Spiderlex et compagnie

Sandrine Ollinger<fnref n="1" /> Alain Polguère<fnref n="2" /> Yannick Chudy³ Bruno Gaume⁴

(1) CNRS, Université de Lorraine, ATILF, UMR 7118 Nancy, F-54063, France

(2) Université de Lorraine, CNRS, ATILF, F-54063, France

(3) La Maison de l'Initiative, Toulouse, F-31100, France

(4) CNRS, Université de Toulouse, CLLE-ERSS, UMR 5263 Toulouse, F-31058, France
Sandrine.Ollinger@atilf.fr, Alain.Polguere@univ-lorraine.fr,
ychudy@gmail.com, Bruno.Gaume@univ-tlse2.fr

RÉSUMÉ

Nous présentons l’instrument de navigation Spiderlex, mis au point pour permettre une exploration
dynamique des *Réseaux Lexicaux du Français et de l’Anglais* (RL-fr et RL-en). Spiderlex est à la fois
un outil de visualisation des données lexicales et un instrument de travail pour les lexicographes.

ABSTRACT

Spiderlex & Co.

We introduce Spiderlex, a lexical browser designed to allow for the dynamic exploration of the French and English Lexical Networks (fr-LN and en-LN). Spiderlex is both a tool for visualizing lexical data and for the construction of Lexical Systems by lexicographers.

MOTS-CLÉS : Système Lexicaux, ressources lexicales, visualisation de réseaux, consultation.

KEYWORDS: Lexical Systems, lexical resources, network visualization, viewer interface.

# 1 Introduction

Les Systèmes Lexicaux (Polguère, 2014)<fnref n="1" /> fournissent l’ensemble des informations présentes dans les modèles lexicographiques construits selon les principes théoriques et descriptifs de la Lexicologie Explicative et Combinatoire (Mel’čuk et al., 1995); ils ont la particularité d’être structurés sous forme de graphes lexicaux. Ils appartiennent à la famille des réseaux lexicaux et ont les propriétés topologiques de graphes petit-monde hiérarchiques : agrégats (angl. *clusters*) et loi de puissance des degrés (Gader et al., 2014). Spiderlex, développé en collaboration avec le projet Padagraph<fnref n="2" />, a été conçu pour permettre une navigation interactive sur les *Réseaux Lexicaux du Français et de l’Anglais* (RL-fr et RL-en) qui prend en compte ces caractéristiques.

Il a été pensé pour répondre aux attentes variées des utilisateurs. Les lexicographes ont besoin
de visualiser quotidiennement l'impact de leur travail sur la structuration générale du réseau. Les
linguistes et informaticiens intéressés par l'exploitation d'un Système Lexical sont demandeurs d'un
environnement leur permettant de se familiariser avec sa structure et les informations qu'il contient.
Enfin, les enseignants ont besoin de ressources pédagogiques dans le cadre d'activités d'enseignement
du vocabulaire ou, au niveau universitaire, pour l'enseignement de la lexicologie/lexicographie.

<figure><img src="image_41.png" /></figure>

<footnote n="1">1. https://lexical-systems.atilf.fr/</footnote>

<footnote n="2">2. https://github.com/padagraph/</footnote>
Spiderlex propose donc des fonctionnalités d'accès simples, tout en permettant un paramétrage fin pour un usage avancé.

## 2 Présentation générale

Le RL-fr est composé à ce jour de plus de 28 500 nœuds et 77 500 arcs. Il est entièrement construit lexicographiquement, au sein du laboratoire ATILF depuis 2011. Il a déjà atteint une grande maturité, même si sa couverture du lexique français est encore partielle. Le RL-en, quant à lui, est composé de plus de 200 000 nœuds et près d'un million d'arcs. Il a été amorcé automatiquement à partir de WordNet (Fellbaum, 1998; Gader et al., 2014) et fait depuis l'objet d'un travail de correction et d'enrichissement. Pour bénéficier d'une représentation graphique comme point d'entrée dans les réseaux, sans pour autant les afficher en intégralité, nous nous sommes appuyés sur les travaux de Gaume (2008) sur la proxémie pour déterminer les meilleurs sous-graphes susceptibles de présenter l'entourage d'une unité lexicale ou d'un vocable.

Pour répondre aux besoins variés des usagers, deux modes d'explorations, l'un dit sémantique, l'autre lexicale, ont été préprogrammés. L'exploration sémantique est calculée à partir des poids sémantiques (indiqués dans les métamodèles) des relations entre entités lexicales, tandis que l'exploration dite lexicale est calculée sans pondération. Elle tient uniquement compte de la topologie du graphe. Dans les deux modes d'exploration, chaque requête de l'utilisateur donne lieu à une balade aléatoire (Gaume, 2004) dans le Système Lexical. Ce parcours sillonne le graphe sans restriction vis-à-vis de l'orientation des arcs, en prenant en compte les boucles éventuelles et les arcs multiples. Par défaut, la longueur de la balade est de 3 et le nombre de nœuds retournés est de 30 par entité recherchée.

L'utilisateur de Spiderlex choisit un mode d'exploration, puis interroge les entités lexicales qui l'intéressent à l'aide de leur forme ou de leur identifiant unique. Une représentation graphique du sous-graphe obtenu est affichée dans la partie centrale de l'interface. La Figure 1 montre ainsi le résultat de la consultation du vocable TORTUE, qui regroupe deux acceptations : TORTUE I [Que mange une jeune tortue ?], acception qui dénote un animal et TORTUE II [C'est une vraie tortue celui-ci, il va à deux à l'heure !], acception métaphorique, qui dénote un individu qui se comporte avec lenteur.

Dans la partie droite de l'interface, trois onglets sont disponibles : Liens lexicaux, Agrégats et Dictionnaire. Le premier permet de sélectionner quels types de liens on veut voir apparaître dans le graphe (composant sémantique, inclusion formelle, copolysémie et fonctions lexicales <fnref n="3" />). Le sous-graphe n'est pas recalculé lorsque l'on modifie ces paramètres, mais les arcs désactivés sont rendus invisibles et les nœuds qui n'étaient reliés que par eux sont grisés. Il n'est plus possible de les sélectionner. L'utilisateur peut ainsi visualiser rapidement quelles relations structurent l'espace sémantique ou lexical qu'il est en train d'explorer.

Comme le montre la Figure 2, l'onglet Agrégats permet d'observer sous forme de listes des sous-groupes de nœuds fortement liés à l'intérieur de la sélection d'entités lexicales effectuée. Ces agrégats rendent compte de sous-groupes de nœuds fortement liés topologiquement à l'intérieur de la sélection d'entités lexicales effectuée. Ils sont calculés à l'aide de l'algorithme Walktrap (Pons & Latapy, 2006), appliqué par défaut. Tout comme les paramètres de constitution de sous-graphes, la méthode de détection de communautés est modifiable dans un mode expert, où l'algorithme Infomap (Rosvall

<footnote n="3">3. Nous vous invitons à consulter la distribution publique du RL-fr (ATILF, 2020), sa documentation et sa bibliographie pour une description détaillée des différents types de liens cités ici.</footnote>
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Graph resulting from an exploration semantique autour du vocable TORTUE</figcaption></figure>

et al., 2009) is également disponible. On observe bien souvent que des agrégats incohérents rendent compte de descriptions insuffisantes ou de liens erronés dans la ressource.

<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Agregats semantiques dans le voisinage de TORTUE I et TORTUE II</figcaption></figure>

Enfin, l'onglet Dictionnaire, illustré par la Figure 3 donne accès aux articles lexicographiques. Il contient l'ensemble des informations lexicales encapsulées dans chaque nœud du graphe. Dans un premier temps, les nœuds visibles sont ceux des entités lexicales recherchées. L'utilisateur peut changer d'article en sélectionnant une entité lexicale dans la vue-article ou sur la représentation graphique. Enfin, il peut lancer le calcul d'un nouveau sous-graphe en cliquant sur l'en-tête de l'article.

Spiderlex est disponible en ligne (https://spiderlex.atilf.fr/) et est exploité par les lexicographes des RL-fr et RL-en. Il sert aussi de source de données pour des travaux de recherche, notamment en enseignement/apprentissage du vocabulaire.
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Article lexicographique de TORTUE I</figcaption></figure>

Références

ATILF (2020). Réseau lexical du français (rl-fr). ORTOLANG (Open Resources and TOols for Language) – www.ortolang.fr.

FELLBAUM C. (1998). *WordNet : an electronic lexical database*. Language, Speech and Communication. MIT Press. DOI: 10.7551/mitpress/7287.001.0001.

GADER N., OLLINGER S. & POLGUÈRE A. (2014). One Lexicon, Two Structures : So What Gives ? In H. ORAV, C. FELLBAUM & P. VOSSE, Éds., *Seventh Global Wordnet Conference (GWC2014)*, p. 163–171, Tartu, Estonia : Global WordNet Association. HAL : hal-00937187.

GAUME B. (2004). Balades aléatoires dans les Petits Mondes Lexicaux. *Revue I3 - Information Interaction Intelligence, 4*(3).

GAUME B. (2008). Mapping the forms of meaning in small worlds. *International Journal of Intelligent Systems, 23*(7), 848–862. DOI: 10.1002/int.20275, HAL: hal-01322013.

MEL'ČUK I., CLAS A. & POLGUÈRE A. (1995). *Introduction à la lexicologie explicative et combinatoire*. Paris/Louvain-la-Neuve : Duculot. DOI: 10.1017/S0008413100020582.

POLGUÈRE A. (2014). From Writing Dictionaries to Weaving Lexical Networks. *International Journal of Lexicography, 27*(4), 396–418. DOI: 10.1093/ijl/ecu017.

PONS P. & LATAPY M. (2006). Computing communities in large networks using random walks. *Journal of Graph Algorithms and Applications, 10*(2), 191–218. DOI: 10.1007/11569596_31.

ROSVALL M., AXELSSON D. & BERGSTROM C. T. (2009). The map equation. *The European Physical Journal Special Topics, 178*(1), 13–23. DOI: 10.1140/epjst/e2010-01179-1.
# Utiliser les outils CORLI de conversion TEI pour l'analyse de corpus de langage oral

Parisse Christophe¹ Loïc Liégeois², ³

(1) Modyco, Nanterre, France

(2) LLF, Paris, France

(3) CLILLAC-ARP, Paris, France

cparisse.parisnanterre.fr, loic.liegeois@univ-paris-diderot.fr

## RÉSUMÉ

Le consortium CORLI développe des outils pour faciliter le dépôt, l'interrogation et la réutilisation des corpus oraux. Ces outils libres et open source sont basés sur la TEI comme format commun de partage. Nous présenterons deux outils différents : un outil pour la saisie et l'édition de fichiers de métadonnées et un outil permettant d'intégrer et d'utiliser des corpus de différentes sources de données transcrits dans différents logiciels.

## ABSTRACT

The CORLI consortium develops tools to facilitate sharing, interrogation, and reusing of spoken language corpora. These free tools are based on TEI as a sharing format. We present two tools: a tool for metadata edition, and a tool to aggregate and use corpora transcribed in different formats and coming from different sources.

**MOTS-CLÉS** : TEI, PRAAT, ELAN, Transcriber, TXM, Metadonnées, Corpus.

**KEYWORDS** : TEI, PRAAT, ELAN, Transcriber, TXM, Metadata, Corpora.

# 1 Le partage de corpus de langage oral et la TEI

L'utilisation d'outils pour la recherche sur les corpus oraux est incontournable, que ce soit pour la transcription, l'édition, l'étude qualitative (PRAAT, ELAN, Transcriber, CLAN, etc.) ou pour l'analyse, soit grammaticale, soit exploratoire (outils de textométrie). Ces diverses applications à partir de formats et de conventions presque tous incompatibles requièrent des interventions manuelles lourdes et réduisent les possibilités de recherche scientifique. CORLI cherche à faciliter le travail des chercheurs en mettant à disposition des outils accessibles sans qualification informatique pour permettre de consacrer plus de temps aux analyses elles-mêmes. Les logiciels libres que nous avons développés sont tous basés sur un format commun en TEI, qui a l'avantage

<figure><img src="image_45.png" /></figure>
d'être connu, libre, valide pour la pérennisation et assez ouvert pour s'adapter à la variété des corpus. Les outils disponibles à ce jour portent sur trois grandes fonctionnalités : l'édition des métadonnées des corpus et des enregistrements ; la conversion de formats pour l'édition des corpus ; la conversion de format pour l'exploration des corpus et l'utilisation d'outils syntaxiques sur les données convertis en TEI.

# 2 Trois exemples d'utilisation

L'espace de démonstration que nous proposons contiendra un poster qui présentera l'ensemble des activités de CORLI et en particulier celles qui sont liées à la problématique de l'usage de la TEI. Par ailleurs nous présenterons trois démonstrations basées sur des cas pratiques. La première concerne l'outil TEIMETA (http://ct3.ortolang.fr/teimeta/), les deux suivantes l'outil TEICORPO (http://ct3.ortolang.fr/teicorpo/). Chaque présentation permettra de préciser les compétences requises et les liens que l'on peut faire avec les sites de dépôt de corpus.

## 2.1 TEIMETA : création d'un fichier de métadonnées

Pour cette partie de la démonstration, nous nous mettrons dans la position d'un chercheur ayant à renseigner un ensemble de métadonnées liées à un fichier de transcription. Souvent long et fastidieux, nous verrons comment ce travail peut être facilité par l'outil au moyen par exemple de l'usage de vocabulaires contrôlés et comment le résultat s'intègre à tout fichier TEI.

## 2.2 TEICORPO : utilisation de PRAAT et la TEI

Il est possible de convertir des fichiers d'origine différente (PRAAT, ELAN, CLAN, Transcriber) vers la TEI et uniformisant autant que possible les transcriptions. Une analyse syntaxique basée sur TreeTagger ou sur la bibliothèque Stanford NLP (format CONLL) est également possible, avec un résultat peut alors être converti vers PRAAT pour permettre par exemple une utilisation dans PRAAT de données comprenant transcription et annotations grammaticales.

## 2.3 TEICORPO : utilisation de TXM et la TEI

Il est possible de rassembler par conversion des corpus issus d'origines variées pour construire une base au format TEI. Pour une utilisation scientifique pertinente, il est souvent nécessaire d'enrichir les métadonnées des corpus. En dehors de l'utilisation de TEIMETA, il est possible d'insérer des métadonnées éditées au format CSV, puis d'exporter les corpus pour leur utilisation dans TXM, avec des métadonnées requêtables et la possibilité d'écouter le son dans TXM. Un exemple basé sur le grand corpus ESLO sera présenté.
# Vers un corpus optimal pour la fouille de textes : stratégie de constitution de corpus spécialisés à partir d'ISTEX

Camille de Salabert¹ Sabine Barreaux¹

(1) Inist-CNRS, 2, rue Jean Zay, CS 10310, 54519 Vandœuvre-lès-Nancy, France
camille.de-salabert@inist.fr, sabine.barreaux@inist.fr

## RÉSUMÉ

Préalable indispensable à de nombreuses activités de TAL et de fouille de textes, l'élaboration d'un corpus peut nécessiter plusieurs phases de traitement pour améliorer sa qualité et ainsi obtenir les meilleurs résultats d'analyse automatique. Les post-traitements appliqués à un tel corpus, notamment pour garantir la pertinence de son contenu et l'homogénéité de son format, pourront s'avérer d'autant plus coûteux et fastidieux que la construction du corpus de travail aura été imprécise. Cette démonstration se proposera de tirer parti de la plateforme ISTEX et de ses services associés pour constituer, au travers d'un cycle itératif, un corpus homogène de publications scientifiquement pertinentes pour une utilisation simplifiée par des outils de fouille.

## ABSTRACT

**Towards an optimal corpus for text mining: specialized corpus building strategy from ISTEX.**
The development of a corpus is an essential prerequisite for many NLP and text mining activities. This may require several processing phases to improve its quality and thus obtain better automatic analysis results. Post-processing applied to such a corpus in particular to guarantee the relevance of its content and the homogeneity of its format may be more costly and tedious if the construction of the working corpus is more basic. This demonstration will take advantage of the ISTEX platform and its associated services to build a homogeneous corpus of scientifically relevant publications for a simplified use by text mining tools through an iterative cycle.

**MOTS-CLÉS** : Fouille de textes, Corpus thématique, ISTEX, Affinement, Méthodologie.

**KEYWORDS:** Text mining, Thematic corpora, ISTEX, Refinement, Methodology.

Les algorithmes de fouille de textes promettent une accélération sans précédent de la recherche scientifique par le traitement automatique de corpus massifs de publications scientifiques qu'ils autorisent. Mais l'analyse textuelle peut se révéler compliquée quand il s'agit de traiter des corpus de grande dimension, multithématiques et multilingues, dont les textes, bien souvent non structurés et aux formats hétérogènes, sont rédigés dans des langues de spécialité. Dès lors, disposer d'un corpus tout à la fois adapté à l'objectif visé et approprié par rapport au cadre méthodologique et à l'outil considéré apparaît indispensable.

Si les guides de bonne pratique à l'intention de la communauté des linguistes s'intéressent à la construction de corpus équilibrés, représentatifs, échantillonnés ou adaptés à l'application recherchée (Wynne, 2005), peu de détails sont donnés en revanche quant à la phase de constitution

<figure><img src="image_46.png" /></figure>
de corpus dans les travaux plus généraux de traitement automatique des langues (TAL) ou de fouille de textes et de données (TDM). La démarche mise en œuvre pour créer un corpus dépend fortement du but poursuivi et des sources utilisées, et se résume dans bien des cas à recourir à une équation basique, suivie d'étapes de nettoyage ou de reformatage, a fortiori dans le cas de textes intégraux (Nguyen, 2019). Dans cette démonstration, nous nous attacherons à montrer, au travers d'un cas d'usage pouvant intéresser la communauté scientifique, comment l'utilisation de la bibliothèque scientifique numérique nationale ISTEX<fnref n="1" /> et de ses services additionnels permet de créer, en adéquation avec la finalité souhaitée, un corpus raffiné au travers de cycles successifs d'exploration des résultats et d'ajustement de la requête exploitant les points forts d'ISTEX. Cette démonstration permettra in fine de parvenir à un corpus qui minimise les étapes de post-traitement habituellement opérées, telles que l'élimination du bruit et du silence, le reformatage des données multisources pour les rendre homogènes ou le repérage de documents au format inadéquat pour l'application ciblée.

# 1 Cas d'usage

À l'occasion du 250ᵉ anniversaire de la naissance du musicien allemand Beethoven, la création d'un corpus en musicologie de publications relatives au compositeur nous offre l'opportunité d'ajouter un corpus thématique en sciences humaines et sociales aux corpus spécialisés déjà diffusés sur le site web d'exposition des données ISTEX : data.istex<fnref n="2" />. L'objectif final envisagé est de valoriser ce corpus sur le web sémantique au moyen d'alignements avec les données DOREMUS. DOREMUS<fnref n="3" /> – DOing REusable MUSical data – est en effet un graphe de connaissances d'œuvres musicales interconnectées décrivant et contextualisant les catalogues musicaux de la BnF, de la Philharmonie de Paris et de Radio France qui sont ainsi partagés sur le web de données. Une étape préliminaire de reconnaissance d'entités nommées, entités propres à cet art telles que les noms de musiciens, les œuvres musicales ou les instruments de musique, ou génériques comme les dates et les lieux, sera nécessaire pour notre corpus. Elle pourrait être matière à comparer des outils de détection en fournissant un corpus d'apprentissage.

# 2 ISTEX

## Source de données pour la fouille de textes

ISTEX, archive riche de plus 23 millions de publications numériques dans toutes les disciplines et en plus de 50 langues, depuis le XIVᵉ siècle jusqu'à aujourd'hui, constitue une source de choix pour y rechercher les documents qui nous intéressent et leur appliquer des outils de fouille de textes, ce droit étant concédé par la licence d'utilisation de la plateforme ISTEX.

Financée par l'ANR et négociée dans le cadre des licences nationales, l'initiative d'excellence en information scientifique et technique ISTEX a de fait pour ambition de bâtir le socle de la bibliothèque scientifique numérique nationale et d'offrir, au travers de sa plateforme, l'accès aux collections rétrospectives de la littérature scientifique, ainsi que l'opportunité de s'en servir comme matériau de fouille à des fins de recherche scientifique.

<footnote n="1">1 https://www.istex.fr</footnote>

<footnote n="2">2 https://www.data.istex.fr</footnote>

<footnote n="3">3 http://data.doremus.org</footnote>
## Atouts de la ressource

Disponibles dans différents formats, fournis par les éditeurs ou produits par ISTEX, métadonnées et texte intégral des publications sont également proposés en format standard (respectivement MODS et TEI), facilitant considérablement l'exploitation de la diversité des formats reçus des 28 éditeurs présents dans l'archive.

A cette homogénéisation, sont ajoutés des enrichissements, disponibles dans un format TEI standoff, résultats du traitement de l'ensemble des collections par des outils de fouille de textes développés ou adaptés pour ISTEX (Cuxac, 2017). Ces enrichissements, de typologie plurielle, donnent notamment accès au contenu scientifique des ressources :

- catégories scientifiques attribuées respectivement à 75% et 44% des documents, soit par appariement entre un identifiant tel qu'un ISSN et une ou plusieurs catégories affectées à la publication concernée par le Web of Science, Science-Metrix ou Scopus, soit par apprentissage automatique sur les bases de données bibliographiques PASCAL et FRANCIS du CNRS ;

- entités nommées détectées dans 68% des textes en anglais ou français, grâce à une cascade de graphes mise au point pour le logiciel Unitex/CasSys (Maurel, 2019), ces entités nommées concernant les noms de personnes, lieux, organismes, indicateurs temporels, URL, etc. ;

- termes représentatifs du contenu du texte intégral, avec leur fréquence et leur spécificité, extraits de 73% des publications en anglais par TEEFT, outil d'indexation non supervisée qui dispense de la constitution problématique de ressources de référence spécialisées, nécessitées par une archive multidisciplinaire telle qu'ISTEX ;

- références bibliographiques structurées dans 58% des ressources au moyen de GROBID, outil de segmentation et de structuration fonctionnant par apprentissage automatique.

Forte de ces millions de publications numériques à valeur ajoutée, l'archive ISTEX forme une ressource majeure pour les travaux de fouilles de textes à l'usage de la communauté de l'enseignement supérieur et de la recherche.

## Des services complémentaires

Toute une gamme de services a été conçue autour de l'API ISTEX afin de simplifier et de développer son utilisation, en particulier deux applications, l'une de téléchargement de corpus volumineux – ISTEX-DL –, l'autre d'exploration des corpus extraits, ainsi que d'exposition sur le web sémantique des corpus finalisés – LODEX :

- l'application ISTEX-DL<fnref n="4" /> – ou ISTEX Download –, interface de type formulaire intuitive et conviviale, permet facilement de télécharger jusqu'à 100 000 documents répondant à une requête, classique ou issue d'une liste d'identifiants. Le choix des formats des textes intégraux, tout comme celui des métadonnées ou des enrichissements correspondants s'opère en quelques clics, de même que la limitation du volume souhaité (comprenant l'option de sélection aléatoire d'un sous-ensemble) et la modulation du type et du niveau de compression du corpus ;

- LODEX<fnref n="5" /> – ou Linked Open Data ISTEX –, logiciel open source associant sémantisation et visualisation de données, est dédié quant à lui à la valorisation de données structurées (Gregorio, 2019). Cet outil transforme un corpus en site web dynamique, offrant d'une part une navigation dans ce corpus selon différents angles de vue au travers de graphiques

<footnote n="4">⁴ https://dl.istex.fr</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://lodex.inist.fr</footnote>
filtrables par des facettes, et d'autre part une description et un accès aux documents du corpus. En outre, l'exposition sur le web de données autorise l'alignement avec des données similaires ou connexes, et permet le référencement et la réutilisation des corpus spécialisés.

## 3 Stratégie de constitution de corpus

Notre démonstration se proposera de débuter par une requête simple relative au musicien Beethoven qui ira se complexifiant, grâce à la visualisation des résultats de l'interrogation de l'API ISTEX via son démonstrateur<fnref n="6" />, suivie de l'extraction à l'aide d'ISTEX-DL puis de l'analyse dans LODEX des états d'avancement successifs du corpus (états intermédiaire et affiné du corpus disponibles aux adresses suivantes : https://beethoven-ludwigv0.corpus.istex.fr/ et https://beethoven-ludwigv1.corpus.istex.fr). L'exploration à ces différentes étapes du contenu scientifique du corpus et de ses métadonnées nous permettra de proche en proche d'en déduire les correctifs à apporter à notre équation d'interrogation et nous donnera des clés pour enrichir la requête, tirant profit des qualités de la ressource ISTEX qui assure en amont les traitements de reformatage ou de complétion des données, de différents enrichissements tels que Unitex et TEEFT afin de limiter silence comme bruit – corollaire des personnages célèbres ! – et de permettre une sélection fine de documents pertinents, et des indicateurs de qualité disponibles sur la plateforme ISTEX au service du TDM pour ajuster aussi finement que possible le corpus à l'usage ciblé.

Ainsi, la méthodologie itérative de requêtage, d'extraction et d'exploration du corpus, permet de constituer un corpus de musicologie quasiment prêt à l'emploi pour l'extraction d'entités nommées, en réduisant le nombre des post-traitements de curation habituellement requis pour une exploitation valide.

## Références

CUXAC P. & THOUVENIN N. (2017). Archives numériques et fouille de textes : le projet ISTEX. *In Atelier TextMine, EGC 2017 (Extraction et Gestion des Connaissances)*, Grenoble, France, January 24-27, 2017.

GREGORIO S., COLLIGNON A., PARMENTIER F. & THOUVENIN N. (2019). LODEX : des données structurées au web sémantique. *In Atelier Web des Données, EGC 2019 (Extraction et Gestion des Connaissances)*, Metz, France, January 21-25, 2019.

MAUREL D., MORALE E., THOUVENIN N., RINGOT P. & TURRI A. (2019). Istex: A Database of Twenty Million Scientific Papers with a Mining Tool Which Uses Named Entities. *Information*. DOI: 10.3390/info10050178, HAL: hal-02152978, version 1.

NGUYEN N., GABUD R. & ANANIADOU S. (2019). COPIOUS: A gold standard corpus of named entities towards extracting species occurrence from biodiversity literature. *Biodiversity Data Journal*, 7, e29626. DOI: 10.3897/BDJ.7.e29626

WYNNE M., Éd. (2005). *Developing Linguistic Corpora: a Guide to Good Practice*. Oxbow Books

<footnote n="6">⁶ https://demo.istex.fr</footnote>
Deuxième partie

Résumés d'articles acceptés dans des
conférences internationales
# Analyse sémantique robuste par apprentissage antagoniste pour la généralisation de domaine

Gabriel Marzinotto¹, ² Géraldine Damnati¹ Frédéric Béchet² Benoît Favre²

(1) Orange Labs / Lannion France

(2) Aix Marseille Univ, CNRS, LIS / Marseille France

gabriel.marzinotto@orange.com, geraldine.damnati@orange.com

frederic.bechet@lis-lab.fr, benoit.favre@lis-lab.fr

## RÉSUMÉ

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l'article (Marzinotto et al., 2019) présenté à la conférence North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies en 2019.

## ABSTRACT

### Robust Semantic Parsing with Adversarial Learning for Domain Generalization

We present French and English abstracts of the article (Marzinotto et al., 2019) that was presented at the 2019 North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies.

**MOTS-CLÉS** : Analyse sémantique, adaptation de domaine, apprentissage antagoniste.

**KEYWORDS:** Semantic parsing, domain adaptation, adversarial learning.

## 1 Résumé en français

Cet article étudie l'amélioration de la capacité de généralisation des modèles d'analyse sémantique à travers de techniques d'apprentissage antagoniste. La création de modèles plus robustes à la variabilité inter-documents est cruciale pour l'intégration des technologies d'analyse sémantique dans les applications réelles. La question sous-jacente de cette étude est de savoir si l'apprentissage antagoniste peut être utilisé pour entrainer des modèles à un niveau d'abstraction plus élevé afin d'augmenter leur robustesse aux variations lexicales et stylistiques.

Nous proposons d'effectuer l'analyse sémantique avec une tâche adversaire de classification de domaine sans connaissance explicite du domaine. La stratégie est d'abord évaluée sur un corpus français de documents encyclopédiques, annotés avec FrameNet, dans une perspective de recherche d'informations, puis sur la tâche PropBank Semantic Role Labelling sur le benchmark CoNLL-2005. Nous montrons que l'apprentissage contradictoire augmente toutes les capacités de généralisation des modèles à la fois sur les données du domaine et hors domaine.

<figure><img src="image_47.png" /></figure>
## 2 English Abstract

This paper addresses the issue of generalization for Semantic Parsing in an adversarial framework. Building models that are more robust to inter-document variability is crucial for the integration of Semantic Parsing technologies in real applications. The underlying question throughout this study is whether adversarial learning can be used to train models on a higher level of abstraction in order to increase their robustness to lexical and stylistic variations.

We propose to perform Semantic Parsing with a domain classification adversarial task without explicit knowledge of the domain. The strategy is first evaluated on a French corpus of encyclopedic documents, annotated with FrameNet, in an information retrieval perspective, then on PropBank Semantic Role Labeling task on the CoNLL-2005 benchmark. We show that adversarial learning increases all models generalization capabilities both on in and out-of-domain data.

## Références

MARZINOTTO G., DAMNATI G., BÉCHET F. & FAVRE B. (2019). Robust semantic parsing with adversarial learning for domain generalization. In *Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies, Volume 2 (Industry Papers)*, p. 166–173, Minneapolis, Minnesota : Association for Computational Linguistics. DOI : 10.18653/v1/N19-2021.
<figure><img src="image_48.png" /></figure>