammar* [Per83],
*Word Grammar* [Hud94], *Functional Grammar* [Hal94], *Constraint Grammar* [KVHA95].
L'approche par dépendances a eu une influence sur des théories-formalismes comme
LFG [KB82] et HPSG [PS87] où la prise en compte de relations fonctionnelles entre
les éléments d'une phrase est une notion fondamentale.

<footnote n="4">⁴Dans cet exemple, les syntagmes noyaux correspondent à des syntagmes nominaux (NX), verbaux conjugués (VX) et adjectifs (AX). D'autres types de syntagmes existants sont des syntagmes verbaux infinitifs (INF), participes présent (VGX), adverbes (RX).</footnote>
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIG. 1.3 – Représentation par liens de dépendance.</figcaption></figure>

1.5 Quelques analyseurs robustes existants

En tenant compte des approches linguistiques décrites plus haut, il est possible de
classifier les analyseurs robustes existants en deux groupes (nous ne caractérisons que
les analyseurs symboliques). La tendance actuelle est cependant vers la création d'outils
mixtes.

- Le premier groupe est constitué d'analyseurs fondés sur l'une des deux théories : soit la grammaire structurelle, soit la grammaire de dépendances.

- Dans le deuxième, on y trouve des systèmes *mixtes* qui intègrent des aspects des deux approches linguistiques, à savoir, un découpage en constituants et une extraction de dépendances, généralement entre les têtes des syntagmes.

1.5.1 Analyseurs suivant une seule approche linguistique

(A) Approche structurelle

Un système représentatif de cette approche est l'analyseur interactif IPS (Interactive Parsing System) [Weh92]. Cet outil est basé sur le modèle linguistique de la théorie chomskyenne (simplifiée) du Gouvernement et du Liage (Government and Binding). Il s'agit d'un analyseur non déterministe, incrémental ascendant et robuste en ce qu'il arrive à produire des structures partielles même en cas d'échec de l'analyse (constituants minimaux).

Cet outil possède une architecture modulaire avec des modules universaux (communs à toutes les langues) et des modules spécifiques à chaque langue. L'analyse syntaxique prend en compte les têtes lexicales (N, V, Adv...) mais aussi les têtes fonctionnelles (Tense, Infl...).

La représentation syntaxique se fait par parenthèse (avec la possibilité d'obtenir les étiquettes morphologiques) ou par arbre. La sortie reproduite à la figure 1.4 est obtenue en ligne<fnref n="5" /> sur la phrase proposée à l'exemple (1) (la représentation en arbre peut aussi être demandée) :

La couverture linguistique du système FIPS<fnref n="6" /> tient compte de structures comme la
subordination, la cliticisation, la coordination, les propositions infinitives, interrogatives,

<footnote n="5">⁵http://www.latl.unige.ch</footnote>

<footnote n="6">⁶FIPS est l'analyseur IPS pour le français.</footnote>
[DP 1' [NP onde ] ]35
[NP ultra [AP[DP ei ] [A sonore ]]]i60
[TP[DP e ] [T est [VP [DP une [NP onde [FP[DP e ] [F [TP[DP e ]
[T se propageant [VP [AdvP [PP dans [DP un [NP milieu [AP[DP ej ]
[A élastique ]]]j]]]]]]]]]]]]402

<caption>FIG. 1.4 – Détail de la sortie du système FIPS.</caption>

etc. Les applications visées par cet outil sont la traduction assistée par ordinateur, l'analyse et l'étiquetage de corpus et l'apprentissage de langues. Il existe des versions pour l'anglais, pour le français, pour l'allemand et pour l'italien.

Le système CASS (Cascaded Analysis of Syntactic Structure) [Abn90], [Abn91] est composé d'une cascade de transducteurs à états finis qui s'appliquent de façon ordonnée pour reconnaître les constituants de la phrase. Concrètement, l'analyse comprend les étapes suivantes : étiquetage morphologique, marquage de syntagmes, reconnaissance de syntagmes nominaux et identification de certaines fonctions syntaxiques (sujet et prédicat). Chaque transducteur est défini par un ensemble de patrons (catégorie associée à une expression régulière). L'analyseur est déterministe de façon à ne produire qu'une seule sortie par phrase. À notre connaissance, il n'existe qu'une version pour l'anglais.

L'exemple suivant montre la sortie pour la phrase :

(3) *In South Australia beds of boulders were deposited by melting icebergs in a gulf.*

(« En Australie du sud des couches de roches ont été déposées dans un golfe par des icebergs en train de fondre »).

Begin-No-Subj
[PP In South Australia]
[Subj [NP beds]]
[PP of boulders]]
[Pred [VP were deposited]]
[PP by melting icebergs]]
[PP in a gulf]]

<caption>FIG. 1.5 – Détail de la sortie du système CASS.</caption>

La sortie est une phrase structurée permettant une meilleure visualisation de l'analyse. Chaque syntagme noyau est entouré de crochets avec l'étiquette correspondant au type de segment et éventuellement la fonction syntaxique (sujet ou prédicat).

Par ailleurs, nous incluons également dans cette approche d'analyse deux types d'outils qu'on ne peut pas considérer comme des analyseurs robustes au même titre que ceux
que nous décrivons dans l'ensemble de la section 7, dans la mesure où ils ne s'intéressent qu'à un certain type de structure (alors qu'un analyseur robuste par segmentation marque tous les constituants présents dans le texte d'entrée). Ce sont des analyseurs de surface très orientés vers des applications particulières.

Le premier type a comme objectif général l'extraction d'information nominale : mar-
quage de groupes nominaux non récursifs (NP-extractors ou NP-tools) comme celui de
[Chu88] et celui de [Sch96] (une sortie de ce dernier est donnée en exemple, figure 1.6).
Ils sont utilisés dans des applications comme l'extraction automatique de terminologie.

(4) *Lorsqu'on tourne le commutateur de démarrage sur la position auxiliaire, l'aiguille retourne alors à zéro.*

Lorsqu'/CONN on/PRON tourne/VERBP3SG le/DETSG
[ commutateur/NOUNSG de/PREPDE démarrage/NOUNSG ]NP
sur/PREP la/DETSG [ position/NOUNSG auxiliaire/ADJSG ]NP
,/CM l'/DETSG [ aiguille/NOUNSG ]NP retourne/VERBP3SG
alors/ADV à/PREPA [ zéro/NOUNSG ]NP ./SENT

<caption>FIG. 1.6 – Détail de la sortie d'un extracteur de syntagmes nominaux.</caption>

Le deuxième type est spécialisé dans le repérage et l'extraction de certaines structures (en général des noms, des groupes nominaux et parfois des groupes prépositionnels) dans le but d'identifier des entités : termes, noms propres, dates, localisations, etc. Dans la littérature ils sont souvent appelés des « analyseurs légers » (skimming parsers) [Jac90]. Nous proposons de les appeler des analyseurs d'entités nommées.

Dans ces systèmes les informations extraites sont réorganisées sous forme de patrons d'information avec des variables instanciées. FASTUS [AJJ+93], SCISOR [Jac90], Thing-Finder [Tro97], en sont des exemples. Il s'agit d'outils très orientés vers une recherche d'information succincte (souvent en réponse aux questions « qui », « quand », « où »...).

Un outil représentatif de cette approche est **FASTUS** (*Finite State Automaton Text Understanding System*)<fnref n="8" />. Il s'agit d'un système qui vise l'extraction d'informations à partir de texte libre. Il est composé d'une cascade d'automates à états finis et produit plusieurs analyses (non déterministe). Dans un premier temps les expressions syntagmatiques telles que des groupes nominaux, verbaux et prépositionnels sont repérés ; il y a ensuite l'extraction de « patrons » (*event structures*) correspondant à une pseudo-syntaxe (relations sujet et objet).

Les informations syntaxiques permettent d'instancier des variables (par exemple *company* : *Bridgestone Sports* ; *activity* : *production* ; *year* : *2000* ; etc.). La couverture lin-
guistique est minimale car elle est centrée sur des structures nominales de toutes sortes
(incluant des cas de coordination ou d'apposition). L'application de ce système est ex-
clusivement l'extraction d'information, par exemple dans des campagnes d'évaluation

<footnote n="7">⁷Ils sont des analyseurs robustes mais plus partiels (moins complets) que les autres.</footnote>

<footnote n="8">⁸http://www.ai.sri.com/natural-language/projects/fastus.html</footnote>
organisées dans le cadre des conférences MUC (Message Understanding Conference). Il en existe une version pour l'anglais.

(B) Approche des grammaires de dépendance

À la différence des outils précédents, les analyseurs basés sur les grammaires de dépendance ne segmentent pas les phrases en constituants. Leur objectif est plutôt de rendre compte des différents liens entre les éléments d'une phrase.

Un système représentatif de cette approche est FDG, l'analyseur de la grammaire de dépendances fonctionnelle (Functional Dependency Grammar - English Parser [TJ97], [Tap99]) de l'université de Helsinki. Il est fondé sur le système ENGCG-2 [VJ96]. Actuellement, cet analyseur est commercialisé pour plusieurs langues par la société Conexor.

Le FDG est constitué de 2700 règles écrites manuellement (en langage C). La description de la syntaxe de surface est basée sur la « Grammaire de contraintes » (Constraint Grammar) de [KVHA95]. Le principal élément est un « noyau » (nucleus) : le principe de Tesnière est suivi de près. L'élément syntaxique de base est un « nœud » et c'est entre ces types d'éléments que les différentes relations syntaxiques s'établissent. La typologie de dépendances ou « noms de liens » (link names) est très variée et s'étend des relations morpho-syntaxiques usuelles (déterminant, sujet, objet, modifieur, etc.) à des relations de nature plus sémantique (temps, but, cause, etc.).

L'objectif visé par cet outil est l'établissement de liens entre tous les éléments de la phrase. La couverture linguistique est sans doute très large ; le FDG est capable de traiter, par exemple, des phénomènes comme l'ellipse verbale, différents types de propositions interrogatives, des propositions-objets, des structures vocatives, des co-prédicats etc.

Il existe une version en ligne pour l'anglais<fnref n="9" /> (outils Conexor version 3.4). L'information syntaxique est ici représentée en colonnes.

<table><caption>FIG. 1.7 – Détail de la sortie du système du FDG.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1</td><td>The</td><td>the</td><td>det: > 2</td><td>@DN> DET SG/PL</td></tr><tr><td>2</td><td>decrease</td><td>decrease</td><td>subj: > 3</td><td>@SUBJ N NOM SG</td></tr><tr><td>3</td><td>reflects</td><td>reflect</td><td>main: > 0</td><td>@+FMAINV V PRES SG3</td></tr><tr><td>4</td><td>the</td><td>the</td><td>det: > 5</td><td>@DN> DET SG/PL</td></tr><tr><td>5</td><td>repeal</td><td>repeal</td><td>obj: > 3</td><td>@OBJ N NOM SG</td></tr><tr><td>6</td><td>of</td><td>of</td><td>mod: > 5</td><td>@<NOM-OF PREP</td></tr><tr><td>7</td><td>catastrophic</td><td>catastrophic</td><td>attr: > 8</td><td>@A> A ABS</td></tr><tr><td>8</td><td>health-care</td><td>health-care</td><td>attr: > 9</td><td>@A> N NOM SG</td></tr><tr><td>9</td><td>benefits</td><td>benefit</td><td>pcomp: > 6</td><td>@<P N NOM PL</td></tr></tbody></table>

La première colonne montre le numéro d'occurrence d'un mot dans la phrase, la

<footnote n="9">⁹http://www.ling.helsinki.fi/~tapanain/dg/eng/demo.html</footnote>
deuxième l’item de surface, la troisième son lemme. La quatrième colonne montre les relations de dépendance suivies de la tête syntaxique dont le mot dépend.

Tous les mots sont dépendants d'un autre item dans la phrase. Ainsi le cas du verbe conjugué *reflects* est relié à un élément principal (*main*) qui est le niveau supérieur de la hiérarchie. Finalement, la cinquième colonne affiche l'information morphosyntaxique de chaque unité.

Un autre système représentatif des grammaires de dépendance est l'analyseur LGP [ST93] (*Link Grammar Parser*)<fnref n="10" />. La « grammaire de liens » est une théorie développée pour l'anglais où, étant donnée une phrase, des liens étiquetés sont attribués entre des paires de mots. Une nouvelle version de cet outil sortie en 2000 marque aussi les principaux constituants de la phrase.

## 1.5.2 Analyseurs mixtes

Les analyseurs qui tiennent compte des notions des deux approches linguistiques mentionnées plus haut produisent comme résultat une structure en constituants et extraient des relations de dépendance. La représentation de cette information, ainsi que certaines notions linguistiques, peuvent varier selon les systèmes.

C'est le cas de la notion de « constituant » : il y a des analyseurs qui segmentent le texte en syntagmes traditionnels et d'autres qui se fondent sur la notion de syntagme noyau ou *chunk* [Abn91], [Abn95]. L'analyse selon une approche ou l'autre détermine l'extraction de dépendances.

Nous présentons par la suite quatre systèmes *mixtes*.

Un analyseur de ce type est **CHAOS** (*Chunk Analysis Oriented System*). La première version de ce système est décrite dans [BP92] mais d'autres versions plus sophistiquées ont suivi intégrant, par exemple, des informations sur la rection verbale (*Lexicalized CHAOS*) [BPZ99].

Cette dernière version fait de CHAOS un analyseur non déterministe constitué d'une grammaire à états finis avec des règles lexicalisées. Il utilise un amorçage lexical (*boots-trapping*) dans la mesure où l'acquisition de rections verbales se fait par apprentissage sur corpus.

L'information est représentée par le biais de graphes (les noeuds sont des mots et les branches des dépendances) et les relations extraites sont argumentales (dépendances verbales entre chunks). Les versions de cet outil analysent du texte tout venant pour l'italien et pour l'anglais. Nous ne sommes pas en mesure de reproduire un exemple des sorties de cet analyseur.

**SEXTANT** [Gre92] [Gre94] est un système déterministe basé sur l'approche des grammaires à états finis. L'analyse syntaxique et le marquage de relations de dépendance

<footnote n="10">¹⁰http://bobo.link.cs.cmu.edu/link/</footnote>
est focalisé sur les groupes nominaux (et aussi sur d'autres structures comme les groupes prépositionnels ou verbaux contenant des noms où entretenant des relations avec des noms).

Le principal objectif de cet analyseur est l'extraction de patrons syntaxiques par marquage et filtrage comme dans [Deb82]. La notion de *chunk* n'est pas exactement la même que celle d'Abney car les groupes nominaux incluent des groupes prépositionaux (de façon classique).

Il existe sept versions (anglais, français, espagnol, italien, portugais, hollandais et allemand). La représentation de l'information syntaxique se fait avec des crochets pour les constituants de la phrase et une structure parenthésée pour les relations de dépendance.

Exemple pour la phrase :

(5) *Les achats de produits destinés à la revente ne concernent que les négociants, comme la distribution alimentaire ou spécialisée.*

PADJ( distribution spécialiser )

NNPREP( produit à revente )

PADJ( produit destiner )

SUBJ( achat concerner )

PADJ( achat destiner )

NNPREP( achat de produit )

[NC Les+DET_PL *HeadN achats+NOUN_PL de+PREP_DE *PrepN produits+NOUN_PL *FreeAdj destinés+ADJ_PL à+PREP_A la+DET_SG *PrepN revente+NOUN_SG NC] [VC ne+NEG *ActV concernent+VERB_P3PL VC] que+CONJQUE [NC les+DET_PL *HeadN négociants+NOUN_PL NC],+CM comme+COMME [NC la+DET_SG *HeadN distribution+NOUN_SG alimentaire+ADJ_SG ou+COORD *HeadN spécialisée+ADJ_SG NC] .+SENT (1)

Orig: Les achats de produits destinés à la revente ne concernent que les négociants, comme la distribution alimentaire ou spécialisée.

<caption>FIG. 1.8 – Détail de la sortie du système SEXTANT.</caption>

Dans [Gre95], la représentation de l'information syntaxique est structurée sous forme de tableau : il y a une colonne pour chaque type d'information produite (numéro de la phrase, type de syntagme auquel le mot appartient, le mot, le lemme, la catégorie, le numéro du mot, etc.) et une ligne par unité lexicale. Les relations de dépendance sont représentées par des chiffres (à la ligne du mot *x* se trouve l'identificateur numérique du mot avec lequel il entretient une relation). Chaque dépendance a un nom précis (adj, det, subj, etc.).

La couverture linguistique de cet analyseur est relativement réduite car il vise essentiellement les relations entre structures nominales. Les relations concernant des verbes en
forme non personnelle, les propositions interrogatives, les relations entre verbes et adjec-
tifs, etc. ne sont pas traités par ce système dont l’application principale est l’extraction
d’informations.

L'analyseur du GREYC (Université de Caen) [GV97a] est un système déterministe qui comprend deux niveaux d'analyse, un pour la segmentation en constituants et un autre pour la construction d'une structure fonctionnelle. La représentation de l'information syntaxique est différente selon le niveau mais elle se construit simultanément par un processus d'interaction.

L'analyseur identifie des « groupes non récursifs » (non recursive phrases, ou npr) correspondant à des syntagmes noyaux et identifie des relations de dépendance entre ces npr. Le niveau d'extraction de dépendances utilise des règles et des contraintes de mise en relation (*linking rules* et *linking constraints*) dans une approche basée sur la mémoire : l'analyse est produite par un ensemble de mémoires, une « mémoire » étant une pile d'objets linguistiques.

La figure suivante montre un exemple de la sortie du parseur (obtenue par consultation en ligne<fnref n="11" /> sur des phrases et textes choisis par les auteurs) :

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIG. 1.9 – Détail de la sortie du système du GREYC.</figcaption></figure>

Du point de vue linguistique, ce système couvre partiellement des relations standard comme le sujet et l'objet mais aussi des relations plus complexes comme la coordination, l'énumération et l'ellipse. L'outil de 1997 a été développé pour le français mais les versions suivantes (1998 et 1999) sont multilingues.

Le système **IFSP** (*Incremental Finite State Parser*)<sup>12</sup> [AMC97a] [AMC97b] est com-
posé d'une cascade de transducteurs compilés à partir d'expressions régulières. C'est un
analyseur déterministe (au sens d'une seule « sortie » et non pas d'une seule « analyse »)
quant au marquage en constituants mais pour l'extraction de dépendances plusieurs re-
lations peuvent être extraites à partir d'un même mot (par exemple lors de l'ambiguïté
du rattachement prépositionnel ou des structures coordonnées).

<footnote n="11">¹¹http://users.info.unicaen.fr/~giguet/syntactic.html</footnote>

<footnote n="12">¹²http://www.xrce.xerox.com/research/mltt/fsnlp/fsparsing.html</footnote>
Sa stratégie d'analyse générale est constructiviste et réductionniste (des résultats intermédiaires peuvent être supprimés si des conditions attendues ne sont pas vérifiées).

La représentation de l'information syntaxique se fait par parenthèse pour les constituants et pour les dépendances (ces dernières sous la forme **dépendance(x,y)** ou **dépendance(x,préposition,y)** selon le cas). IFSP extrait des relations entre les têtes des syntagmes noyau.

Exemple pour la phrase de l'exemple montré plus haut (5) :

SUBJSUBJ(achat,concerner)
DOBJ(concerner,négociant)
PADJ(distributon,alimentaire)
NSURE2([N distribution alimentaire N])
NSURE2([N achat de produit N])
NPPASDOBJ(distributon,spécialiser)
NPPASDOBJ(achat,destiner)
NNPREP(achat,de,produit)
NUNSURE([N [NP la distribution NP] [AP alimentaire AP] N])
NUNSURE([N [NP les négociants NP] N])
NUNSURE([N [PP à la revente PP] N])
NUNSURE([N [NP Les achats NP] [PP de produits PP] N])

Les achats de produits destinés à la revente ne concernent
que les négociants , comme la distribution alimentaire ou spécialisée .

[SC [NP Les achats NP]/SUBJ [PP de produits PP] destinés
[PP à la revente PP] :v ne concernent SC] que [NP les négociants
NP]/OBJ , comme [NP la distribution NP]/N [AP alimentaire AP] ou spécialisée .

<caption>FIG. 1.10 – Détail de la sortie du système IFSP.</caption>

La couverture linguistique d'IFSP inclut le traitement des propositions enchâssées (*embedded*), le marquage de modifieurs précédant la tête du syntagme, la distinction morphologique de formes verbales (personnelles, non personnelles, passives, réflexives), des relations complexes comme l'apposition et l'extraction de sujets « à longue distance » (partiellement), etc.

L'analyseur a été développé pour le français, pour l'anglais et pour l'espagnol (ce dernier [GP99]).

1.5.3 Récapitulatif

Le tableau suivant synthétise les différents analyseurs décrits jusqu'ici avec leurs caractéristiques principales du point de vue de l'analyse linguistique.
<table><caption>Table 1. Récapitulatif sur quelques analyseurs existants.</caption><thead><tr><td>Nom du système</td><td>Auteurs</td><td>Typologie de l'analyse linguistique</td></tr></thead><tbody><tr><td>IPS</td><td>[Weh92]</td><td>structures : constituants</td></tr><tr><td>CASS</td><td>[Abn91]</td><td>structures : syntagmes noyaux</td></tr><tr><td>FASTUS</td><td>[AJJ+93]</td><td>structures : entités nommées</td></tr><tr><td>FDG</td><td>[TJ97]</td><td>dépendances (gram. fonctionnelle)</td></tr><tr><td>LGP</td><td>[ST93]</td><td>dépendances (grammaire de liens)</td></tr><tr><td>CHAOS</td><td>[BPZ99]</td><td>syntagmes noyaux, dépendances</td></tr><tr><td>SEXTANT</td><td>[Gre92]</td><td>syntagmes, dépendances</td></tr><tr><td>An. du GREYC</td><td>[GV97a]</td><td>groupes non récursifs, dépendances</td></tr><tr><td>IFSP</td><td>[AMC97a]</td><td>syntagmes noyaux, dépendances</td></tr></tbody></table>

On peut constater qu'une majorité d'analyseurs est fondée sur les grammaires de dépendances, réalisant une analyse structurelle dans une première étape. En effet, cette première étape est souvent d'une grande aide pour le calcul des relations de dépendances (localisation des têtes syntaxiques, délimitation de la portée des constituants, etc.).

## 1.6 Résumé

Dans ce chapitre, nous nous sommes proposé de caractériser les analyseurs robustes, en mettant l'accent sur leurs particularités par rapport à des systèmes dits « profonds » ou « classiques ».

Notre souci a été, d'une part, de clarifier des aspects concernant la terminologie employée pour faire référence à ces systèmes (« analyseurs robustes », « analyseurs partiels », « analyseurs de surface ») et, d'autre part, de présenter des aspects les caractérisant de façon générale (sortie unique, incrémentalité, empirisme, robustesse).

Nous avons aussi étudié quelques analyseurs existants, spécialement d'un point de vue linguistique.

Une description détaillée de la problématique à laquelle se heurtent ces analyseurs fait l'objet du chapitre suivant.
<figure><img src="image_8.png" /></figure>
# Chapitre 2

## Problématique

### 2.1 Introduction

Après avoir caractérisé les analyseurs robustes, dans ce chapitre nous allons présenter deux problèmes majeurs auxquels se heurtent ces systèmes quelle que soit leur approche : d'une part, leur comportement face à des corpus hétérogènes et, d'autre part, le traitement des ambiguïtés structurelles.

Dans un premier temps, nous décrivons de façon générale la notion de « corpus hétérogène » tout en donnant des exemples précis rencontrés dans des corpus tout venant. Nous montrons par la suite quelques expériences réalisées avec certains analyseurs existants en utilisant des corpus variés.

Dans un deuxième temps, nous présentons globalement le problème du traitement des ambiguïtés structurelles dans le cadre des analyseurs robustes.

### 2.2 Le problème de l'hétérogénéité des corpus

Un des problèmes importants pour les analyseurs syntaxiques en général est l'obtention d'une bonne couverture linguistique [AB99] (haut pourcentage de phénomènes traités) sans, d'une part, perdre trop de précision d'analyse et sans, d'autre part, se restreindre à des corpus limités en genre et en domaine (devenant ainsi des systèmes dits *ad hoc*).

D'après les résultats de quelques évaluations réalisées (cf. 2.3.1), les taux de précision et de rappel des analyseurs sont satisfaisants sur des corpus du même genre et domaine que ceux utilisés pour le développement de leurs grammaires, notamment des corpus de journaux ou des manuels techniques.

Cependant, le traitement de corpus variés, de genres et domaines nouveaux, implique une baisse dans ces taux (cf. 2.3.2). Une des raisons à cela est l'existence d'un bon nombre de phénomènes « non standard » qui ne sont pas pris en compte par les grammaires de ces analyseurs [Cha00].

Plus les quantités de texte tout venant sont grandes et plus les domaines et genres sont variés, plus la présence de phénomènes « non standard » augmente.

Lors de nos premières explorations sur corpus, ayant noté la présence de phénomènes
linguistiques différents selon le mode de production des textes, nous avons séparé transcriptions de corpus oraux et corpus écrits.

### 2.2.1 Textes écrits

Dans les corpus écrits, nous avons observé plusieurs types de corpus (domaines et genres différents) où nous avons constaté la présence de phénomènes “non standard”. En particulier, nous avons identifié les domaines juridique (rapports d’audiences, textes de lois), économique (résultats des marchés de changes, rapports financiers, manuels de type encyclopédique), scientifique (physique, chimie, médecine), technique (modes d’emploi, description de composants), journalistique (Le Monde, Libération, L’Humanité), etc.

À titre d’exemple, voici quelques pourcentages de phénomènes notés sur des corpus variés et qui posent problème aux analyseurs robustes [GP00] (nous avons testé les analyseurs SEXTANT et IFSP, cf. 2.3) :

- 5,9 % des erreurs sont dues à des propositions en mode impératif;

- 4,7 % à des structures avec chiffres et lettres (formules, références bibliographiques, adresses...);

- 3,9 % à la présence d’énumérations et de listes;

- 1,5 % à des propositions exclamatives et interrogatives;

- 1,1 % à des suites de chiffres;

- etc.

Un grand nombre de ces problèmes sont liés à la variation typographique. On retrouve plus spécifiquement :

- des suites de chiffres comme des résultats de tennis (6-4, 6-2), des numéros de téléphone (04-76-51-23-44);

- des titres de films/chansons (dans une autre langue);

- des adresses;

- des abréviations;

- des structures alphanumériques comme des formules (l'intégrale G1(l,l'), rd=20 mg/cm2), des références bibliographiques (Vol. 20, Paris, 1992. ISBN 2-914-0-7-7);

- des titres et structures sans marque de fin de phrase;

- etc.

Voici quelques exemples :

(1) Télécoms : l'italien STET s'allie avec l'américain ATT

Le groupe italien STET a signé son alliance avec ATT et fait partie désormais du consortium qui unit ATT et Unisource.

Dans ce premier cas, la difficulté principale lors de l’analyse est le manque de ponctuation à la fin de la phrase-titre : les deux phrases sont considérées comme une seule phrase et des liens de dépendance sont extraits de l’ensemble (analyse fournie par le système IFSP [AMC97a]).
RELSUBJ(consortium,unir)
SUBJREFLEX(STET,allier)
VMODOBJ(signer,de=le,consortium)
VMODOBJ(signer,avec,ATT)
VMODOBJ(allier,avec,ATT)
ADJ(américain,ATT)
ADJ(italien,STET)
PADJ(ATT,partir)
PADJ(ATT,faire)
PADJ(alliance,partir)
PADJ(alliance,faire)
PADJ(groupe,italien)

[SC [NP Télécoms NP]/N : [SC [NP l' italien STET NP]/SUBJ :v s' allie SC] [PP avec l' américain ATT PP] [NP Le groupe NP]/OBJ [AP italien AP] [NP STET NP]/N [v a signé v] [NP son alliance NP]/OBJ [PP avec ATT PP] et [AP fait AP] [AP partie AP] désormais [PP du consortium PP] [SC [NP qui NP]/SUBJ :v unit SC] [NP ATT NP]/N et [NP Unisource NP]/N .

(2) L'école des hautes études en sciences sociales (EHESS, 54 boulevard Raspail, Paris 6) accueille du 28 janvier au 6 mars « Les images médiatiques et la ville », une exposition comprenant 45.000 timbres de France, d'Allemagne, d'Espagne et des pays de l'ex-bloc de l'Est.

Dans ce deuxième exemple, le problème réside d'une part dans l'identification de groupes de différentes natures (adresses, titres, énumérations) qu'ils soient entourés ou non de marques de ponctuation (guillemets et parenthèses) et, d'autre part, dans le calcul de liens de dépendance.

SUBJ(école,accueillir)
DOBJ(accueillir,ville)
DOBJ(accueillir image)
VMODOBJ(comprendre,de,est)
VMODOBJ(comprendre,de,bloc)
VMODOBJ(comprendre,de=le,pays)
VMODOBJ(comprendre,de,Espagne)
VMODOBJ(comprendre,de,Allemagne)
VMODOBJ(comprendre,de,France)
VMODOBJ(accueillir,à=le,6_mars)
VMODOBJ(accueillir,de=le,28_janvier)
ADJ(haut, étude)
PADJ(image,médiatique)

[SC [NP L' école NP]/SUBJ [PP des hautes études PP] [PP en sciences sociales PP] ( [NP EHESS NP]/N , 54 boulevard Raspail , [NP Paris NP]/N [NP 6 NP]/N ) :v accueille SC [PP du 28 janvier PP] [PP au 6 mars PP] << [NP Les images NP]/OBJ [AP médiatiques AP] et [NP la ville NP]/OBJ >> , [NP une exposition NP]/N [v comprenant v] [NP 45.000 timbres NP]/OBJ [PP de France PP] , [PP d' Allemagne PP] , [PP d' Espagne PP] et [PP des pays PP] [PP de l' ex- bloc PP] [PP de l' Est PP] .

(3) *Sur 202 salariés il y a :*

- 70 manœuvres (dont 69 femmes)

- 44 OS1 (dont 30 femmes)

- 72 OS2 (hommes)

- 1 OQ1

- 16 mécaniciens (hommes)

Par ailleurs, la pyramide des ages (38-40 ans environ en moyenne ) et l'ancienneté (16
ans environ en moyenne) constitue un obstacle au renouvellement et au développement
des compétences.

Finalement, dans ce troisième exemple, la difficulté est le traitement de la liste (iden-
tification de plusieurs *phrases* à l'intérieur de cette unité, traitement de sa ponctuation
ainsi que des espaces horizontaux et verticaux, etc.). En effet, le système IFSP marque
six phrases, la dernière comprenant le dernier item de la liste et la phrase suivante.

SUBJ il, avoir)

[SC [PP Sur 202 salariés PP] , [NP il NP]/SUBJ :v y a SC] : .

[NP 70 manoeuvres NP]/N ( dont [NP 69 femmes NP]/N ) .

[NP 44 OS1 NP]/N ( dont [NP 30 femmes NP]/N ) .

[NP 71 OS2 NP]/N ( [NP hommes NP]/N ) .

[NP 1 OQ1 NP]/N .

SUBJ(ancienneté, constituer)

SUBJ(pyramide, constituer)

SUBJ(mécanicien, constituer)

DOBJ(constituer, obstacle)

VMODOBJ(constituer,de=le,compétence)
VMODOBJ(constituer,à=le,développement)
VMODOBJ(constituer,à=le,renouvellement)

[SC [NP 16 mécaniciens NP]/SUBJ ( [NP hommes NP]/N ) Par_ailleurs ,
[NP la pyramide NP]/SUBJ [PP des ages PP] ( [NP 38-40 ans NP]/N
environ en_moyenne ) et [NP l'ancienneté NP]/SUBJ ( [NP 16 ans NP]/N
environ en_moyenne ) :v constitue SC] [NP un obstacle NP]/OBJ [PP au
renouvellement PP] et [PP au développement PP] [PP des compétences PP] .

À côté de ces difficultés, les corpus écrits présentent des structures complexes du
point de vue de leur traitement linguistique [Mon02] : des propositions interrogatives,
exclamatives, à l’impératif, des phénomènes concernant des modifications dans la struc-
ture des propositions (vocatives, topicalisation, incises...), des coordinations, des ellipses,
d’autres structures comme les corrélatifs, les coprédicatifs (N + N/Adj), les comparatifs,
les distributifs, etc.

Tous ces phénomènes, qu’il soient de nature plutôt structurelle ou linguistique, sont
distribués différemment selon la typologie de textes [Bib93]. Certains sont propres à un
type précis de corpus (abréviations dans les corpus juridiques, symboles et formules dans
les scientifico-techniques, propositions interrogatives, exclamatives et impératives dans
certains manuels techniques, etc.) alors que d’autres phénomènes apparaissent de façon
générale dans les différents domaines (coordinations, mots en langue étrangère, suites de
chiffres, titres).

Aussi, l'information textuelle des corpus électroniques est encodée de façon plus ou
moins riche : on trouve des textes annotés avec des marques pragmatiques dans les trans-
criptions orales ou des données appauvries (manque de ponctuation, syntaxe simplifiée
par exemple dans les titres, etc.).

Les pourcentages de phrases contenant cet ensemble de structures et paramètres rend
nécessaire leur modélisation et leur traitement dans le cadre de l'analyse syntaxique
robuste.

### 2.2.2 Transcriptions de l'oral

Les transcriptions de textes oraux présentent des spécificités telles que nous avons
choisi de les présenter séparément.

Du point de vue typographique ou de la structure du corpus, on observe des phéno-
mènes comme le marquage des interventions, le marquage de commentaires de transcrip-
tion ainsi que des formules conventionnelles pour marquer des blancs, des silences courts,
des hésitations, etc.

Pour les phénomènes complexes du point de vue linguistique, nous avons comptabilisé
des constructions incomplètes, des ellipses, des phrases contenant des répétitions, des
phrases contenant des hésitations, des pauses, etc.

Voici quelques exemples provenant de différents corpus d'Air France sur la vente de
billets d'avion par téléphone (49.804 mots avec 61 dialogues, 2.161 interventions, 36,2
interventions par dialogue). Le nombre total de mots (toute marque extralinguistique
exclue) correspond à 16.692, avec 7,7 mots par intervention, et 22.136 mots en incluant
toutes les marques.

(4) 09 – attendez excusez-moi ... vous êtes intéressé par quel / e par quel vol
09 – donc e ben je prends 17h quand même

(5) C21 – <rires> merci beaucoup à vous

(6) 044 – est-ce que cela ... répond bien à votre question
C44 – oui oui oui <débit très rapide> ... oui oui disons que ça me conforte un
petit peu

La liste suivante montre le pourcentage d'interventions contenant certains des phénomènes fréquents dans les corpus provenant de l'oral :

- 2,5 % commentaires (pragmatiques) ajoutés ;

- 4,7 % hésitations ;

- 6,0 % répétitions.

À cause du manque de ponctuation des transcriptions, nous avons considéré chaque
intervention d'un locuteur comme une phrase. Nous avons comptabilisé 2,5 % des inter-
ventions présentant des commentaires, 6 % avec répétitions et 26 % de blancs et pauses.
La prise en compte de l'ensemble de ces phénomènes n'est donc pas négligeable.

Il semble donc évident qu’un analyseur robuste visant le traitement de ce type de
corpus doit présenter des caractéristiques différentes de celles d’un analyseur voué aux
textes écrits.

2.3 Évaluation de quelques analyseurs existants

La plupart des analyseurs robustes actuels ont été développés et évalués en utilisant
des corpus journalistiques (par exemple, dans l'action GRACE<fnref n="1" /> en France [AMP+99],
pour l'évaluation d'étiqueteurs morphologiques et analyseurs) ainsi que des manuels tech-
niques. L'ensemble de ces ressources était facilement disponible, notamment avant la
généralisation du WWW.

La section suivante présente les résultats rapportés par les auteurs de certains analyseurs, sur les types de corpus mentionnées. Nous avons voulu comparer les performances des analyseurs à notre disposition en utilisant des corpus beaucoup plus hétérogènes.

Les mesures d'évaluation utilisées sont les taux de précision et de rappel classiques.
Pour un type d'élément précis, marqué ou extrait par l'analyseur (un syntagme noyau
ou une dépendance), ces taux mesurent la proportion d'éléments corrects par rapport au
nombre total d'éléments extraits (P) et par rapport au nombre total réel (R)<fnref n="2" /> :

$$
P = \frac{\text{correctes}}{\text{correctes} + \text{faux}}
$$

<footnote n="1">¹GRACE : Grammaires et ressources pour les analsyseurs de corpus et leur évaluation,
http://www.limsi.fr/TLP/grace/www/gracdoc.html</footnote>

<footnote n="2">²La précision est la justesse des résultats trouvés par rapport à la requête originale et le rappel le nombre de résultats trouvés par rapport au nombre de résultats trouvables.</footnote>
$$R=\frac{\text{correctes}}{\text{correctes}+\text{manquants}}$$

Nous utilisons ces mesures pour évaluer la qualité des analyses fournies par les différents analyseurs étudiés.

### 2.3.1 Sur des corpus standard

Les évaluations suivantes portent sur des analyseurs pour le français, mais aussi pour d'autres langues à titre de comparaison.

#### SEXTANT [Gre92]

Parmi les sept versions citées par l'auteur, seule celle pour l'anglais a été évaluée, ceci en utilisant des corpus de manuels de logiciel [Gre95]. Cette évaluation a été menée pour des relations de dépendance binaires (dépendance(x,y)) sur 130 phrases du corpus. La table suivante montre les résultats obtenus :

<table><caption>Table 1. Taux de précision et de rappel pour SEXTANT (anglais).</caption><thead><tr><td>Type de Corpus</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Manuel technique</td><td>70 %</td><td>64%</td></tr></tbody></table>

D'après l'auteur, les problèmes plus fréquents sont les erreurs d'étiquetage morphologique (tagging) propagées le long de l'analyse, certaines marques de ponctuation qui n'ont pas été prises en compte (par exemple des virgules entre noms et verbes). De plus, les propositions interrogatives ainsi que l'extraction de sujets des verbes à l'infinitif n'ont pas été modélisées.

#### Analyseur du GREYC [GV97b]

L'évaluation de l'analyseur de l'équipe du GREYC pour le français [GV97b] met l'accent sur les relations sujet-verbe, obtenues d'un corpus d'articles du journal Le Monde (environ 474 phrases).

<table><caption>Table 2. Taux de précision et de rappel pour l'analyseur du GREYC (français).</caption><thead><tr><td>Type de Corpus</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Journal Le Monde</td><td>96,4%</td><td>94%</td></tr></tbody></table>

Les erreurs plus importantes sont dues à des constituants (phrases non récursives, cf. 1.5.2) mal formés, des sujets inversés dans des citations de l'oral, des étiquettes morphologiques mal attribuées ou des coordinations non trouvées.
## IFSP [AMC97a]

L'évaluation de l'analyseur IFSP pour le français a aussi été faite pour la relation sujet-verbe sur un ensemble de 157 phrases provenant d'un corpus de domaine technique (manuel) ainsi que sur 249 phrases du journal *Le Monde*.

<table><caption>Table 3. Taux de précision et de rappel pour l'analyseur IFSP (français).</caption><thead><tr><td>Type de Corpus</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Manuel technique</td><td>99,2%</td><td>97,8%</td></tr><tr><td>Journal *Le Monde*</td><td>92,6%</td><td>82,6%</td></tr></tbody></table>

L'analyseur obtient les meilleurs résultats sur des corpus techniques car la grammaire a été développée en utilisant ce type de corpus.

Pour la version de l'anglais en utilisant des corpus journalistiques, le taux de précision pour la relation sujet-verbe est de 84,5 % [AMGP98].

Finalement, la version pour l'espagnol sur la reconnaissance de sujets verbaux sur des corpus techniques (292 phrases) et articles du journal *El País* (252 phrases) donne les résultats suivants [GP99] :

<table><caption>Table 4. Taux de précision et de rappel pour l'analyseur IFSP (espagnol).</caption><thead><tr><td>Type de Corpus</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Manuel technique</td><td>80,7 %</td><td>71,8 %</td></tr><tr><td>Journal *El País*</td><td>81,7 %</td><td>75,4 %</td></tr></tbody></table>

Les erreurs sont principalement des erreurs d'étiquetage morphologique, des coordi-nations ambiguës ainsi que des groupes nominaux avec des expressions temporelles pris comme de (faux) sujets du fait qu'en espagnol le sujet de surface n'est pas toujours réalisé linguistiquement.

### 2.3.2 Sur des corpus de genres et domaines variés

Tous les résultats présentés ont tendance à s'affaiblir lorsqu'on traite des textes pro-venant de domaines différents (par exemple plus spécialisés) : des rapports scientifiques, des transcriptions de procès, des documents économiques, etc.

Cette observation renforce la nécessité de systèmes adaptatifs qui prennent en compte le type de texte [Bib93] ou bien les caractéristiques particulières de certains phénomènes linguistiques. Par exemple [Ill00] montre qu'un étiqueteur entraîné sur des corpus du même domaine obtient de meilleures performances qu'un étiqueteur entraîné sur des corpus journalistiques standard.

Le constat que nous faisons d'après les résultats observés se résume à l'idée suivante :

> Même empiriquement fondées (basées sur des corpus), les grammaires des analyseurs décrits jusqu'ici ne sont pas suffisamment représentatives de phénomènes linguistiques et structurels présents dans des corpus spécialisés.
Pour démontrer cette affirmation, nous avons conduit une évaluation sur des corpus hétérogènes en utilisant deux des analyseurs à notre disposition : SEXTANT et IFSP<fnref n="3" />. Il nous a été impossible d'obtenir des résultats du groupe du GREYC concernant leur analyseur.

Les expériences ont porté sur 100 phrases en anglais et 80 en français extraites au hasard de différents corpus spécialisés (voir l'annexe A pour une description plus précise de ces corpus).

L'évaluation concerne le marquage de constituants (notamment la reconnaissance de syntagmes nominaux) et l'extraction de sujets verbaux.

### Analyse de constituants

Bien que la plupart des analyseurs disponibles ne présentent pas des résultats d'évaluation sur l'analyse de la structure des phrases (précision du découpage en syntagmes noyaux ou étape de *chunking*), nous avons mené une étude sur les performances de deux analyseurs (SEXTANT et IFSP) pour la reconnaissance de syntagmes, notamment les syntagmes nominaux.

Les résultats obtenus pour l'anglais (E) et le français (F) sont les suivants :

<table><caption>Table 5. Taux de précision et de rappel pour la reconnaissance de syntagmes nominaux.</caption><thead><tr><td>Analyseur</td><td>Précision</td><td>Rappel</td></tr></thead><tbody><tr><td>Sextant E</td><td>89,2 %</td><td>88,5 %</td></tr><tr><td>Sextant F</td><td>87,1 %</td><td>91 %</td></tr><tr><td>IFSP E</td><td>87,7 %</td><td>83,3 %</td></tr><tr><td>IFSP F</td><td>90 %</td><td>91,4 %</td></tr></tbody></table>

Une remarque s'impose tout d'abord : la définition de « syntagme » est différente pour les deux analyseurs. Dans SEXTANT, le syntagme correspond glabalement à la notion classique de « groupe », qui inclut la tête du syntagme ainsi que ses modifieurs.

Voici le découpage de SEXTANT (la sortie montre aussi les étiquettes morphologiques) pour la structure « *Les achats de matières premières* » dans la phrase :

(7) *Les achats de matières premières concernent surtout les industries de transformation.*

[NC Les+DET\_PL *HeadN achats+NOUN\_PL de+PREP\_DE *PrepN matières+NOUN\_PL *FreeAdj premières+ADJ2\_PL NC]

<footnote n="3">³[Mon02] a fait un travail similaire en comparant les analyseurs CASS [Abn90], IPS [Weh92], IFSP [AMC97a] et l'analyseur de la grammaire de liens (Link Grammar) de [ST93]; les résultats sur des corpus particuliers montrent quelques phénomènes linguistiques qui posent problème à ces analyseurs.</footnote>
En revanche, dans IFSP la notion de syntagme est plutôt celle de « syntagme noyau » (chunk) où l'élément le plus à droite est la tête du syntagme. Le découpage suivant est celui d'IFSP pour le même exemple :

[NP Les achats NP] [PP de matières PP] [AP premières AP]

Les erreurs de précision dans les deux analyseurs proviennent souvent d'un traitement morphologique imprécis (que ce soit à la segmentation — tokenisation — ou à l'étiquetage morphologique — tagging ). Une autre source importante d'erreurs est la ponctuation, notamment, la reconnaissance de constituants inappropriés dans des cas de séries de nombres ou listes de noms avec des virgules ou points et virgules.

En ce qui concerne le rappel, certains des syntagmes nominaux non identifiés cor- respondent à des mots mal étiquetés (ambiguïtés morphologiques) ainsi qu'à des titres ou items de listes sans ponctuation (et marqués comme s'ils faisaient partie d'un unique constituant).

Extraction de la dépendance sujet

La table suivante montre les résultats de l'évaluation pour l'extraction de sujets :

<table><caption>Table 6. Taux de précision et de rappel pour l'extraction de la dépendance sujet.</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>Analyseur</th>
      <th>Précision</th>
      <th>Rappel</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Sextant E</td>
      <td>70,8 %</td>
      <td>63,8 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Sextant F</td>
      <td>65,1 %</td>
      <td>44,3 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>IFSP E</td>
      <td>78,9 %</td>
      <td>74,8 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>IFSP F</td>
      <td>82,3 %</td>
      <td>86,8 %</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

Pour l'anglais, les résultats de SEXTANT sont légèrement meilleurs que ceux rapportés par l'auteur (l'évaluation originale avait été menée sur des corpus de domaine technique contenant des phénomènes "complexes" du point de vue de l'analyse syntaxique automatique : listes, propositions impératives, etc.).

Les résultats d'IFSP sont moins bons pour la précision que ceux obtenus sur les corpus journalistiques, notamment à cause de la ponctuation (guillemets) et de quelques structures ambiguës (coordinations).

Pour le français, il n'existe malheureusement pas d'évaluation publiée pour SEX- TANT. Les erreurs que nous avons remarquées proviennent essentiellement de la seg- mentation, de l'étiquetage morphologique, ainsi que de la non-identification de sujets inversés.

Les résultats obtenus avec IFSP pour les deux langues sont moins précis à cause des même problèmes (segmentation, étiquetage morphologique) ainsi qu'à de fausses relations établies entre items de phrases différentes (qui n'avaient pas de ponctuation finale, par exemple les titres) et que le parseur n'a pas identifiées. Le rappel est aussi moins bon comparé à l'évaluation des corpus de journaux et des corpus techniques (cf. table 3).
Pour conclure cette partie, la table 7 donne un récapitulatif des deux analyseurs pour l'anglais et le français en utilisant des corpus différents. La première colonne montre l'évaluation citée par les auteurs (pour IFSP français il s'agit d'une moyenne des précisions de la table 3). La deuxième colonne présente les résultats que nous avons obtenus dans des corpus spécialisés contenant une plus grande variété de phénomènes :

<table><caption>Table 7. Moyennes des taux de précision de deux analyseurs sur des corpus variés.</caption><thead><tr><th>Analyseurs</th><th>Corp. journ. / techn.</th><th>Corp. Spécialisés</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sextant E</td><td>70 %</td><td>70,8 %</td></tr><tr><td>Sextant F</td><td>( - )</td><td>65,1 %</td></tr><tr><td>IFSP E</td><td>84,6 %</td><td>78,9 %</td></tr><tr><td>IFSP F</td><td>95,2 %</td><td>82,3 %</td></tr></tbody></table>

Pour l'analyseur SEXTANT, la précision augmente légèrement (il faut tenir compte du fait que des corpus techniques avaient été utilisés lors de la conception de sa grammaire).

Pour IFSP, les résultats sont clairs : pour les deux langues, il y a une baisse significative de la précision lorsque des corpus spécialisés sont pris en entrée.

### 2.3.3 Typologie de phénomènes non (ou mal) modélisés

D'après les observations réalisées, nous avons voulu faire une première typologie des phénomènes présents dans des corpus spécialisés qui posent problème aux analyseurs, soit parce qu'ils sont mal modélisés, soit parce qu'ils ne sont simplement pas modélisés du tout par les grammaires.

Dans des corpus hétérogènes, ce sont principalement des phénomènes que nous considérons liés à des marques non lexicales (ponctuation, marques visuelles, etc.) comme des propositions interrogatives et exclamatives, des « unités délimitées » (entourées de marques de ponctuation spécifiques), des listes (énumérations disposées verticalement) et des unités liées à la structure du document (titres de différents types). Il y a aussi des phénomènes imposant des contraintes sur l'organisation générale de la structure de la phrase (absence de sujet de surface dans les propositions impératives).

#### Propositions en mode impératif

La caractéristique principale des propositions en mode impératif est le manque de syntagme nominal sujet. La création d'une règle dans le parseur qui modélise cette connaissance évitera l'extraction de tout syntagme nominal postérieur au verbe comme sujet inversé (plutôt qu'objet).

(8) Refermez l'ouverture latérale.

(9) Abaisser le bouton de commande pour l'engagement.
## Propositions interrogatives et exclamatives

Ces propositions présentent des marques de ponctuation finales spécifiques (« ? » ou « ! ») et peuvent être constituées d'un ou plusieurs syntagmes ou bien elles peuvent être des phrases complètes. Dans le cas des propositions interrogatives, l'ordre des éléments varie : le verbe précède le syntagme nominal sujet.

Exemples<fnref n="4" /> :

(10) *Halte au massacre du peuple palestinien!*

(11) *Quel est son véritable programme?*

Les relations syntaxiques à extraire doivent prendre en compte l'absence de sujet dans certains cas, ou l'ordre spécifique des constituants.

## Unités délimitées

Nous considérons comme « unités délimitées » des entités entourées de marques de clôture (cf. 3.3.1), principalement parenthèses, crochets, tirets, guillemets français (« »), guillemets anglais (" " ) ou apostrophes ( ' ). Selon leurs caractéristiques, elles sont généralement appelées citations, entités nommées (titres de livres, films, etc.), commentaires, appositions, dialogue transcrit, etc.

Ces unités apparaissent séparées du texte principal dans la mesure où elles sont entourées des marques de ponctuation ouvrantes et fermantes. Du point de vue de leur structure morpho-syntaxique, il peut s'agir de sigles, acronymes, mots, syntagmes, groupes de syntagmes ou phrases entières. Exemples :

(12) *Parmi les autres valeurs à la baisse, on remarquait Pinault-Printemps, dont les ambitions dans le secteur —très gourmand en capitaux— des télécommunications semblent inquiéter le marché.*

(13) *Le thème « Structure et Dynamique des Atomes et des Ions » a une place toute particulière dans les activités du laboratoire.*

(14) *Il évoque aussi, dans l' Express, les 'disparitions' et ce qu'était l'état d'esprit des chefs militaires de l'époque.*

L'annotation syntaxique de ces segments doit prendre en compte ces structures en tant que constituants propres, indépendamment de leur structure interne. Une telle annotation permettra une meilleure extraction des dépendances par la suite.

## Listes

Comme nous allons le montrer en détail plus loin (cf. 3.4), les listes sont des énumérations d'items organisés verticalement ("vertical lists" [Whi95]). Elles sont composées d'une séquence introductrice (amorce) ainsi que d'une série d'items introduits par des marques de ponctuation spécifiques (séparateurs ou organisateurs) :

<footnote n="4">⁴Tous les exemples sont extraits des corpus décrits à l'annexe A.</footnote>
(15) 3 - Desserrez la vis - pointeau de purge (un 1/2 tour à un tour).

4 - Appuyez sur la pédale de frein

5 - Fermez la vis - pointeau de purge (...).

(16) Le présent chapitre analyse certaines des possibilités commerciales existant au chapitre :

- des céréales;

- des oléagineux;

- des légumineuses à graines;

- [...]

Le traitement syntaxique de ces unités implique une bonne reconnaissance initiale de l'ensemble de la liste (cf. 5.2).

### Unités liées à la structure du document

Il s'agit en général de titres de sections ou sous-sections (cf. 3.6) apparaissant sans des marques de ponctuation « classiques » mais séparées du reste du texte par des marques visuelles (verticales et parfois horizontales). Ces unités sont constituées de noms, de groupes nominaux (principalement) mais peuvent être aussi des propositions complètes :

(17) TABLE DES MATIÈRES :

(18) 1. APERÇU DE L'AFRIQUE DU SUD

(19) L'emploi américain fait sortir le dollar de l'ornière

La principale difficulté pour l'analyse syntaxique est d'effectuer un repérage initial correct de ces unités (cf. 5.2).

Une étude plus détaillée de certains des phénomènes présentés dans cette section est donnée au chapitre 3.

## 2.4 Le problème des ambiguïtés structurelles

De façon générale, une des difficultés majeures de tout système d'analyse syntaxique automatique est le traitement des ambiguïtés au niveau de la phrase. Les ambiguïtés structurelles les plus importantes concernent des phénomènes comme le rattachement prépositionnel, la coordination et le repérage de termes complexes. Le traitement de ces phénomènes implique la prise en compte des ambiguïtés de rattachements des constituants.
### 2.4.1 Le rattachement prépositionnel

Le rattachement prépositionnel est le « cas canonique » de l'ambiguïté structurelle [HR93]. Le problème concerne le lien de dépendance entre un syntagme prépositionnel (SP) et une tête syntaxique qui peut être un verbe, un nom ou un adjectif. Selon la position du SP (notamment quand il se trouve après un verbe) il n'est pas toujours possible de déterminer quel est le bon rattachement sur la base de la structure morpho-syntaxique :

(20) *Les variations soumettent les particules à des mouvements ...*

(21) *Les variations soumettent les particules de faible résistance ...*

En effet, les deux phrases précédentes ont la même structure syntagmatique (SV SN SP); mais dans (20) le SP se rattache au verbe (*soumettre à mouvements*) alors que dans (21) le SP se rattache au nom (*particules de faible résistance*).

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIG. 2.1 – Exemple « simple » de rattachement prépositionnel ambigu.</figcaption></figure>

De plus, les possibilités de rattachement augmentent avec le nombre de constituants dans la phrase :

(22) *Il s'agit [de la propagation] [d'une énergie] mécanique [dans un milieu] matériel.*

Pour cet exemple, qui présente la configuration SV SP SP SA SP SA, le premier SP de la phrase se rattache au verbe sans ambiguïté. En revanche, *dans l'absolu et d'un point de vue syntaxique*, le deuxième SP « d'une énergie » peut être rattaché au verbe « agir » mais aussi au nom du SP précédent (« propagation »). De même, le SP « dans un milieu » peut être rattaché au verbe, au nom du premier ou du deuxième SP et aussi à l'adjectif « mécanique » (voir figure 2.2). Six rattachements sont donc possibles dans pour ces deux SPs, alors qu'en l'occurrence seules les relations « propagation d'une énergie » et « propagation dans milieu » seraient ici correctes.

Il est certain que l'ajout d'information linguistique plus riche (par exemple, la distinction entre arguments et circonstants –ajouts– ou l'utilisation de traits sémantiques) améliorerait la résolution des rattachements. Dans l'exemple, le lien « agit d'une énergie » serait d'office éliminé car le verbe « agir » régit un argument de _N_, en l'occurrence « d'une propagation ». Ce SP ne peut pas être un circonstant car la préposition « de » introduit un circonstant de matière, ou de localisation temporelle ou spatiale alors que les traits sémantiques de « propagation » ne le permettent pas.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIG. 2.2 – Exemple « complexe » de rattachements prépositionnels ambigus.</figcaption></figure>

Cependant, l'accès à de telles informations linguistiques n'est pas toujours possible (il n'existe pas à l'heure actuelle pour le français une base lexicale complète et facilement accessible contenant des informations affinées sur verbes, noms et adjectifs [BF00]). Dans ce cas, le système doit être capable de trouver le bon rattachement avec les informations dont il dispose.

Pour ce faire, un bon nombre d'analyseurs syntaxiques existants effectuent tout d'abord un découpage en syntagmes (cf. 1.5.2) et, dans un deuxième temps, cherchent à résoudre les ambiguïtés de rattachement en utilisant les têtes de ces syntagmes. Or, la tâche de découpage ne s'avère pas toujours optimale dès qu'il y a des groupes prépositionnels en jeu. Ainsi, d'après les résultats obtenus par [Mon02], l'identification de groupes prépositionnels par rapport à l'identification de groupes verbaux est globalement moins bonne : chez SCOL-CASS (anglais) [Abn96] 74,2 % de précision pour les SP et 85,6 % pour les SV ; chez IPS 80 % pour les SP et 98,5 % pour les SV.

En ce qui concerne l'extraction de dépendances, une évaluation de l'analyseur IFSP (anglais) [AMGP98] montre que des relations de dépendance comme le sujet obtiennent de meilleurs résultats que des dépendances liées au rattachement prépositionnel (il faut prendre en compte le fait que la stratégie appliquée pour l'extraction de relations de dépendance liées au rattachement prépositionnel est non-déterministe). Les rattachements dans IFSP [AMC97a] sont représentés par les relations NNPREP pour le rattachement au nom et VMODOBJ pour le rattachement au verbe. La relation sujet (SUBJ) a un taux de précision de 84,53 % alors que NNPREP seulement 53,37 % et VMODOBJ 65 %.

Voici quelques exemples avec des relations erronées extraites par IFSP :

(23) Several suspected thieves are juveniles hired by organized rings across the border, Flores said.

« Plusieurs voleurs suspects sont des jeunes payés par des bandes organisées de l'autre côté de la frontière, a dit Flores .»)
NNPREP (ring,across,border)

NNPREP (juvenile,by,ring)

(24) Joe Padilla, an Army spokesman, said he had no information on the circumstances of the accident.

(« Joe Padilla, un porte-parole de l'armée, a dit qu'il n'avait pas d'informations sur les circonstances de l'accident ».)

VMODOBJ(have,on,circumstance)

(25) Facing a possible challenge from Jesse Jackson, Washington Mayor M. Barry is heading (...)

(« Confronté à un possible défi venant de Jesse Jackson, le maire de Washington, M. Barry, mène (...) »)

VMODOBJ(face,from,Jackson)

Différentes méthodes sont proposées dans la littérature pour résoudre les ambiguïtés de rattachement dans le cadre de l'analyse syntaxique automatique. Nous en donnons une description détaillée, avec une proposition personnelle, dans la troisième partie de ce rapport.

## 2.4.2 Le marquage de la coordination

Un des problèmes d'ambiguïté structurelle les plus fréquents (avec le rattachement prépositionnel) est le marquage des coordinations. Une coordination unit deux éléments (unités lexicales, syntagmes, groupes de syntagmes ou propositions entières) de façon à ce que les éléments coordonnés réalisent la même fonction syntaxique.

La nature des éléments coordonnés peut être identique (par exemple deux syntagmes nominaux) ou bien différente (adjectif et participe passé, syntagme nominal et proposition subordonnée, etc.).

Les ambiguïtés au sein des coordinations peuvent porter sur l'élément coordonné lui-même (26) ou sur le rattachement d'un élément extérieur à la coordination (27) [Bru98] :

(26) [[Une pomme et une poire] ou une fraise]

[Une pomme et [une poire ou une fraise]]

(27) Il achète [[des livres et des cahiers] neufs]

Il achète [des livres et [des cahiers neufs]]

De plus, il existe des phénomènes très variés liés à la coordination.

L'ellipse est une coordination où l'un des éléments l'intégrant, souvent le deuxième, est absent (le sujet dans l'exemple suivant) :
(28) *Le débat concernant la nature juridique de la cession de 1940 [[est théorique en l'espèce] et [n'a pas à être tranché]]*.

Dans les **distributions** il y a deux coordinations en parallèle; les éléments sont liés
le premier avec le premier et le deuxième avec le deuxième (dans l'exemple suivant,
« *importés* » avec « à 4,3 » et « *exportés* » avec « à 5,45 milliards de rands »). On
retrouve dans la plupart des cas un adverbe ou un adjectif comme « *respectivement* »,
« *respectifs* », etc.

(29) *La valeur totale des produits agricoles [[importés] et [exportés]] a été estimée, en 1993, [[à 4,3] et [à 5,45 milliards de rands], respectivement]*.

Lors des **corrélations**, deux éléments coordonnés apparaissent avec un élément de coordination spécifique qui les précède : ni... ni..., soit... soit..., etc.

(30) *La Loi sur l'éducation n'exige pas que les enfants fréquentent [[soit une école laïque] [soit une école catholique romaine]].*

Les **énumérations**<fnref n="5" /> sont des coordinations contenant plus de deux éléments séparés par des virgules, sauf l'avant-dernier et le dernier qui sont généralement séparés par une conjonction de coordination. Parfois, elles présentent une marque de ponctuation spécifique (deux points précédant les éléments énumérés, des parenthèses) :

(31) *Présents : [les juges [La Forest], [L'Heureux-Dubé], [Sopinka], [Gonthier], [Cory], [McLachlin], [Iacobucci] et [Major]].*

(32) *Le réglage s'effectue dans l'ordre numérique des cylindres : [1, 2, 3 et 4].*

(33) Après avoir accédé aux salles d' information, les cinq candidats [( [Groupama], [Swiss Life], [Eureko] et [les deux américains [AIG et GE Capital]])] qui ont manifesté leurs intérêts pour l'assureur public sont à l'heure des choix.

L'identification automatique de la portée des éléments coordonnés exige un traitement spécifique au niveau du marquage en constituants et de l'extraction de dépendances. Quelques indices peuvent aider à identifier des éléments coordonnés : symétrie de la construction, absence ou présence homogène de déterminants, prépositions identiques, ponctuation, certaines restrictions sur les arguments sélectionnés... [Bru98].

2.4.3 Le repérage de termes complexes

Les termes sont « des objets linguistiques utilisés dans la littérature technique et scien-
tifique et visant à faire référence à des concepts de façon non ambiguë et consensuelle »
[Jac97].

On distingue traditionnellement les termes simples des termes complexes. Les premiers sont des unités lexicales pleines (des noms) alors que les deuxièmes sont des syntagmes

<footnote n="5">⁵Étant donnée leur similitude avec les listes, nous allons étudier les énumérations plus en détail (cf. 3.5).</footnote>
nominaux composés d'au moins deux unités lexicales pleines qui, de par leur structure, demandent une analyse syntaxique fine [Mor99].

Les termes complexes sont souvent assimilés à des noms composés<fnref n="6" />. On y retrouve une tête avec des modifieurs, organisés selon des contraintes d'ordonnancement assez rigides [Jac97]. Ils sont composés d'au moins un nom et peuvent contenir un adverbe, une préposition, plusieurs adjectifs et éventuellement une coordination : *monnaie unique* (N Adj), *commutateur d'éclairage* (N Prép N), *berges de résection microscopiquement envahies* (N Prép N Adv Adj), etc.

Plus le terme est complexe, plus on retrouve des problèmes de découpage terminologique. Dans [Jac97], l'auteur donne l'exemple de deux termes ayant une même structure morphologique (Adj N N) mais présentant une structure syntagmatique différente :

*[natural language] [processing]* (« traitement (automatique) du langage naturel »)

*[dynamic] [information processing]* (« traitement dynamique de l'information »)

Le parenthésage rend évident la différence qui se manifeste aussi lors de la traduction.

Les ambiguïtés structurelles concernent principalement la portée de la modification adjectivale ou nominale, parfois agravée par le phénomène de la coordination [Man01]. Les deux exemples suivants présentent aussi la même structure (deux noms coordonnés, le premier avec un modifieur Adj et le deuxième avec un modifieur N) mais le terme est différent dans les deux configurations :

*[[angiographic equipment] and techniques]* (« appareils de coronarographie et techniques »)

*[catheter [occlusion or infection]]* (« occlusion ou infection de cathéter »)

La résolution de ce type d'ambiguïté nécessite un apport important d'information lexicale dépendant du sous-langage de spécialité et difficilement généralisable à d'autres domaines.

Il existe différents outils dédiés à l'extraction de termes et de leurs variantes. Comme pour les analyseurs robustes (cf. 1.3) on distingue des méthodes symboliques (FASTR [JR94], LEXTER [Bou94]) et des méthodes statistiques [Chu88]. Il existe aussi des méthodes qui combinent les deux approches, symbolique et numérique [Dai94].

Comme c'est le cas pour la désambiguïsation du rattachement prépositionnel, des analyseurs comme IFSP adoptent une stratégie non déterministe dans le but d'extraire un maximum d'occurrences (parmi lesquelles il y a des candidats termes). Par exemple :

(34) Elle représente un marché en croissance à la fois vaste et très prometteur en particulier pour ce qui est des aliments à caractère ethnique.

NUNSURE( pour.ce.qui_est_des aliments à caractère ethnique )
NUNSURE( un marché en croissance à_la_fois vaste et très prometteur )
NUNSURE( un marché en croissance à_la_fois vaste et très prometteur en_particulier pour.ce.qui_est_des aliments à caractère ethnique )

<footnote n="6">⁶Les termes se distinguent des noms composés principalement par l'absence de déterminant.</footnote>
(35) *Ces grandeurs sont des données indispensables tant en astrophysique qu’en physique des plasmas ou même en physique nucléaire.*

NUNSURE( en physique_nucléaire )

NUNSURE( en physique des plasmas ou même en physique_nucléaire )

NUNSURE( en astrophysique qu'en physique des plasmas ou même en physique_nucléaire )

NUNSURE( des données indispensables tant en astrophysique qu'en physique des plasmas ou même en physique_nucléaire )

Dans IFSP, la relation NUNSURE extrait des groupes de syntagmes candidats à unités terminologiques. Le taux de précision de cette relation n'a pas été évalué mais, à l'évidence, les heuristiques mises en œuvre ne s'avèrent pas suffisantes.

## 2.5 Résumé

Dans ce chapitre, nous avons présenté une étude des principaux problèmes touchant à l'analyse syntaxique robuste.

D'une part, nous avons montré que l'objectif ambitieux de traiter des corpus tout venant de domaines et de genres hétérogènes implique une baisse des performances des analyseurs robustes (en termes de taux de précision) en ce qui concerne l'analyse lin guistique fournie. Les résultats de l'évaluation de deux analyseurs robustes existants démontrent empiriquement cette affirmation qui se justifie par la difficulté (ou impossi bilité) de modéliser dans une seule grammaire l'ensemble des phénomènes présents dans ces corpus.

Après avoir exploré les raisons de cette baisse des performances, nous avons aussi décrit brièvement des phénomènes liés à des marques non lexicales (ponctuation, marques visuelles, etc.) qui de façon générale ne sont pas pris en compte par les grammaires des analyseurs existants ou bien qui sont mal modélisés.

D'autre part, nous avons présenté globalement la problématique des ambiguïtés struc turelles que nous avons illustré, avec le cas du rattachement prépositionnel, de la coordi nation et du repérage de termes.

Dans le chapitre suivant, nous présentons en détail quelques phénomènes liés à la ponctuation et à la structure du document. Pour chacun d'eux, nous avons réalisé une étude linguistique et une étude sur corpus qui nous a conduit à proposer, dans la deuxième partie de ce document, un modèle d'analyseur robuste constitué de plusieurs grammaires qui tiennent compte du type de phénomène à traiter lors de l'analyse.

En ce qui concerne les ambiguïtés structurelles, spécialement le rattachement prépo sitionnel, nous proposons dans la troisième partie de ce mémoire une méthode qui permet d'améliorer leur traitement dans le cadre de l'analyseur syntaxique que nous avons utilisé.
<figure><img src="image_11.png" /></figure>
# Chapitre 3

## Étude de différents phénomènes

### 3.1 Introduction

Les résultats de l'évaluation de quelques analyseurs existants, sur des corpus variés, font ressortir l'une des difficultés principales à laquelle se heurtent la plupart des systèmes actuels : la large couverture de phénomènes présents dans les corpus est réalisée au détriment de la qualité des analyses. La variation de phénomènes linguistiques a donc d'importantes implications pour l'analyse syntaxique robuste.

Ainsi, les grammaires qui généralisent la description linguistique ont tendance à être imprécises, parce qu'elle ignorent de nombreuses formes linguistiques. D'autre part, des analyseurs très spécifiques (sorte de systèmes *ad hoc*) fournissent des analyses précises pour un certain domaine mais s'avèrent inappropriés à d'autres domaines.

Ces constats nous ont menée à proposer un modèle d'analyseur fondé sur une division de l'analyse linguistique en deux grands niveaux (deuxième partie de la thèse). L'établissement de ces niveaux est motivé par l'étude des phénomènes que nous présentons ici et que l'analyseur doit prendre en compte.

Nous faisons ainsi une première différence entre les phénomènes généralement bien modélisés et ceux qui entraînent des difficultés de traitement (au niveau de leur identification automatique, de leur structure ou des relations qui s'établissent entre les différents éléments les composant). Parmi ces derniers, on retrouve des phénomènes que nous avons brièvement présentés au chapitre précédent, à savoir des phénomènes liés à des marques non lexicales (par exemple la ponctuation) ou lexicales (par exemple le rattachement prépositionnel).

Dans ce chapitre, nous présentons une étude linguistique et empirique de quelques phénomènes que nous avons considérés comme complexes du point de vue de leur traitement syntaxique automatique, et qui feront l'objet de modélisation par des grammaires spécialisées dans notre système (cf. chapitre 6) :

- phénomènes liés à la ponctuation : entités entre guillemets ou parenthèses (3.3);

- phénomènes liés à la structure du document : listes et énumérations (3.4 et 3.5);

- phénomènes liés à la ponctuation et à la structure du document : titres (3.6).
## 3.2 Précisions terminologiques

Par souci de clarté, nous avons considéré nécessaire de définir au préalable des notions que nous allons employer fréquemment dans la suite de ce document.

### * Phrase

D'après l'étude sur corpus que nous avons réalisée, la notion classique de *phrase* ne s'avère pas adéquate à notre travail. En effet, il s'agit d'un concept trop *primitif* de découpage d'un texte sur des critères strictement linguistiques. Ainsi, cette notion ne tient pas compte de phénomènes mettant en cause des aspects plus structuraux comme la présentation logique des énoncés ou leur apparence visuelle [Luc00].

Nous avons considéré nécessaire d'élargir cette notion. On définit alors une *phrase* comme suit :

> « *Phrase* » : entité complète au sein du texte, c'est-à-dire, entité ne pouvant pas être subdivisée en plusieurs suites ayant chacune une fonction particulière dans le texte.

Les éléments qui intègrent une phrase sont liés les uns aux autres par des relations de dépendance qui ne dépassent pas les limites de cette entité.

Par leur nature, nous distinguons trois types de phrases : la phrase au sens « classique », la liste et le titre<fnref n="1" />.

Finalement, selon leurs caractéristiques morphosyntaxiques, nous faisons la différence entre des phrases de premier niveau (phrases N1 ou noyau) et les phrases de deuxième niveau (phrases N2 ou intégrant des phénomènes complexes). Nous les définirons en détail dans les chapitres 5 et 6, respectivement.

### * Syntagme noyau

Dans notre approche, à la base de toute analyse linguistique, nous faisons un découpage en « syntagmes noyau » (chunks, [Abn96]). Comme nous l'avons mentionné plus haut (cf. chapitre 1) il s'agit d'ensembles non récursifs des syntagmes classiques motivés par une preuve psycholinguistique :

> « *Syntagme noyau* » : noyau non-récursif d'un constituant (syntagme traditionnel), qui s'étend du début du constituant jusqu'à sa tête et qui n'inclut pas de dépendants au delà de cette tête.

En effet, la phrase « *Les achats de matières premières concernent surtout les industries de transformation.* » serait segmentée comme (1) selon une approche « classique » et comme (2) selon la perspective de découpage en syntagmes noyau :

<footnote n="1">¹Pour d'autres traitements linguistiques, d'autres types de phrases peuvent être envisagées. Dans sa thèse, F. Trouilleux découpe les textes en *sections* ou *articles*, qui sont des ensembles de phrases où certains éléments les intégrant peuvent avoir des liens de co-référence entre eux [Tro01].</footnote>
(1) [Les achats [de matières premières]] [concernent] surtout [les industries [de transformation]].

(2) [Les achats] [de matières] [premières] [concernent] surtout [les industries] [de [transformation]].

Lors du développement de la grammaire, nous avons été amenée à utiliser les douze types suivants de syntagmes noyaux :

- NP (syntagme nominal),

- AP (syntagme adjectival),

- PP (syntagme prépositionnel),

- IV (syntagme verbal infinitif),

- FV (syntagme verbal conjugué),

- GV (syntagme verbal participe présent),

- PAP (participe passé),

- SBC (proposition subordonnée),

- BG (début de groupe, conjonction de subordination),

- ADV (adverbe),

- CONJ (conjonction),

- DAT (date).

Par cohérence avec les sorties de notre analyseur, nous allons dorénavant utiliser cette terminologie pour faire référence aux différents types de syntagmes (par exemple, nous utiliserons NP pour parler des syntagmes nominaux et non pas SN).

### * Patron syntaxique

Lors de l'analyse de phénomènes liés à la ponctuation (3.3), on utilise cette notion pour étudier leurs caractéristiques morphosyntaxiques.

> « Patron syntaxique » : structure composée d'une tête ou noyau syntaxique éventuellement suivie d'une expansion.

Par exemple, le patron syntaxique de « toutes catégories de produits confondues » est un syntagme nominal (NP{toutes catégories}) suivi d'une expansion composée d'un syntagme prépositionnel et d'un participe passé (PP{de NP{produits}} PAP{confondues}).

### * Expansion

Il s'agit d'un élément linguistique qui dépend d'une tête syntaxique. Le nombre d'éléments pouvant composer une expansion ainsi que leur combinatoire sont élevés.

> « Expansion » : syntagme ou un ensemble de syntagmes (avec éventuellement des signes de ponctuation tels qu'une ou des virgule(s), deux points, point-virgule) qui agit en tant que complément de l'élément noyau (syntagme initial après la marque de ponctuation ouvrante).
Dans l'exemple « voir notre interview en pages 20 et 21 », après la marque de ponctuation ouvrante («) et la tête (le verbe à l'infinitif voir), l'expansion E est composée d'un syntagme nominal (« notre interview ») suivi d'un syntagme prépositionnel contenant une coordination de syntagmes nominaux (« pages 20 et 21 »).

Ces précisions étant faites, nous présentons dans la suite de ce chapitre une étude lin-
guistique suivie d'une étude sur corpus de différents phénomènes que nous avons considé-
rés complexes du point de vue de leur traitement syntaxique et pour lesquels nous avons
créé des grammaires spécialisées (décrites au chapitre 6).

3.3 Phénomènes liés à la ponctuation

Certains auteurs [SA97] constatent que les traitements spécifiques des marques de ponctuation en linguistique informatique sont peu nombreux, mis à part le travail de quelques auteurs ([Bri94], [Whi95], [Jon94], [Jon96]). Nous nous y intéressons tout d'abord d'un point de vue théorique et plus tard (cf. 6.3) du point de vue de l'implémentation d'une grammaire qui traite spécifiquement certaines marques de ponctuation.

3.3.1 Briève étude de la ponctuation

D'après [Jon96], il serait possible de distinguer quatre *entités orthographiques* : les entités lexicales (composées de caractères alphabétiques), les entités numériques (qui peuvent apparaître ensemble ou séparées des entrées lexicales ou de ponctuations spécifiques), les entités graphiques (des images) et la ponctuation. Toute information orthographique qui n'est pas alphanumérique ou graphique est considérée comme ponctuation.

On distingue trois types de phénomènes :

- sub-lexicaux : à l'intérieur d'unités lexicales (point dans les abréviations, tiret, apostrophe);

- inter-lexicaux : tout ce qui, conventionnellement, est considéré comme ponctuation ;

- super-lexicaux : phénomènes qui se produisent à un niveau supérieur au lexical, spécialement lors de la représentation textuelle (paragraphes, police, soulignés...)

La figure 3.1 récapitule la classification proposée par [Jon96].

Si on s'intéresse aux phénomènes inter-lexicaux, on peut alors établir une division du
point de vue de leur sémantique selon que ces phénomènes sont spécifiques à la source
(leur sens peut varier, par exemple #, $, @) ou indépendants de la source (leur sens ne
varie pas)<fnref n="2" />. Dans ce cas, ils sont alors *adjonctifs* ou *conjonctifs*.

D'après [Nun90], les *phénomènes adjonctifs* correspondent à des marques qui en-
cadrent des éléments lexicaux (*enclosing marks* selon [Mey87]). Les *phénomènes conjonc-
tifs* (*separators*, *ibid*.) sont des marques qui permettent de séparer les éléments lexicaux.

Notre étude portera dans un premier temps sur quelques phénomènes adjonctifs (que

<footnote n="2">²Ils sont cependant dépendants de la langue.</footnote>
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIG. 3.1 – Hiérarchie des marques de ponctuation.</figcaption></figure>

nous appelons « phénomènes de clôture ») et plus tard sur quelques phénomènes conjonctifs (« phénomènes de séparation »)$^3$.

#### Marques et phénomènes « de clôture »

Nous avons choisi de nous focaliser sur deux marques de clôture particulières : les parenthèses et les guillemets$^4$. Nous avons considéré les variations concernant les manifestations orthographiques de ces deux marques :

- parenthèses ( ) et crochets [ ], d'une part;

- guillemets français « » et guillemets anglais “ ”, d'autre part.

Pour les guillemets, nous considérons indifféremment la variante dite anglaise et française (en typographie française). En théorie, ils sont utilisés spécifiquement dans l'une ou l'autre langue mais, en pratique, en français l'emploi des deux types est plutôt aléatoire (selon l'auteur ou le support, on utilisera indifféremment l'un ou l'autre type). Il est à noter que ces marques de clôture sont présentes dans tous les systèmes d'écriture$^5$.

En tenant compte de ces marques, nous définissons les phénomènes de clôture comme des structures syntaxiques circonscrites par des marques du même nom. Voici quelques exemples :

<footnote>$^3$Dans le chapitre 6, nous décrivons les règles de grammaire associées à ces phénomènes.</footnote>

<footnote>$^4$À l'heure actuelle, nous n'avons pas pris en compte d'autres marques de clôture comme les tirets (—) ou les clefs ({ }).</footnote>

<footnote>$^5$En espagnol, par ailleurs, les points d'interrogation (?) et d'exclamation (!) seraient considérés comme des marques de clôture car elles entourent une entité (généralement la phrase).</footnote>
(3) *En 1994, le Congrès National d'Afrique (ANC), dirigé par Nelson Mandela, a été porté au pouvoir à la suite de la première élection multiraciale de l'histoire du pays.*

(4) *La délégation des pouvoirs relève du principe ultime « respondeat superior », autrement dit, la délégation est contrôlée par la loi elle-même.*

Deux marques de clôture peuvent parfois coexister, partiellement ou totalement :

(5) *Les cinq premiers appelants (les « appelants du groupe Adler ») sont les parents d'enfants qui fréquentent des externats juifs.*

(6) *La télévision est sa bête noire, de TF1 à la cérémonie des Césars et Hervé Bourges (« le roi des courges »), les hommes de droite l'inspirent, les socialistes l'agacent et il a décidé d'adopter un petit communiste (...).*

Le nombre d'éléments lexicaux à l'intérieur de ces marques est variable (de 1 à n). Dans nos corpus (décrits en section 3.3.2), nous avons obtenu automatiquement des moyennes de deux mots et démi pour les parenthèses et de presque onze mots pour les guillemets. Le nombre de mots est souvent plus réduit à l'intérieur des parenthèses que des guillemets (voir tables 1 et 2).

## Marques et phénomènes « de séparation »

On appelle phénomènes de séparation ou séparateurs [Nun90] les marques de ponctuation dont la fonction est de délimiter des parties d'unités<fnref n="6" />. Exemples :

(7) *La Reserve Bank of South Africa a fixé quatre conditions pour cela :*

- a. un renforcement des mesures de contrôle des changes;

- b. le maintien d'une politique budgétaire stricte;

- (...)

(8) *Dans le cas de la viande bovine, du colza, du blé et des huiles végétales, les contingents tarifaires établis sont de 26.254 tonnes, 871 tonnes, 97.333 tonnes et 61.083 tonnes, respectivement.*

Comme pour les phénomènes de clôture, ces marques sont ambiguës du point de vue de leur fonction ou de la nature des items qu'ils séparent [NBH01].

Voici la liste des séparateurs avec leurs caractéristiques principales :

Ils introduisent des citations, c'est-à-dire du discours rapporté (ils sont alors parfois suivis de guillemets). Ils apparaissent aussi lors de la mise en valeur d'une relation logique (explication, justification, conséquence, opposition...) [DSCH97].

<footnote>* *Les deux points :*</footnote>

<footnote n="6">⁶Certaines de leurs fonctions et usages seront étudiés ultérieurement (deux points pour les listes, point-virgule pour les items des listes, virgules pour des énumérations).</footnote>
* Le point-virgule :

Il sépare des phrases grammaticalement complètes dont les sens sont liés [DSCH97]. Il dénote une pause de durée moyenne. Il est présent aussi à la fin des alinéas (items) d'une liste.

* La virgule :

Elle est encore plus ambiguë du point de vue de sa fonction [BSA98]. La virgule sépare des éléments semblables (se substituant à la conjonction). Avec les deux points et le point-virgule, la virgule fait partie des séparateurs secondaires (*secondary boundary marks*, [NBH01]). Ils marquent des limites plus faibles par rapport au point et aux symboles d'interrogation et d'exclamation (*primary boundary marks*).

* Le tiret :

Il sépare des unités à part dans le discours (incises), mais aussi des items des listes [SA98]. Il est aussi présent dans la transcription de dialogues pour marquer les différentes répliques.

Tous ces séparateurs sont présents, avec un rôle spécifique, au sein d'une même structure : les listes (cf. 3.4).

### 3.3.2 Observations empiriques

Pour l'étude sur corpus de ces phénomènes, nous avons utilisé un ensemble de textes de 122.782 mots provenant de domaines variés : rapport économique, manuel technique, rapports juridiques, rapports scientifiques (médecine et énergie), journaux (*Le Monde*, *Libération*, *La Tribune*, *Les Echos*).

La différence entre le nombre d'occurrences d'un phénomène et le nombre de phrases contenant ce phénomène s'explique par le fait qu'une phrase peut présenter plus d'un couple de parenthèses ou plus d'un couple de guillemets. Cette différence est plus significative pour les parenthèses car souvent, une même phrase contient jusqu'à six ou sept couples de parenthèses ou crochets (cas des phrases avec sigles ou références bibliographiques).

Les parenthèses s'avèrent de loin le phénomène de clôture le plus fréquent dans les différents corpus. La présence de guillemets, quel que soit leur type (" ou « »), est beaucoup moins significative.

Si on tient compte de la longueur des phrases, ce sont les guillemets français (« ») qui apparaissent dans des phrases plus longues (une moyenne de 24 mots par phrase). En général, ce sont aussi les guillemets qui contiennent le plus grand nombre de mots (une moyenne de 11,5 mots). En revanche, la moyenne du nombre de mots dans des parenthèses et crochets est beaucoup plus réduite. L'usage est donc très différent.

<table><caption>Table 1. Nombre de mots (parenthèses).</caption><thead><tr><td>Phénomène</td><td>Mots par phrase</td><td>Mots entre marques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Parenthèses</td><td>13,3 mots</td><td>2,9 mots</td></tr><tr><td>Crochets</td><td>8,8 mots</td><td>1,2 mots</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>12,3 mots</td><td>2,5 mots</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 2. Nombre de mots (guillemets).</caption><thead><tr><td>Phénomène</td><td>Mots par phrase</td><td>Mots entre marques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Guillemets “ ”</td><td>13,5 mots</td><td>10,2 mots</td></tr><tr><td>Guillemets « »</td><td>24,1 mots</td><td>11,5 mots</td></tr><tr><td>Moyenne</td><td>16,1 mots</td><td>10,8 mots</td></tr></tbody></table>

Dans les sous-sections suivantes, nous caractérisons de façon générale chaque phénomène et nous montrons sa distribution dans les corpus par rapport à ses patrons syntaxiques (la nature des éléments linguistiques à l'intérieur des marques de clôture). Cette étude de corpus permet de dégager les principales fonctions syntaxiques adaptées aux phénomènes de clôture que nous modélisons plus loin (chapitre 6).

### 3.3.3 Parenthèses

D'après [Nun90] et du point de vue de leur catégorie syntaxique, les parenthèses sont des « adjoints » (*adjuncts*) à l'intérieur d'une phrase ou d'un paragraphe. Ce sont des constituants allant d'un seul mot à une phrase complète. Ils ne peuvent pas apparaître en position initiale, c'est-à-dire antéposés à la catégorie qui les domine (et de laquelle ils dépendent). Généralement, ils ne peuvent pas contenir un « adjoint » du même type, à moins qu'il s'agisse d'une variante orthographique, c'est-à-dire que (*x* (*y*)) serait rare mais pas (*x* [*y*]).

Du point de vue pragmatique, les parenthèses encadrent une indication accessoire. Dans ce sens, ils ont une valeur identique à la double virgule et aux tirets. Les éléments entre parenthèses peuvent être grammaticalement indépendants du reste de la phrase ou lui être reliés [DSCH97].

Nous avons étudié la nature morphosyhtaxique des éléments intégrant des parenthèses. Pour ce faire, nous avons calculé leurs « patrons syntaxiques » en utilisant les mêmes corpus décrits en 3.3.2.

La Table 3 montre la distribution des parenthèses dans les corpus (crochets inclus) selon la nature des éléments syntaxiques et/ou lexicaux qui les intègrent. Les abréviations employées sont celles mentionnées plus haut (*cf*. 3.2); *Prop* correspond à une proposition de type *SVO*.

Les patrons syntaxiques dans le tableau représentent la tête par un syntagme (*NP*, *AP*, etc.) et l'expansion qui en dépend par le symbole *E* :
<table><caption>Table 3. Distribution de patrons syntaxiques intégrant des parenthèses.</caption><thead><tr><th><i>Patron syntaxique</i></th><th><i>Nbre d'occurrences</i></th><th><i>% d'apparition</i></th></tr></thead><tbody><tr><td>( NP <i>E</i>)</td><td>1358</td><td>82,5 %</td></tr><tr><td>( AP <i>E</i>)</td><td>56</td><td>3,4 %</td></tr><tr><td>( PP <i>E</i>)</td><td>55</td><td>3,3 %</td></tr><tr><td>( Prop )</td><td>27</td><td>1,6 %</td></tr><tr><td>( IV <i>E</i>)</td><td>25</td><td>1,5 %</td></tr><tr><td>( FV <i>E</i>)</td><td>19</td><td>1,1 %</td></tr><tr><td>( BG/SBC <i>E</i>)</td><td>15</td><td>0,9 %</td></tr><tr><td>( PAP <i>E</i>) ou ( ADV <i>E</i>)</td><td>14</td><td>0,9 %</td></tr><tr><td>( CONJ <i>E</i>) ou ( DAT <i>E</i>)</td><td>11</td><td>0,7 %</td></tr><tr><td>( GV <i>E</i>)</td><td>6</td><td>0,4 %</td></tr><tr><td><i>Autre</i></td><td>34</td><td>2 %</td></tr><tr><td><b>Total</b></td><td><b>1645</b></td><td><b>100 %</b></td></tr></tbody></table>

On constate qu'une grande majorité des parenthèses sont composées de syntagmes nominaux (simples ou multiples, suivis d'autres types d'éléments ou non). Exemples :

(U.E.)
( NP{groupements} PP{de NP{femmes}} , principalement )
( NP{hôtels} , NP{restaurants} , NP{stations} PP{de NP{vacances}} )

La catégorie *Autre* correspond à des parenthèses contenant souvent des symboles (+ NP), (< NP PP), (FV < NP), etc.

( NP{Indice} PP{de NP{Karnofsky}} < NP{70} )
( + NP{NOUN{7,2 %}} )

Un bon nombre de patrons syntaxiques contiennent des virgules (il s'agit dans la plupart de cas d'énumérations) :

( NP{Société Générale} , NP{CL} , NP{Natexis Capital} )
( AP{battantes} , AP{coulissantes} , AP{pliantes} , PP{à NP{tambour}} ... )

Certains patrons contiennent des ponctuations autres que des virgules : deux points, points d'interrogation, etc.

( NP{photo 11} : NP{Mélanome} PP{sur NP{mélanose}} PP{de NP{Dubreuil}} )
( IV{sans démarrer} ! )

Un nombre réduit d'exemples trouvés contient des guillemets imbriqués dans des parenthèses : (« FV Coord FV »), (NP NP, NP " NP " ), etc. ou bien présente des parenthèses (ou crochets) imbriqués.

(« FV{payez} et FV{emportez} »)
( NP{ELF Prestigrade} " NP{TS} " , NP{ELF Multigrade} " NP{S} " )
( NP{Figure} NP{1} ( NP{b} ) )

L'utilisation de crochets est beaucoup moins fréquente que celle des parenthèses. Ils sont employés pour encadrer une information accessoire à l'intérieur des parenthèses ou
bien dans des usages très spécifiques (références bibliographiques, par exemple). Ils n'ap-
paraissent pas dans tous les types de corpus; leur emploi est restreint (corpus juridique
et scientifique, principalement).

[ NP{1995} ]
[ NP{TRADUCTION} ]
[ NP{L'article} NP{23} ]
[ NP{KANG1992} ]

3.3.4 Guillemets

Comme les parenthèses (bien que [Nun90] n’en parle pas explicitement), les guillemets sont aussi des « adjoints » du point de vue de leur catégorie syntaxique. Ce sont aussi des constituants allant d’un seul mot à une phrase complète (voire plusieurs). À la différence des parenthèses, ils peuvent apparaître en position initiale, c’est-à-dire antéposés à la catégorie qui les domine (et de laquelle ils dépendent), aussi bien que postposés. Exemple :

Les huiles sont de qualités variables et numérotées sous la forme “xWy” (15W40 par exemple). “x” représente la viscosité à froid.

Dans cet exemple, “xWy” succède la tête syntaxique dont il dépend (*forme*) alors que “x” apparaît devant sa tête (*représente*). Indépendamment de la position occupée, les structures entourées de guillemets dépendent toujours d’un autre élément dans la phrase.

D'un point de vue pragmatique, les guillemets marquent les limites d'un texte considéré par l'auteur comme « étranger » à son propre discours [DSCH97]. On constate différents usages, notamment citations, dialogue rapporté et mise en valeur d'un mot (en concurrence avec d'autres 'moyens' comme l'utilisation des italiques, du souligné, etc.). L'utilisation d'un type de guillemets ou autre (français ou anglais) est souvent indifférente (subjective ?) et dépend de l'origine du corpus, de l'auteur...

La Table 4 montre la distribution des guillemets dans le corpus selon la nature des éléments syntaxiques et/ou lexicaux qui les intègrent :

<table><caption>Table 4. Distribution de patrons syntaxiques intégrant des guillemets.</caption>
  <thead>
    <tr>
      <th>Patron syntaxique</th>
      <th>Nbre d'occurrences</th>
      <th>% de phrases</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>« NP E »</td>
      <td>217</td>
      <td>48,9 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« Prop »</td>
      <td>52</td>
      <td>11,9 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« AP E »</td>
      <td>51</td>
      <td>11,7 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« FV E »</td>
      <td>27</td>
      <td>6,2 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« IV E »</td>
      <td>27</td>
      <td>6,2 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« PP E »</td>
      <td>21</td>
      <td>4,8 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« SBC E »</td>
      <td>18</td>
      <td>4,2 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« PAP E »</td>
      <td>10</td>
      <td>2,3 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>« ADV E »</td>
      <td>5</td>
      <td>1,1 %</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Autre « ... »</td>
      <td>7</td>
      <td>1,6 %</td>
    </tr>
  </tbody>
  <tfoot>
    <tr>
      <td><strong>Total</strong></td>
      <td><strong>435</strong></td>
      <td><strong>100 %</strong></td>
    </tr>
  </tfoot>
</table>
Comme pour les parenthèses, ce sont les structures avec des syntagmes nominaux les plus fréquentes (en général des noms seuls ou bien des combinaisons de NPs, APs et PPs). Il faut remarquer la présence plus fréquente de phrases complètes, qu'elles soient noyau ou pas. Parfois, aussi, plus d'une phrase peut être comprise dans des guillemets.

« NP{subterfuge} »

« NP{Convention} AP{européenne} PP{de NP{sauvegarde}} PP{des NP{droits de l'homme}} et PP{des NP{libertés}} AP{fondamentales} »

"{NP{Il} FV{se trompait} {complètement} .}"

Comme pour les parenthèses, aussi, on constate la présence d'autres signes de ponctuation à l'intérieur des guillemets, généralement deux points, des points d'exclamation, interrogation ou des parenthèses. Nous n'avons pas trouvé de guillemets imbriqués dans les corpus utilisés.

" NP{Guide} PP{des NP{débouchés}} AP{commerciaux} PP{en NP{Afrique du Sud}} : AP{Additifs} et NP{ingrédients} AP{alimentaires} "

" NP{Un AP{premier ministre}} PP{de NP{droite}} ou PP{de NP{gauche}} ? "

« IV{faire monter} NP{les coûts} et , PP{par NP{ce biais}} , [ de ] IV{pousser} NP{les prix} PP{à NP{la hausse}} »

## 3.4 Listes

Les listes, présentes de façon variable selon le type, le genre ou le domaine du corpus, sont des phénomènes qui, de par leurs caractéristiques, mettent en jeu des paramètres liés à la structure du document (espaces verticaux et horizontaux). Nous avons jugé indispensable de prendre en compte ces paramètres lors de la modélisation des listes dans le cadre de la grammaire de notre analyseur car ils sont à la base de la définition des listes.

La notion de « liste » doit cependant être bien définie. Certains auteurs [LGDM+99] appellent *énumération* tout type de structure énumérative. Pour nous, les *énumérations* sont des structures énumératives où les différents items ne présentent pas des paramètres dispositionnels (cf. section 3.5). Nous considérons alors les *listes* comme des structures énumératives organisées verticalement (*vertical lists* [Whi95]).

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIG. 3.2 – Typologie de structures énumératives.</figcaption></figure>
D'après [LGDM+99], les « énumérations » selon leur dénomination (**listes** pour nous) « sont le plus communément appréhendées comme un moyen de mettre en relief de façon identique des objets ou des entités fonctionnellement équivalentes ». Cette mise en relief des items est due précisément à l'organisation verticale : chaque élément représentant une entité énumérée (**item**) apparaît disposé en dessous du précédent, avec un **séparateur** ou **organisateur** devant et, dans la plupart des cas, un séparateur derrière.

Nous allons par la suite caractériser du point de vue linguistique ces séparateurs puis les deux composants principaux des listes : *l'amorce* et *l'ensemble d'items*. Finalement, nous montrons quelques relations sémantiques établies au sein des listes.

### 3.4.1 Les marques

Les listes présentent un nombre important de marques de différentes sortes. La notion de *marque* doit être comprise au sens large : elle inclut de la typographie, des paramètres de mise en forme, de la ponctuation, etc. D'après [LGDM+99] on peut classifier ces marques en trois groupes :

a) marques typographiques

b) marques dispositionnelles

c) marques lexico-syntaxiques

#### a) Marques typographiques

Les marques typographiques sont fondamentales dans les listes. Elles aident à une meilleure visualisation des différents composants de cette structure énumérative. Il en existe différents types, chacun ayant une position et une fonction particulière au sein de la liste.

En fin d'amorce on retrouve la plupart des cas les deux points [ :]. Ils introduisent l'ensemble d'items de la liste.

En début d'item, on distingue deux types de marques typographiques :

- séparateurs, des marques de ponctuation telles que [-], [*] et [.];

- organisateurs, des symboles alphanumériques suivis de parenthèse fermante, point, tiret, etc. comme [a)], [i.] ou [1-].

En fin d'item, les séparateurs plus usuels sont le point-virgule [ ; ], la virgule [ , ] et le point [ . ], bien que dans certains cas il n'y ait pas du tout de marque.

Finalement, en fin de liste c'est le point [ . ] le séparateur le plus utilisé (il équivaut au point de fin de phrase).

#### b) Marques dispositionnelles

Comme les marqueurs typographiques, les marques dispositionnelles sont importantes pour la mise en page (*layout*) : elles aident au repérage visuel de la liste. On distingue les *blancs* [LGDM+99] (ou *espaces* [DH96]) verticaux et horizontaux. Les premiers sont des
retour(s) à la ligne entre l'amorce et le premier item et parfois entre les différents items ; les espaces horizontaux sont des tabulations en début d'item.

### c) Marques lexico-syntaxiques

Les marques lexico-syntaxiques se trouvent dans l'amorce. Il s'agit de :

- numéraux, groupes nominaux spécifiques (« trois », « les ... suivants », « plusieurs », « certains », etc.)

- classifieurs génériques (« critères », « possibilités », « contraintes », « étapes », « types », etc.)

- classifieurs de discours (« remarques », « réponses », « observations », etc.)

Le deuxième groupe est sous-divisé par [LGDM<sup>+</sup>99] en deux groupes *classifieurs génériques* et *classifieurs de domaine*, ces derniers étant des noms moins généraux et particuliers à un domaine (« critères », « contraintes »). Cette distinction ne nous semble pas nécessaire dans le cadre de l'analyse syntaxique robuste<sup>7</sup>.

## 3.4.2 L'amorce

L'amorce ou séquence introductrice (ou encore déclencheur [Bus00]) est une phrase ou ensemble de segments (groupes nominaux, adjectivaux, prépositionnels, etc.) qui a comme fonction d'introduire les items de la liste. Elle est composée principalement d'un *noyau*, elle peut contenir des éléments "annexes" (parfois d'autres phrases) et elle finit, en général, par deux points.

Dans la plupart des cas, le *noyau de l'amorce* contient un mot qui agit en tant qu'hyperonyme de l'ensemble d'items de la liste (appelé aussi *classificateur* [Bus00]) et un ou plusieurs *modifieurs* de celui-ci. Les modifieurs apportent des précisions, c'est-à-dire qu'ils restreignent le champ sémantique du classificateur.

Les *annexes* introduisent ou apportent un complément d'information aux éléments principaux de la liste (noyau et items). Du point de vue syntaxique, les annexes apportaient seulement dans le cas où le noyau est le complément d'objet direct de la phrase-amorce.

La figure suivante schématise les composants d'une amorce :

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIG. 3.3 – Éléments composant l'amorce d'une liste.</figcaption></figure>

D'après cette figure, on peut décomposer l'exemple comme suit :

<footnote n="7">⁷Lors d'une analyse sémantique elle est peut-être importante.</footnote>
(9) *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 :*

- un métal de transition.

- une source d'azote.

- une source de carbone.

- un traitement thermique.

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIG. 3.4 – Amorce avec annexes.</figcaption></figure>

Les annexes n'apparaissent pas toujours dans la structure d'une amorce. Ainsi, elles sont inexistantes lorsque le noyau de l'amorce est syntaxiquement le sujet de la phrase :

(10) *Les différents paramètres favorisant l'interférence avec les systèmes électriques sont :*

- Faible voltage de circuit,

- Faible résistance,

- Situation à l'intérieur du compartiment moteur,

- Non écrantement par du métal.

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIG. 3.5 – Amorce sans annexes.</figcaption></figure>

Les exemples précédents permettent d'identifier, toujours du point de vue syntaxique, deux types d'amorces : les *amorces saturées* et les *amorces non saturées*.

### A) Amorce saturée

Les amorces saturées (AS) sont des phrases complètes, presque syntaxiquement indépendantes par rapport à l'ensemble d'items de la liste. Exemple :
(11) Ainsi, si l'on prend les activités les plus importantes qui caractérisent l'industrie de la chaussure, on se rend compte de trois choses essentielles :

- une faible performance au niveau de la tâche

- le manque d'intégration de chaque activité dans un processus global

- l'absence de polyvalence.

B) Amorce non saturée

Les amorces non saturées (ANS) sont des propositions syntaxiquement incomplètes dont les constituants manquants sont fournis par les items de la liste. Exemple :

(12) *Les dispositions de cette Convention ne seront pas applicables aux personnes dont on aura des raisons sérieuses de penser :*

a) Qu'elles ont commis un crime contre la paix, un crime de guerre ou un crime contre l'humanité (...);

b) Qu'elles ont commis un crime grave de droit commun en dehors du pays d'accueil avant d'y être admises comme réfugiés;

c) Qu'elles se sont rendues coupables d'agissements contraires aux buts et aux principes des Nations Unies.

Un cas précis d'amorce non saturée est celui des *formes réduites*. Dans ces cas, l'amorce est uniquement composée d'un groupe nominal (on peut la considérer comme une pro-position avec un verbe *être* elliptique). Exemple :

(13) *Tumeurs primitives bénignes du rachis*

- Granulome éosinophile

- Kyste anévrismal

- Hémangiome vertébral

L'exemple ci-dessus pourrait se paraphraser par "Les tumeurs primitives bénignes du rachis sont : le granulome, le kyste ...". On remarquera que dans ce cas l'amorce est une sorte de titre et pour cette raison elle ne présente pas les deux points habituels à la fin.

Finalement, il existe des amorces où l'annexe et surtout le noyau se trouvent dans la phrase précédente. La recherche de l'hyperonyme noyau doit avoir recours à des techniques de résolution d'anaphore. Dans l'exemple, « *il s'agit* » devrait pouvoir être en relation avec « *exigences* », qui dans ce cas est l'hyperonyme de « *qualité* », « *complexité* » et « *durée* ».

(14) *Concernant l'entreprise de céramiques sanitaires, trois exigences essentielles, inhérentes au procès, déterminent fortement l'obtention de la qualité du produit. Il s'agit de :*

- la qualité de fabrication, inhérente au cahier des charges. Elle porte notamment sur les aspects de surface (grain incrusté, fente, couleur...);

- la forte complexité. La production est par exemple dépendante des données climatiques dans la mesure où le Mistral génère un air sec qui modifie les temps de prise et de raffermissement;

- les durées techniques déterminantes.
### 3.4.3 L'ensemble d'items

La disposition verticale de l'ensemble d'items est la caractéristique visuelle principale des listes. Ces items constituent les différents éléments énumérés et dans la plupart des cas ils présentent une structure parallèle (i.e. des noms suivis de groupes prépositionnels, des propositions, etc.)<fnref n="8" />, c'est-à-dire qu'ils sont équivalents morpho-syntaxiquement. En effet, les différents items d'une liste ont la même fonction syntaxique et dépendent de la même tête.

Chaque item de l'ensemble est introduit par une marque typographique. Le cas où les débuts d'items n'ont pas de marque de séparation n'est pas fréquent.

Pour les amorces saturées (AS), l'ensemble d'items constitue une liste d'éléments hyponymes du classificateur. Exemple :

(15) *Il existe deux familles de moteurs automobiles :*

1) *Les moteurs à explosion, dans lesquels la combustion de l'essence est amorcée par l'étincelle de la bougie ;*

2) *Les moteurs DIESEL, dont la combustion est amorcée par l'injection de gas-oil sous pression dans de l'air comprimé, ce qui produit une auto-inflammation.*

Dans le cas des amorces non saturées (ANS), l'ensemble d'items est constitué, la plupart des cas, des objets d'un verbe transitif (*inclure*, *recommander*, *comprendre*, *pré-senter*, etc.), des attributs du verbe *être*, des compléments prépositionnels d'un verbe intransitif (*porter sur*, *dépendre de*, *viser à*, *consister à*, etc.). Exemples :

(16) *Sur 202 salariés, il y a :*

. 70 manoeuvres (dont 69 femmes)

. 44 OS1 (dont 30 femmes)

. 72 OS2 (hommes)

. 16 mécaniciens (hommes)

(17) *Il s'agit de développer une dynamique interne qui vise à :*

- disposer d'un outil de production le plus performant possible (innovation technologique - productivité - qualité)

- maîtriser les nouvelles technologies (plus la technologie est performante plus on arrive à obtenir la complexité croissante du produit demandée)

- développer la créativité et l'adapter aux besoins des marchés (existants et à créer)

Le nombre d'items est assez variable, le minimum étant deux, le maximum autour de la dizaine, avec une moyenne de trois ou quatre items par liste.

Du point de vue morphosyntaxique (nature des items), un grand nombre d'items est constitué d'un syntagme nominal suivi ou non d'une *expansion*<fnref n="9" />.

<footnote n="8">⁸Il est plutôt rare que les items d'une même liste aient des structures morphosyntaxiques très différentes.</footnote>

<footnote n="9">⁹Rappel : l'expansion est l'ensemble de syntagmes modifiant le syntagme principal ou noyau.</footnote>
### 3.4.4 Relations sémantiques

Du point de vue sémantique, on peut distinguer deux types de relation entre le noyau de l'amorce et les items de sa liste.

Le premier cas est celui d'une relation d'hyperonymie-hyponymie (relation « is a »), c'est-à-dire que le noyau de l'amorce a une signification plus générale que les items, qui sont plus spécifiques. C'est le cas de l'exemple suivant :

(18) *Il existe plusieurs appellations pour les moteurs automobiles :*

Moteur en ligne : les cylindres, pistons, bielles, et vilebrequin sont monté sur le même axe, l'un à la suite de l'autre.

Moteur en V : les cylindres ont une disposition opposée qui varie de 15 à 90 avec un axe identique (vilebrequin).

Moteur à plat : les cylindres sont opposés deux à deux, ce qui équivaut à un moteur en V et l'angle est de 180.

L'autre type de relation sémantique est une relation d'holonymie-méronymie (relation « fait partie de »). Dans ce cas, le noyau représente un "tout" et les différents items ses parties. Chaque item est ainsi un composant (du point de vue sémantique) de l'amorce :

(19) *Description d'un pneumatique :*

1) La carcasse est le squelette du pneu, elle est composée de plusieurs nappes (...).

2) Le talon est l'élément de liaison avec la jante, il se compose d'une tringle en acier sans soudure (...).

3) Les flancs encaissent la charge, il protègent la carcasse des chocs latéraux et assurent la souplesse du pneumatique.

4) La bande de roulement est la partie en contact avec le sol.

La relation d'holonymie-méronymie est moins fréquente que la relation d'hyperonymie-hyponymie : sur cinquante listes extraites au hasard des corpus variés, après vérification manuelle, 36 listes (72 %) sont des cas d'hyperonymie-hyponymie, 3 listes (6 %) des cas d'holonymie-méronymie, le reste étant des cas n'appartenant à aucune de ces deux possibilités.

### 3.4.5 Étude sur corpus

Les corpus utilisés pour cette étude sont des corpus variés récupérés sur le Web (mai 2001), moyennant des requêtes ciblées<fnref n="10" />. Ils proviennent de quatre domaines différents : juridique, économique, technique, scientifique (médical et physique).

De ces corpus, nous avons recupéré 217 listes. Elles présentent les caractéristiques suivantes :

<footnote n="10">¹⁰Nous avons soumis des requêtes au moteur de recherche avancée d'Altavista telles que suivants :
comme NEAR :,
sont NEAR :,
etc.</footnote>
<table><caption>Table 5. Distribution et caractérisation des listes étudiées.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>Nbre listes</th><th>Moy. mots/liste</th><th>Moy. mots/amorce</th><th>Moy. mots/item</th></tr></thead><tbody><tr><td>Scientifique</td><td>72</td><td><strong>59</strong></td><td>12</td><td><strong>10</strong></td></tr><tr><td>Économique</td><td>72</td><td>65</td><td>14</td><td>12</td></tr><tr><td>Technique</td><td>38</td><td>63</td><td><strong>11</strong></td><td>13</td></tr><tr><td>Juridique</td><td>35</td><td><strong>114</strong></td><td><strong>17</strong></td><td><strong>20</strong></td></tr><tr><td>total</td><td>217</td><td>71</td><td>14</td><td>13</td></tr></tbody></table>

Les listes plus longues sont celles appartenant au domaine juridique (les items incluent souvent plusieurs phrases) ; les listes plus courtes sont celles du domaine scientifique (les items sont souvent des noms ou des syntagmes nominaux courts —deux ou trois mots).

Les plus longues amorces (plus de 17 mots) ainsi que les items plus longs (plus de 20 mots par item) se trouvent dans les corpus juridiques. En revanche, les amorces plus courtes se trouvent dans les corpus techniques et scientifiques (moins de 12 mots). Les corpus scientifiques présentent aussi les items les plus courts (en moyenne 10 mots).

## Marques de ponctuation

Typologie de séparateurs présents dans les listes étudiées :

<table><caption>Table 6. Distribution des séparateurs selon localisation dans les listes.</caption><thead><tr><th>Séparateurs</th><th>Fin d'amorce</th><th>Fin d'item</th><th>Fin de liste</th></tr></thead><tbody><tr><td>[ : ]</td><td><strong>209</strong></td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>[ ; ]</td><td>-</td><td>67</td><td>-</td></tr><tr><td>[ , ]</td><td>2</td><td>13</td><td>-</td></tr><tr><td>[ . ]</td><td>2</td><td>64</td><td><strong>187</strong></td></tr><tr><td>[ ]</td><td>4</td><td><strong>70</strong></td><td>25</td></tr><tr><td>autres</td><td>-</td><td>3</td><td>5</td></tr></tbody></table>

La catégorie *autres* inclut [!], [?], ["], [...]. Par exemple :

(20) *En même temps, ils se posent un certain nombre de questions, qui restent sans réponse, ce qui montre bien, entre autres, que la circulation de l'information est faible, mais aussi le partage de la stratégie en matière d'organisation de production. Par exemple :*

- *Pourquoi un carrousel sur tel module et pas sur l'autre ?*

- *A-t-on fait des analyses comparées : productivité-souplesse ? Quelles sont les conclusions ? ... Quelle décision ? ...*

- *Quelles consignes pour le nouveau poste prévu pour faire la navette : piqûre / réparation / coupe ?, etc.*

La fin des items est assez variable, même s'il existe une règle typographique qui conseille de finir les items avec des points-virgules (sauf le dernier qui doit finir par un point).
Le tableau suivant montre une typologie de séparateurs et organisateurs en début d'items des listes.

<table><caption>Table 7. Distribution des marques de séparation.</caption><thead><tr><th>Séparateurs</th><th>Début d'items</th></tr></thead><tbody><tr><td>[-]</td><td>123</td></tr><tr><td>[.]</td><td>12</td></tr><tr><td>[*]</td><td>2</td></tr><tr><td>total sép.</td><td>137</td></tr></tbody><thead><tr><th>Organisateurs</th><th>Début d'items</th></tr></thead><tbody><tr><td>[1) 1. 1-]</td><td>33</td></tr><tr><td>[a) a. a-]</td><td>25</td></tr><tr><td>[i) i. i-]</td><td>4</td></tr><tr><td>total org.</td><td>62</td></tr></tbody><tbody><tr><td>total autres marques</td><td>18</td></tr></tbody><tbody><tr><td>total global</td><td>217</td></tr></tbody></table>

La présence de séparateurs et organisateurs est assez variable, avec une prédominance des marques typographiques sur les alphanumériques (environ deux tiers / un tiers).

## Amorces

Concernant les amorces on constate une répartition équilibrée entre amorces saturées (AS) et amorces non saturées (ANS) : 52,5 % des amorces correspondent à des AS et 47,5 % à des ANS.

<table><caption>Table 8. Distribution des types d'amorce.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>Saturées</th><th>Non Saturées</th></tr></thead><tbody><tr><td>Scientifique</td><td>34</td><td>40</td></tr><tr><td>Économique</td><td>42</td><td>29</td></tr><tr><td>Technique</td><td>26</td><td>11</td></tr><tr><td>Juridique</td><td>12</td><td>23</td></tr><tr><td>total</td><td>114</td><td>103</td></tr></tbody></table>

Les amorces saturées prédominent dans les corpus économique et technique ; les non saturées plutôt dans les corpus scientifique et juridique.

Par ailleurs, parmi les ANS il y a 15 formes réduites (dont 13 dans des corpus scientifiques et 2 dans le corpus techniques). Elles représentent 7 % du total des amorces des listes du corpus.

## Items

Le tableau suivant montre le nombre d'items par liste classés selon le domaine du corpus. Tel que nous l'avons défini plus haut, une liste présente un minimum de deux
items.

<table><caption>Table 9. Nombre d’items des listes par domaine du corpus.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>2 items</th><th>3 items</th><th>4 items</th><th>5 items</th><th>6 items</th><th>+6 items</th></tr></thead><tbody><tr><td>Scientifique</td><td>22</td><td><strong>25</strong></td><td>14</td><td>5</td><td>3</td><td>3</td></tr><tr><td>Économique</td><td>15</td><td>20</td><td><strong>21</strong></td><td>4</td><td>4</td><td>8</td></tr><tr><td>Technique</td><td>10</td><td><strong>14</strong></td><td>7</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>Juridique</td><td><strong>13</strong></td><td>9</td><td>4</td><td>4</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>total</td><td>60</td><td>68</td><td>46</td><td>15</td><td>11</td><td>17</td></tr></tbody></table>

En général, les listes ont de 3 à 4 items (moyenne 3,6 items) ; il n’y a pas beaucoup de différence par domaines, si ce n’est que les corpus juridiques ont souvent des listes avec 2 éléments mais peuvent en avoir aussi jusqu’à 10, alors que dans les autres domaines le maximum est rarement supérieur à 8 items par liste.

Les items sont des patrons morphosyntaxiques se trouvant après les séparateurs/organisateurs (voir la notion d'Expansion, 3.2). Exemple :

(21) Le syndrome sous-lésionnel à la phase d'état comprend des troubles moteurs avec :

- une paralysie plus ou moins importante

- une exagération des réflexes qui sont vifs

- une inversion du réflexe cutané plantaire (signe de Babinski).

Pour les items de cette liste, les têtes sont les noms (*paralysie*, *exagération...*) et les expansions leurs modifieurs (*plus ou moins importante*, *des réflexes qui sont vifs...*).

<table><caption>Table 10. Patrons morphosyntaxiques des items des listes.</caption><thead><tr><th>Patron</th><th>Pourcentage</th></tr></thead><tbody><tr><td>NP Expansion</td><td>60,4 %</td></tr><tr><td>Phrase Expansion</td><td>14,1 %</td></tr><tr><td>PP Expansion</td><td>5,0 %</td></tr><tr><td>IV Expansion</td><td>4,2 %</td></tr><tr><td>AP Expansion</td><td>2,7 %</td></tr><tr><td>FV Expansion</td><td>2,1 %</td></tr><tr><td>Autre</td><td>11,5 %</td></tr><tr><td>total</td><td>100 %</td></tr></tbody></table>

Les syntagmes nominaux suivis d'une expansion sont les composants majoritaires des items. Les phrases complètes sont aussi fréquentes.

## 3.5 Énumérations

Les énumérations sont un cas particulier de structure énumérative (cf. figure 3.2) : elles n'ont pas de structure visuelle (retours à la ligne, blancs verticaux et/ou horizontaux)
mais les différents items énumérés sont équivalents à ceux des listes du point de vue de leur fonction syntaxique.

Étant donné ces différences structurelles, nous avons choisi de les étudier séparément (puis de les modéliser au sein d'une grammaire particulière).

3.5.1 Caractéristiques

On définit une énumération comme une succession de syntagmes principalement nominaux. Une analyse des énumérations en corpus (cf. 3.5.3) permet de recenser différentes constructions possibles, avec des marqueurs initiaux et finals variés (nous utilisons les crochets pour marquer les limites droite et gauche des énumérations en exemple).

Les énumérations peuvent apparaître au milieu ou en fin de phrase, mais rarement en début (aucun cas n'a pas été trouvé). Elles peuvent aussi faire partie de listes et titres :

(22) *En Ontario, toutefois (...) on peut dire que la protection des zones présentant un intérêt environnemental comme [les terres humides, les boisés, les ravins et les meilleures terres agricoles] a, à toutes fins utiles, été éliminée.*

(23) *Elle s'altère suite aux contraintes qu'elle subit [(température, frictions, contamination...) et doit donc être remplacée régulièrement.*

(24) *En demi-finale, vendredi 29 janvier, le Suédois a battu l'Américain Pete Sampras [7-6, 6-3, 7-6.]*

(25) *La hausse du dollar a bénéficié aux grandes valeurs exportatrices comme [Unilever, Royal Dutch Shell ou Akzo Nobel.]*

(26) *Il est possible d'obtenir la donnée sous l'une des formes suivantes pour lesquelles est indiqué le volume de données acquis par jour :*

- la donnée moyenne sur les 20 fenêtres,

- une information [(temps, amplitude)] concernant les pics d'arrivée,

- la même information moyenne sur les 20 fenêtres.

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

D'après ces exemples et selon la description de [Mor99], nous pouvons faire les constats suivants :

- une énumération est constituée de deux éléments (ou plus) équivalents du point de vue de la fonction qu'ils ont dans l'unité linguistique dans laquelle ils se trouvent;

- les items énumérés sont précédés d'un marqueur initial qui peut être typographique (deux points, parenthèse ouvrante) ou discursif (*notamment, tels que, par exemple, comme ...*);

- à la fin de l'énumération il y a un marqueur typographique (parenthèse fermante, point, points de suspension) ou discursif (*etc.*).
### 3.5.2 Typologie

Nous avons caractérisé les énumérations au moyen de deux notions. La première, plus syntaxique, est fondée sur la présence ou l'absence d'une conjonction de coordination entre l'avant-dernier et le dernier item énuméré (principalement *et*, *ou*, *mais*), exemple (28). On parle ainsi d'énumérations *avec ou sans coordination*.

(28) *Le réglage s'effectue dans l'ordre numérique des cylindres : [1, 2, 3 et 4.]*

La deuxième notion est d'ordre plus sémantique. On parle alors d'énumération *ouverte* si la liste d'éléments énumérés n'est pas finie, exemple (29) -elle finit par des points de suspension ou par l'abréviation *etc*.

(29) *Eclairage : vérifiez le bon fonctionnement [des feux, clignotants, feux de stop, etc.]*

Les énumérations *fermées*, en revanche, sont celles avec un nombre d'items fini, exemple (30).

(30) *À cause de différents facteurs, comme [la santé animale, la dimension culturelle et les habitudes de consommation], ce secteur est peut-être le plus délicat qui soit.*

Le tableau suivant synthétise les deux notions proposées :

<table><caption>Table 11. Récapitulatif typologie des énumérations.</caption><thead><tr><td>Patrons</td><td>Avec coordin.</td><td>Ouverte</td></tr></thead><tbody><tr><td>a, b, c ...</td><td>-</td><td>+</td></tr><tr><td>a, b, c .</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>a, b et c</td><td>+</td><td>-</td></tr></tbody></table>

Il n'existe pas d'énumérations *ouvertes* avec items *coordonnés* car ce sont deux notions incompatibles (la présence de la coordination « ferme » en quelque sorte la liste d'items).

### 3.5.3 Observations à partir de l'étude sur corpus

Le corpus utilisé est un corpus de 151.000 mots provenant de différents domaines et extrait du Web (mars 2001). La moyenne de mots des phrases contenant des énumérations est d'environ 32 mots. La moyenne de mots par énumération est de 10.

Le tableau suivant montre la distribution des énumérations par type de corpus.

<table><caption>Table 12. Distribution et position des énumérations étudiées.</caption><thead><tr><td>Corpus</td><td>Nbre phr</td><td>Nbre énms</td><td>Moy. m/phr</td><td>Moy. m/énm</td><td>Milieu phr</td><td>Fin phr</td></tr></thead><tbody><tr><td>Journ.</td><td>25</td><td>26</td><td>33,5</td><td>10,8</td><td>7</td><td>19</td></tr><tr><td>Techn.</td><td>21</td><td>23</td><td>21,8</td><td>7,9</td><td>9</td><td>14</td></tr><tr><td>Éconm.</td><td>19</td><td>22</td><td>30,4</td><td>8,7</td><td>9</td><td>13</td></tr><tr><td>Scient.</td><td>11</td><td>13</td><td>42</td><td>13,4</td><td>7</td><td>6</td></tr><tr><td>Jurid.</td><td>7</td><td>7</td><td>42,2</td><td>15,6</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>total</td><td>83</td><td>91</td><td>31,7</td><td>10,3</td><td>35</td><td>56</td></tr></tbody></table>
La moyenne de mots par énumération (sans compter les signes de ponctuation) est d'environ 10 mots, avec une moyenne de presque 8 mots pour les corpus techniques et de presque 16 pour les corpus juridiques.

Des 83 phrases, il y a 3 listes, 1 titre et 79 phrases « classiques » (ni titres ni listes), dont 8 qui contiennent deux énumérations comme c'est le cas des exemples suivants (le deuxième concerne une énumération imbriquée).

(31) *Les plus grands fournisseurs de volaille vivante* [(incluant les poules à bouillir, le canard sauvage, les oies, etc...)] en 1994 étaient [les États-Unis (299 000 $US), le Royaume-Uni (200 000 $US) et les Pays Bas (67 000 $US)].

(32) *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].

Les deux tableaux suivants (13 et 14) présentent la distribution des marqueurs dans les énumérations étudiées. Il est à noter que pour le premier tableau, la catégorie « *Autre* » comprend des marqueurs comme *tels que*, *suivants*, *voici*, etc. :

<table><caption>Table 13. Marqueurs initiaux.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>(</th><th>:</th><th>comme</th><th>notamment</th><th>ø</th><th>« Autre »</th></tr></thead><tbody><tr><td>Journalistique</td><td>4</td><td>5</td><td>2</td><td>2</td><td>10</td><td>3</td></tr><tr><td>Technique</td><td>11</td><td>5</td><td>-</td><td>-</td><td>4</td><td>1</td></tr><tr><td>économique</td><td>4</td><td>6</td><td>7</td><td>3</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>6</td><td>3</td><td>1</td><td>-</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>Juridique</td><td>-</td><td>2</td><td>1</td><td>1</td><td>3</td><td>1</td></tr><tr><td>total</td><td>25</td><td>22</td><td>11</td><td>6</td><td>20</td><td>7</td></tr></tbody></table>

Dans certains cas, deux marqueurs initiaux peuvent coexister. Dans ces cas, on a compté seulement le dernier (par exemple, les deux points pour *tels que* :).

On note l'utilisation de beaucoup plus de marqueurs typographiques (particulièrement des parenthèses, par exemple dans les corpus techniques) et en général peu de marqueurs discursifs. Aussi, on constate une absence importante de marqueurs, quel que soit leur type, dans les corpus journalistiques. Par exemple :

(33) *Peu à peu, s'infiltrent* [des déhanchements, des balancements, de faux déséquilibres, des tourbillons.]

Pour les marqueurs de fin d'énumération, la catégorie « *Autre* » comprend la parenthèse fermante, la virgule et le point-virgule.
<table><caption>Table 14. Marqueurs finals.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>.</th><th>...</th><th>etc.</th><th>« Autre »</th></tr></thead><tbody><tr><td>Journalistique</td><td>18</td><td>3</td><td>1</td><td>4</td></tr><tr><td>Technique</td><td>8</td><td>4</td><td>9</td><td>2</td></tr><tr><td>Économique</td><td>11</td><td>1</td><td>2</td><td>8</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>4</td><td>2</td><td>2</td><td>5</td></tr><tr><td>Juridique</td><td>4</td><td>-</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>total</td><td>45</td><td>10</td><td>15</td><td>21</td></tr></tbody></table>

Comme pour les marqueurs initiaux, dans certains cas deux marqueurs finals coexistent. On a compté alors seulement le premier (la parenthèse fermante pour ) . , les points de suspension pour ... ), l'abréviation etc pour etc...).

Le point final est de loin le plus important car dans notre corpus il y avait plus d'énumérations en position de fin de phrase.

Finalement, le dernier tableau caractérise les types d'énumérations selon les notions proposées plus haut. La dernière colonne montre la moyenne d'éléments énumérés par type de corpus.

<table><caption>Table 15. Caractérisation des énumérations.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>Coordin.</th><th>Non coordin.</th><th>Ouvertes</th><th>Fermées</th><th>Moy. items</th></tr></thead><tbody><tr><td>Journalistique</td><td>8</td><td>18</td><td>4</td><td>22</td><td>4 (3,6)</td></tr><tr><td>Technique</td><td>5</td><td>18</td><td>13</td><td>10</td><td>3 (2,7)</td></tr><tr><td>Économique</td><td>18</td><td>4</td><td>3</td><td>19</td><td>3 (2,8)</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>6</td><td>7</td><td>3</td><td>10</td><td>3 (2,8)</td></tr><tr><td>Juridique</td><td>6</td><td>1</td><td>1</td><td>6</td><td>4 (4,3)</td></tr><tr><td>total</td><td>43</td><td>48</td><td>24</td><td>67</td><td>3 (3,1)</td></tr></tbody></table>

D'après ces données, on constate que la plupart des énumérations de notre corpus sont fermées (67 sur 91, soit 73,4 %) avec une moyenne générale de trois items. La distinction entre énumérations avec ou sans coordination est moins importante (47,3 % et 52,7 %, respectivement).

## 3.6 Titres

Nous étudions ici un type particulier de structure présentant des caractéristiques linguistiques et structurelles qui la rendent différente des phrases « classiques » et aussi des listes.

### 3.6.1 Étude linguistique

Les titres sont en effet des *phrases* proprement dites (au sens de notre définition en section 3.2)<fnref n="11" /> qui finissent (généralement) sans signe de ponctuation et qui sont séparés

<footnote n="11">¹¹Phrase : entité complète au sein du texte, c'est-à-dire, qu'elle ne peut pas être subdivisée en plusieurs suites ayant chacune une fonction particulière dans le texte.</footnote>
du reste du texte par des espaces verticaux plus grands que ceux qui séparent deux paragraphes standard. Leur fonction est d'énoncer le contenu de la partie ou sous-partie de texte qui suit. Exemples :

(34) COURROIE DU VENTILATEUR

(35) *Remarque*

(36) Loi n 78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés

Dans certains cas, les titres présentent une ponctuation finale : il s'agit de ponctuation forte avec une fonction spécifique au delà du simple marquage de fin de phrase (introduction d'une liste [ : ], marque interrogative [ ? ], etc.).

(37) LES COTES DE REGLAGES DU 350cc STANDARD :

(38) 3.10 La théorie rend-elle compte d'autres interférences rapportées ?

Les cas de titres avec ponctuation classique de fin de phrase ([:], [;], etc.) correspondent à des usages non normalisés.

Les aspects typographiques des titres sont à remarquer. En effet, la police utilisée peut être indistinctement toute en majuscule ou toute en minuscule (sauf majuscule initiale). Des caractères plus grands que la police du corps du texte sont fréquents, ainsi qu'une marque de relief (gras, cursive, etc.).

Dans certains corpus (manuels techniques, rapports scientifiques, etc.), les titres sont parfois précédés d'organisateurs (chiffres) qui marquent l'ordre logique d'apparition du titre et du texte qui le suit, par rapport à l'ensemble du texte.

Du point de vue morphosyntaxique, dans la plupart des cas, les titres sont des tagmes nominaux coordonnés ou pas avec des *expansions*. Il peut aussi s'agir de propositions. C'est seulement dans certains types de corpus (par exemple dans les journaux) que les titres sont des phrases au sens classique (elles sont souvent simplifiées ou appauvries).

### 3.6.2 Étude sur corpus

Pour l'analyse des titres, nous avons utilisé cinq corpus récupérés du Web entre juin et novembre 01, que nous avons classés par domaine (total de 103.377 mots)<fnref n="12" /> selon la source. L'ensemble de ce corpus présente plus de titres (20 % des phrases) que dans la moyenne des corpus utilisés jusqu'à présent (environ 15 %)<fnref n="13" />.

Le tableau suivant montre les caractéristiques des phrases des corpus et plus précisément des titres (la quatrième colonne montre le pourcentage de titres par rapport au nombre de phrases de chaque corpus).

<footnote n="12">¹²Domaines du corpus : économique (36.203 mots), juridique (22.894 mots), technique (21.169 mots), scientifique (18.392 mots), journalistique (4.718 mots).</footnote>

<footnote n="13">¹³Les comptages que nous decrivons ont été faits automatiquement par des scripts *perl*.</footnote>
<table><caption>Table 15. Distribution et moyenne de mots des titres étudiés.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>Total phrases</th><th>Titres</th><th>Pourcentage</th><th>Moyenne mots</th></tr></thead><tbody><tr><td>Juridique</td><td>796</td><td>270</td><td>33,9 %</td><td>4 (3,6)</td></tr><tr><td>Technique</td><td>751</td><td>179</td><td>23,8 %</td><td>5 (4,8)</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>925</td><td>171</td><td>18,4 %</td><td>5 (4,9)</td></tr><tr><td>Économique</td><td>1095</td><td>126</td><td>11,5 %</td><td>7 (6,7)</td></tr><tr><td>Journalistique</td><td>246</td><td>50</td><td>20,3 %</td><td>3 (3,5)</td></tr><tr><td>total</td><td>3813</td><td>796</td><td>20,9 %</td><td>5 (4,6)</td></tr></tbody></table>

En général, les phrases de ces corpus ont une moyenne de 35,4 mots. Les phrases plus courtes se trouvent dans les corpus scientifiques (15 mots) et les plus longues dans les corpus juridiques (52 mots).

Pour les titres, la moyenne de mots est autour de 5 mots par titre, alors que dans les corpus journalistiques la moyenne est d'environ 3 (beaucoup de titres avec un seul mot et aussi des phrases courtes) et dans les rapports économiques d'environ 7 (beaucoup de syntagmes nominaux avec des expansions nominales -via des prépositions- et adjectivales).

Voici quelques exemples, les trois premiers correspondant à des corpus journalistiques, les trois derniers à des corpus économiques :

(39) *Langue de bois*

(40) *Chirac en conseiller de Bush*

(41) *Organisation du travail et contrôle qualité*

(42) *1. 8- L'implication des salariés dans le processus de production*

(43) *B. Rapports sur les possibilités d'exportation de produits*

La table suivante schématise les patrons syntaxiques des titres. La première colonne contient des titres avec des verbes conjugués FV (phrases entières, pas de propositions subordonnées). La deuxième colonne correspond aux titres qui commencent par un NP et sont suivis d'une expansion qui ne contient pas de verbe conjugué.

La troisième colonne est celle des titres avec séparateur initial (organisateur logique). Les colonnes quatre, cinq et six correspondent à des titres qui commencent respectivement par syntagme prépositionnel, syntagme adjectival et verbe à l'infinitif. La dernière colonne montre les titres qui commencent par guillemets, parenthèses ou conjonctions (catégorie *autre*).

<table><caption>Table 16. Patrons syntaxiques des titres.</caption><thead><tr><th>Corpus</th><th>FV</th><th>NP</th><th>SP</th><th>PP</th><th>AP</th><th>IV</th><th>autre</th></tr></thead><tbody><tr><td>Juridique</td><td>22,5 %</td><td><strong>50,7 %</strong></td><td>5,6 %</td><td>1,5 %</td><td>12,7 %</td><td>1,4 %</td><td>5,6 %</td></tr><tr><td>Technique</td><td>11,1 %</td><td>35,2 %</td><td><strong>42,6 %</strong></td><td>-</td><td>3,7 %</td><td>3,7 %</td><td>3,7 %</td></tr><tr><td>Scientifique</td><td>19,2 %</td><td>32,1 %</td><td><strong>35,9 %</strong></td><td>2,6 %</td><td>3,8 %</td><td>1,3 %</td><td>2,6 %</td></tr><tr><td>Économique</td><td>4,2 %</td><td>35,6 %</td><td><strong>45,2 %</strong></td><td>1,3 %</td><td>2,8 %</td><td>1,3 %</td><td>9,6 %</td></tr><tr><td>Journalistique</td><td><strong>40 %</strong></td><td>26,6 %</td><td>-</td><td>6,6 %</td><td>13,4 %</td><td>-</td><td>13,4 %</td></tr><tr><td>total</td><td>20,2 %</td><td><strong>39,5 %</strong></td><td>23,8 %</td><td>1,7 %</td><td>7,2 %</td><td>2,3 %</td><td>5,3 %</td></tr></tbody></table>
Il y a une majorité de syntagmes nominaux comme têtes des titres. Dans les corpus plus « techniques » il existe un nombre important de titres avec séparateurs initiaux. Dans le corpus journalistiques, il y a une majorité de phrases avec verbe conjugué.

## 3.7 Résumé

Nous avons vu, dans ce chapitre, une caractérisation de différents phénomènes qui, de par leurs caractéristiques (linguistiques, structurelles, etc.), sont susceptibles de poser des problèmes en analyse automatique. Au regard des évaluations menées sur quelques analyseurs existants (IFSP, SEXTANT, cf. chapitre 2) ces phénomènes ne sont pas pris en compte dans les grammaires de ces systèmes (ils ne le sont pas, non plus, pour d'autres analyseurs comme FDG ou FIPS).

Cependant, la présence non négligeable de ces phénomènes dans des corpus variés rend nécessaire leur prise en compte dans le cadre d'un analyseur robuste ayant pour objectif une analyse linguistique fine.

À la lumière de ces constats, le chapitre suivant présente une vue globale de notre approche. Ainsi, le modèle que nous proposons intègre, fondamentalement, une modélisation de l'ensemble des phénomènes étudiés jusqu'ici par le biais de différentes grammaires. L'analyseur devient alors un ensemble de grammaires modulaires et reconfigurables, dont l'application dépend des caractéristiques du texte en entrée.
<figure><img src="image_17.png" /></figure>
# Chapitre 4

## Vue globale de l'approche

### 4.1 Introduction

D'après les constats établis jusqu'ici, il semble nécessaire de redéfinir les bases d'un système d'analyse syntaxique vraiment robuste, c'est-à-dire capable de traiter du texte tout venant quel que soit son domaine, avec beaucoup plus de finesse (précision des analyses) et d'homogénéité (résultats similaires pour les différents types de phrases).

Pour ce faire, nous avons eu à notre disposition un ensemble d'outils d'analyse lin-guistique automatique au sein du Centre de Recherche Européen de Xerox (XRCE). À l'heure actuelle, la plupart de ces outils se trouvent intégrés dans une plate-forme d'ana-lyse nommée XIP (Xerox Incremental Parser) [AMCR02] dont les propriétés conviennent parfaitement à nos objectifs : ouverture (les règles des grammaires sont facilement enri-chissables), modularité (des grammaires peuvent être ajoutées ou enlevées), souplesse (il est possible d'articuler grammaires, lexiques et autres ressources).

Sur la base de XIP, nous avons créé notre modèle d'analyseur dans le but de faire face aux carences de la plupart des analyseurs existants, spécialement dans le traitement de phénomènes « complexes » au niveau linguistique et structurel (ponctuation, listes, titres, rattachement prépositionnel, etc.).

Par souci de clarté, nous appellerons dorénavant XIP la plate-forme d'analyse à la base de notre modèle et nous utiliserons XIP-F pour faire référence à l'analyseur du français de Xerox construit sur cette même plate-forme, avec ses propres grammaires.

De façon générale, notre modèle d'analyseur présente des différences importantes par rapport à l'analyseur XIP-F en ce qui concerne l'architecture du système et la conception des grammaires. Cependant, nous avons construit l'ensemble des grammaires qui réalisent l'analyse linguistique selon notre approche en prenant à la base –et en les raffinant– les grammaires pour les syntagmes noyau et les dépendances de base de XIP-F<fnref n="1" />.

Dans ce contexte, l'objectif de ce chapitre est de décrire globalement notre travail ainsi que le formalisme à la base de XIP. Plus concrètement, la section 4.2 décrit les apports que nous avons introduits au niveau de la description et de la modélisation linguistique : ajout de pré-traitements spécialisés, stratégie d'analyse en deux étapes (modules noyau,

<footnote n="1">¹Une liste exhaustive des syntagmes de base de XIP-F se trouve dans l'annexe B.2 ; pour les dépendances de base, voir l'annexe B.3.</footnote>
modules spécialisés), développement complet des grammaires spécialisées et de la grammaire pour l'extraction du rattachement prépositionnel, lexicalisation de la grammaire de dépendance pour le rattachement prépositionnel par l'introduction d'une méthode d'apprentissage non-supervisé.

La description présentée dans les sections suivantes concerne fondamentalement le formalisme à la base de XIP ; nous faisons cette description par le biais de l'analyseur XIP-F existant<fnref n="2" />. Ainsi, la section 4.3 introduit les caractéristiques principales de la plate-forme, en mettant l'accent sur l'architecture générale de XIP-F. La section 4.4 a pour objet la description détaillée de la représentation élémentaire des données dans le système.

La section 4.5 décrit le formalisme d'expression des différentes règles de la grammaire acceptées par XIP, spécialement pour les mécanismes concernant le découpage en syntagmes noyau de base et pour ceux liés à l'extraction de dépendances de base (qui ont servi de point de départ à notre travail). Le chapitre se conclut avec la section 4.6 qui récapitule et illustre, grâce à XIP-F, l'ensemble des étapes impliquées lors des différents niveaux de l'analyse linguistique.

## 4.2 Spécifications générales

Notre travail au niveau de la description et de la modélisation linguistique (et par là-même au niveau de l'architecture générale du système) intervient à deux niveaux :

- pré-traitements : identification de *phrases* (avant analyse morphologique) mettant en jeu des aspects typographiques, structuraux, etc.;

- analyse syntaxique : création des grammaires pour le *chunking* et l'extraction de dépendances basée sur un découpage en différents modules linguistiques selon les phénomènes présents dans la phrase et lexicalisation des règles par apprentissage à partir d'exemples.

La figure 4.1 donne une vision générale de l'architecture de notre modèle. En italique, nous montrons les modules contenant des règles de grammaire existant dans l'analyseur XIP-F.

Comme le montre la figure, tout texte en entrée est tout d'abord soumis à des pré-traitements. En plus des traitements morphologiques habituels (segmentation, étiquetage, désambiguïsation) et à la différence du système XIP-F original, ces pré-traitements incluent une phase de repérage de phrases qui tient compte d'aspects liés à la visualisation de certaines parties du document (cf. 4.2.1).

Par la suite, le texte pré-traité est analysé par notre grammaire noyau et, dans des cas plus complexes, par des grammaires spécialisées que nous avons conçues suite à notre étude sur corpus présentée dans le chapitre précédent. Cette analyse « en deux étapes » est aussi une particularité de notre modèle. L'ensemble des grammaires réalise un découpage en segments (syntagmes noyau et autres structures particulières (cf. 4.2.2)) en tenant compte de différents phénomènes présents dans chaque phrase à traiter.

<footnote n="2">²Il s'agit du travail de S. Aït-Mokhtar, J. P. Chanod et C. Roux pour la définition du formalisme, et de C. Roux pour l'implémentation du moteur du système.</footnote>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIG. 4.1 – Architecture de notre modèle.</figcaption></figure>

À la sortie de l'étape de marquage structurel, l'analyseur extrait des dépendances entre les têtes des différents segments repérés, dans le cas général. Cela constitue l'objectif principal de notre analyseur. Finalement, notre modèle comprend une étape d'ap-prentissage non supervisé qui utilise d'autres ressources comme le Web et des mesures statistiques (par exemple l'information mutuelle) dans le but d'améliorer une première sortie de l'analyseur lors de l'extraction de dépendances liées au rattachement préposi-tionnel (cf. 4.2.3).

Ainsi, nous nous sommes intéressée aux aspects suivants :

- l'analyse pré-morphologique : la préparation du texte en entrée en vue d'un meilleur découpage en unités de base,
- l'analyse syntaxique : la mise en place d'une méthodologie fondée, d'une part, sur la distinction de deux niveaux d'analyse et, d'autre part, sur l'acquisition automatique d'information lexicale permettant l'enrichissement d'une des grammaires de dépendance (celle pour l'extraction du rattachement prépositionnel).

Ces ajouts mettent l'accent sur la modularité et la reconfigurabilité des grammaires et rendent ainsi l'analyseur plus performant, en termes d'analyse linguistique, lors du traitement de textes hétérogènes tout venant (comme nous le montrons lors de l'évaluation).

Dans la suite de cette section, nous présentons brièvement ces aspects, qui feront l'objet des chapitres suivants : le début du chapitre 5 pour l'analyse pré-morphologique, la deuxième partie de ce même chapitre ainsi que la totalité du 6 pour l'analyse syntaxique à deux niveaux (grammaire noyau et grammaires spécialisées), et les chapitres 7 et 8 pour la lexicalisation des grammaires de dépendances.

### 4.2.1 Ajout de pré-traitements spécialisés

En tenant compte de certains problèmes de segmentation (cf. 4.6.1), nous avons jugé nécessaire de constituer un module d'identification et de marquage (balisage) de certains types de phrase. Ce module (qui précède la grammaire noyau, voir figure 4.1) constitue un *filtre* et s'avère un pré-traitement indispensable sur les corpus tout venant avant toute analyse linguistique proprement dite. Son objectif est l'identification et le marquage de deux sortes d'unités linguistiques : les listes et les titres. De par leurs caractéristiques, ces unités intègrent des notions ayant trait à la structure des documents et demandent une analyse syntaxique particulière. Une telle analyse ne peut être mise en œuvre dans le cadre de l'analyseur que si ces unités ont un marquage préalable.

Le module de pré-traitement prépare donc le corpus aux traitements syntaxiques ultérieurs<fnref n="3" />. Il reçoit en entrée un texte tout venant en format ASCII comme le suivant :

(1) 1.9.1-Le choix de la conception

(...)

Ceci met en évidence la nécessaire prise en compte de l'activité globale et des interfaces de la situation réelle du travail, entre :

- la conception du matériel .

- la qualité de la peau à respecter .

- le poids des caisses d'emporte-pièce .

- la vitesse d'exécution (rendement) demandée .

- la conception du modèle à travailler .

- l'espace de travail et son encombrement, etc. .

<footnote n="3">³Du point de vue de l'implémentation, ce module est à l'heure actuelle un script perl d'environ 200 lignes pour le balisage de listes et de 30 pour les titres, cf. annexe C.</footnote>
> *Ce phénomène d'interactions créée de nouvelles contraintes que les opératrices sont obligées de compenser par un engagement physique provoquant les douleurs qu'elles déclinent.*

À la sortie du pré-traitement, le texte initial présente des marques spécifiques (balises) à des endroits particuliers. Ces balises sont traitées comme des ponctuations spéciales, mises au dictionnaire avec des propriétés adéquates et analysées par le système comme des unités lexicales portant une information indispensable à la bonne segmentation en *phrases*<fnref n="4" />.

L'exemple suivant est le résultat du pré-traitement pour le texte de l'exemple précédent :

(2) <tit> 1 <sp>.</sp> 9 <sp>.</sp> 1 - Le choix de la conception
</tit>

(...)

<list> Ceci met en évidence la nécessaire prise en compte de l'activité globale et des interfaces de la situation réelle du travail, entre <sp> :</sp>

- la conception du matériel <sp>.</sp>

- la qualité de la peau à respecter <sp>.</sp>

- le poids des caisses emporte-pièce <sp>.</sp>

- la vitesse d'exécution (rendement) demandée <sp>.</sp>

- la conception du modèle à travailler <sp>.</sp>

- l'espace de travail et son encombrement, etc <sp>.</sp>

</list>

> *Ce phénomène d'interactions créée de nouvelles contraintes que les opératrices sont obligées de compenser par un engagement physique provoquant les douleurs qu'elles déclinent.*

En plus des balises `<list>` et `<tit>` (pour listes et titres, respectivement) il est nécessaire de masquer tout signe de ponctuation qui pourra être considéré ensuite par le parseur —plus tard— comme une fin de phrase (puisque le moteur de XIP que nous utilisons pour construire notre modèle d'analyseur traite les entrées selon un découpage « classique » par *phrases*). Ceci est fait par des balises `<sp>` (séparateurs).

L'ensemble des balises ajoutées lors de cette étape de pré-traitement sont considérées ultérieurement par le parseur comme des unités lexicales ; leurs étiquettes morphologiques sont prises en compte par les règles des grammaires spécialisées.

Il est à signaler que l'objectif de notre travail est d'analyser des corpus tout venant en format texte (ASCII). Nous n'utilisons pas, pour l'instant, des textes en format déjà enrichi avec des balises (SGML, HTML, XML, etc.). Les balises des corpus sous ces formats, bien qu'elles marquent les débuts et fins de listes et titres, répondent uniquement à des critères concernant la structure du texte<fnref n="5" />.

<footnote n="4">⁴Cette stratégie est similaire à celle décrite par [BN81] dans le cadre d'un système réel de TA.</footnote>

<footnote n="5">⁵Il est possible d'écrire un module de conversion du format HTML, en particulier pour les listes et les titres, en un format accepté par notre analyseur, mais nous avons laissé ce travail en dehors du cadre de la thèse.</footnote>
Le marquage que nous proposons, en plus de ces critères, intègre des notions plus
linguistiques, comme le marquage de la ponctuation forte, la prise en compte de sé-
quences introductrices pour les listes, etc. Ces notions s'avèrent indispensables pour les
traitements linguistiques ultérieurs.

4.2.2 Définition de deux niveaux d’analyse

L'analyseur produit comme résultat à partir d'un texte en entrée, un texte découpé en
phrases (segmentées en syntagmes noyau) et une liste de relations de dépendance (entre
les têtes des syntagmes des phrases).

Dans notre approche, ce résultat est produit grâce à l'application de différentes grammaires correspondant à des niveaux d'analyse différents. L'analyse par niveaux est une stratégie mise en œuvre dans certains formalismes existants, par exemple celui de J. Slo cum [SBB<sup>+</sup>87]. Mais à la différence de cette approche et des approches d'autres analyseurs existants, ici ces niveaux d'analyse sont définis en fonction des caractéristiques structurelles de chaque phrase en entrée [GP01]. Nous définissons deux niveaux en fonction de la typologie de phrases que nous avons modélisée.

En effet, nous partons du principe, que nous vérifions en section 5.3, que dans tout
corpus il existe des phrases présentant une structure syntaxique « simple » (représentée
par la configuration SVO avec pas ou peu de modifieurs) et dont une analyse automatique
précise (dans le sens anglais d'accurate) n'est pas difficile à obtenir. Nous appelons ce
type de phrases des *phrases de premier niveau* (N1).

Exemples :

(3) *Les caches plastiques se trouvent sur le côté intérieur.*

(4) *Un appel en garantie paraît juridiquement impossible.*

Ce premier niveau d'analyse est modélisé par un ensemble de règles correspondant à
une grammaire noyau.

Par ailleurs, les phrases qui présentent des phénomènes plus complexes à modéli-
ser sont traitées par différents modules spécialisés. Ces phrases, que nous appelons des
*phrases de deuxième niveau* (N2) présentent des caractéristiques liées à la présence de
phénomènes comme la ponctuation et les espaces verticaux ou horizontaux ainsi qu'à la
composition et organisation de leurs constituants (coordinations et rattachements prépo-
sitionnels ambigus, appositions, etc.).

(5) L'Ecole des hautes études en sciences sociales (EHESS, 54, boulevard Raspail, Paris 6) accueille, du 28 janvier (17 h 30) au 6 mars, " Les images médiatiques et la ville ", une exposition comprenant 45 000 timbres de France, d'Allemagne, d'Espagne, d'Italie, de Grande-Bretagne et des pays de l'ex-bloc de l'Est.

(6) *Sur les modèles jusqu'en 1965 voici les instructions à suivre :*

- Enlevez les enjoliveurs de roue.

- Soulevez la roue et tournez-la vers l'avant jusqu'à ce que le trou de réglage pratiqué dans le tambour se trouve en face d'une des deux molettes de réglages.
L'ensemble des modules ou grammaires spécialisées dans le traitement des phénomènes présents dans ces types de phrase correspond dans notre système au deuxième niveau d'analyse.

### Premier niveau

Le premier niveau d'analyse a comme objectif une première analyse structurelle de chaque unité en entrée. Cette analyse permet tout d'abord le découpage en syntagmes noyau de base et par la suite le tri entre les phrases N1 et N2. Le tri se fait par un marquage de syntagmes noyau additionnels. Un ensemble d'indices sur l'ordre et la composition de ces syntagmes définissent formellement les types de phrase.

Par exemple, une structure SVO avec deux virgules au maximum est considérée N1, une structure SVO avec des parenthèses N2, une structure avec des espaces horizontaux N2, etc. (de plus amples détails sont donnés aux chapitres 5 et 6).

Les phrases identifiées comme N1 sont envoyées au module d'extraction de dépendances. En revanche, les phrases N2 sont dirigées vers des modules particuliers (deuxième niveau d'analyse) dans le but de prendre en compte avec précision les différents phénomènes linguistiques et structurels.

L'ensemble des règles constituant la grammaire noyau de notre modèle permet d'analyser environ 20 % des phrases des corpus sur lesquels nous avons effectué nos évaluations<fnref n="6" /> avec un taux de précision qui se situe autour de 96 %. Nous développons en détail les caractéristiques de ces règles et les résultats obtenus grâce à cette grammaire dans le chapitre suivant de ce rapport.

### Deuxième niveau

Le deuxième niveau d'analyse est constitué d'un ensemble de grammaires spécialisées dans le traitement de phénomènes complexes liés à certains domaines de spécialité ou à certains modes d'écriture. L'application de ces grammaires n'est effective que si le phénomène en question est présent dans l'unité en entrée (par exemple la grammaire des listes ne s'applique que si l'unité en entrée est ou contient une liste).

À ce niveau de l'analyse, les phrases arrivent partiellement analysées en syntagmes de base. Elles contiennent des structures plus complexes à modéliser du point de vue automatique et requièrent des analyses spécifiques de leurs structures (définition de nouveaux syntagmes noyau adaptés) et de leurs dépendances (création de nouvelles relations).

D'après une évaluation initiale de différents analyseurs (cf. 2.3) ainsi qu'une étude approfondie sur corpus (cf. 3), nous avons créé des grammaires spécialisées pour les traitements des phénomènes suivants :

- ponctuation,

- listes et énumérations,

- titres.

<footnote n="6">⁶Ces corpus sont décrits plus loin, cf. 5.3.4.</footnote>
Deux constats nous ont amenée à étudier et à modéliser des phénomènes liés à la ponctuation dans le cadre de notre modèle d'analyseur. D'une part, les traitements spécifiques des marques de ponctuation en linguistique informatique sont peu nombreux (mis à part le travail de quelques auteurs [Bri94], [Whi95], [Jon94], [Jon96]). D'autre part, les phrases contenant des marques de ponctuation sont très fréquentes dans les corpus [GP00] et elles entraînent souvent des erreurs d'analyse.

De même, les caractéristiques structurelles des listes et énumérations ainsi que des
titres sont souvent ignorées par les grammaires des systèmes existants, en général parce
que des notions textuelles sont mises en cause (visualisation, structure du document,
etc.). La non prise en compte de ces structures nuit à la précision linguistique de l'analyse
fournie par l'analyseur ainsi qu'à sa robustesse.

La création de grammaires spécialisées dans le traitement de ces phénomènes a donc comme objectif de garantir la précision et la robustesse de l'analyseur. Nous développons en détail les caractéristiques et les résultats obtenus par l'ensemble de ces grammaires dans le chapitre 6.

4.2.3 Lexicalisation des grammaires de dépendances

Nous avons exposé plus haut que l'objectif principal de l'analyseur est l'extraction d'un ensemble de dépendances pour chaque unité de base identifiée dans le texte en entrée. Différentes heuristiques, encodées sous forme de règles, sont mises en œuvre pour extraire les éléments liés par une même dépendance dans le contexte d'une même phrase.

Les règles modélisant les dépendances intègrent des informations morpho-syntaxiques provenant de dictionnaires (par exemple, quelques traits liés à la rection) ou obtenues après l'analyse structurelle (par exemple, l'identification des « têtes » des syntagmes). Toutes ces informations sont crucales pour l'identification d'une dépendance donnée.

Dans la plupart des cas, le système est déterministe : après évaluation de toutes les informations, une seule dépendance (celle considérée la plus probable) est extraite entre une « tête » et une unité qui en dépend.

Par exemple, dans la phrase suivante, les « têtes » des syntagmes nominaux *les échanges et les Etats Unis* sont potentiellement candidates à être dépendantes du verbe *dépasser* dans le contexte d'une dépendance de type sujet (définie comme une relation requérant un syntagme nominal devant d'un verbe fini dont il dépend, avec entre autres des contraintes d'accord en nombre).

(7) *En 1995, les échanges commerciaux entre l'Afrique du Sud et les Etats Unis ont dépassé les 738 millions de dollars.*

Après évaluation des informations syntaxiques, seul échanges s'avère le bon candidat (la présence de la conjonction de coordination élimine le deuxième candidat de cet exemple).

Toutefois, dans certains cas, l'extraction de dépendances se heurte à des ambiguïtés structurelles plus complexes : l'identification de la « tête » et/ou du dépendant n'est pas toujours possible avec des informations uniquement morpho-syntaxiques. C'est le cas des dépendances liées au rattachement prépositionnel, par exemple (cf. également l'exemple