pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Repr\'esentation vectorielle de sens pour la d\'esambigu\"\isation lexicale \`a base de connaissances (Sense Embeddings in Knowledge-Based Word Sense Disambiguation)
Authors: Lo{\"\i}c Vial, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: SENTER, Word Sense Disambiguation

Dans cet article, nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour repr{\'e}senter sous forme vectorielle les sens d{'}un dictionnaire. Nous utilisons les termes employ{\'e}s dans leur d{\'e}finition en les projetant dans un espace vectoriel, puis en additionnant les vecteurs r{\'e}sultants, avec des pond{\'e}rations d{\'e}pendantes de leur partie du discours et de leur fr{\'e}quence. Le vecteur de sens r{\'e}sultant est alors utilis{\'e} pour trouver des sens reli{\'e}s, permettant de cr{\'e}er un r{\'e}seau lexical de mani{\`e}re automatique. Le r{\'e}seau obtenu est ensuite {\'e}valu{\'e} par rapport au r{\'e}seau lexical de WordNet, construit manuellement. Pour cela nous comparons l{'}impact des diff{\'e}rents r{\'e}seaux sur un syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale bas{\'e} sur la mesure de Lesk. L{'}avantage de notre m{\'e}thode est qu{'}elle peut {\^e}tre appliqu{\'e}e {\`a} n{'}importe quelle langue ne poss{\'e}dant pas un r{\'e}seau lexical comme celui de WordNet. Les r{\'e}sultats montrent que notre r{\'e}seau automatiquement g{\'e}n{\'e}r{\'e} permet d{'}am{\'e}liorer le score du syst{\`e}me de base, atteignant quasiment la qualit{\'e} du r{\'e}seau de WordNet.
Parcourir, reconna\^\itre et r\'efl\'echir. Combinaison de m\'ethodes l\'eg\`eres pour l'extraction de relations s\'emantiques (Browse, recognize and think)
Authors: Mathieu Lafourcade, Nathalie Le Brun
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

La capture de relations s{\'e}mantiques entre termes {\`a} partir de textes est un moyen privil{\'e}gi{\'e} de constituer/alimenter une base de connaissances, ressource indispensable pour l{'}analyse de textes. Nous proposons et {\'e}valuons la combinaison de trois m{\'e}thodes de production de relations lexicos{\'e}mantiques.
Si les souris \'etaient des reptiles, alors les reptiles pourraient \^etre des mammif\`eres ou Comment d\'etecter les anomalies dans le r\'eseau JDM ? (If mice were reptiles, then the reptiles could be mammals, or How to detect errors in a lexical network?)
Authors: Alain Joubert, Mathieu Lafourcade, Nathalie Le Brun
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

La correction des erreurs dans une collection de donn{\'e}es est un probl{\`e}me d{\'e}licat. Elle peut {\^e}tre r{\'e}alis{\'e}e manuellement par un expert, ou en utilisant des m{\'e}thodes de crowdsourcing, ou encore automatiquement au moyen d{'}algorithmes. Nous pr{\'e}sentons ici des m{\'e}thodes automatiques permettant de d{\'e}tecter les erreurs potentielles « secondaires » induites par les m{\'e}canismes automatiques d{'}inf{\'e}rences de relations, lorsqu{'}ils s{'}appuient sur des relations erron{\'e}es « initiales » d{\'e}tect{\'e}es manuellement. Des r{\'e}sultats encourageants, mesur{\'e}s sur le r{\'e}seau JeuxDeMots, nous invitent {\`a} envisager {\'e}galement des strat{\'e}gies qui permettraient de d{\'e}tecter automatiquement les relations erron{\'e}es « initiales », ce qui pourrait conduire {\`a} une d{\'e}tection automatique de la majorit{\'e} des erreurs pr{\'e}sentes dans le r{\'e}seau.
Vers l'annotation par le jeu de corpus (plus) complexes : le cas de la langue de sp\'ecialit\'e (Towards (more) complex corpora annotation using a game with a purpose : the case of scientific language)
Authors: Kar{\"e}n Fort, Bruno Guillaume, Nicolas Lefebvre, Laura Ram{\'\i}rez, Mathilde Regnault, Mary Collins, Oksana Gavrilova, Tanti Kristanti
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Nous avons pr{\'e}c{\'e}demment montr{\'e} qu{'}il est possible de faire produire des annotations syntaxiques de qualit{\'e} par des participants {\`a} un jeu ayant un but. Nous pr{\'e}sentons ici les r{\'e}sultats d{'}une exp{\'e}rience visant {\`a} {\'e}valuer leur production sur un corpus plus complexe, en langue de sp{\'e}cialit{\'e}, en l{'}occurrence un corpus de textes scientifiques sur l{'}ADN. Nous d{\'e}terminons pr{\'e}cis{\'e}ment la complexit{\'e} de ce corpus, puis nous {\'e}valuons les annotations en syntaxe de d{\'e}pendances produites par les joueurs par rapport {\`a} une r{\'e}f{\'e}rence mise au point par des experts du domaine.
D\'etection des mots non-standards dans les tweets avec des r\'eseaux de neurones (Detecting non-standard words in tweets with neural networks)
Authors: Tian Tian, Isabelle Tellier, Marco Dinarelli, Pedro Cardoso
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: SENTS

Dans cet article, nous proposons un mod{\`e}le pour d{\'e}tecter dans les textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s par des utilisateurs (en particulier les tweets), les mots non-standards {\`a} corriger. Nous utilisons pour cela des r{\'e}seaux de neurones convolutifs au niveau des caract{\`e}res, associ{\'e}s {\`a} des {``}plongements{''} (embeddings) des mots pr{\'e}sents dans le contexte du mot courant. Nous avons utilis{\'e} pour l{'}{\'e}valuation trois corpus de r{\'e}f{\'e}rence. Nous avons test{\'e} diff{\'e}rents mod{\`e}les qui varient suivant leurs plongements pr{\'e}-entrain{\'e}s, leurs configurations et leurs optimisations. Nous avons finalement obtenu une F1-mesure de 0.972 en validation crois{\'e}e pour la classe des mots non-standards. Cette d{\'e}tection des mots {\`a} corriger est l{'}{\'e}tape pr{\'e}liminaire pour la normalisation des textes non standards comme les tweets.
MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la d\'etection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction)
Authors: Luce Lefeuvre, Anne Condamines
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: Relation

Les marqueurs de relation conceptuelle sont un moyen efficace de d{\'e}tecter automatiquement en corpus des Contextes Riches en Connaissances. Dans le domaine de la terminologie ou de l{'}ing{\'e}nierie des connaissances, les Contextes Riches en Connaissances peuvent {\^e}tre utiles pour l{'}{\'e}laboration de ressources termino-ontologiques. Bien que la litt{\'e}rature concernant ce sujet soit riche, il n{'}existe pas de recensement syst{\'e}matique ni d{'}{\'e}valuation {\`a} grande {\'e}chelle des marqueurs de relation conceptuelle. Pour ces raisons notamment, nous avons constitu{\'e} une base de marqueurs pour les relations d{'}hyperonymie, de m{\'e}ronymie, et de cause, en fran{\c{c}}ais. Pour chacun de ces marqueurs, son taux de pr{\'e}cision est propos{\'e} pour des corpus qui varient en fonction du domaine et du genre textuel.
Apprentissage en ligne interactif d'un g\'en\'erateur en langage naturel neuronal pour le dialogue homme-machine (On-line Interactive Learning of Natural Language Neural Generation for Human-machine)
Authors: Matthieu Riou, Bassam Jabaian, St{\'e}phane Huet, Fabrice Lef{\`e}vre
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

R{\'e}cemment, de nouveaux mod{\`e}les {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}s pour traiter la g{\'e}n{\'e}ration en langage naturel dans des syst{\`e}mes de dialogue (Wen et al., 2016a). Ces mod{\`e}les demandent une grande quantit{\'e} de donn{\'e}es d{'}apprentissage ; or la collecte et l{'}annotation de ces donn{\'e}es peuvent {\^e}tre laborieuses. Pour r{\'e}pondre {\`a} cette probl{\'e}matique, nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} la mise en place d{'}un protocole d{'}apprentissage en ligne bas{\'e} sur un apprentissage par renforcement, permettant d{'}am{\'e}liorer l{'}utilisation d{'}un mod{\`e}le initial appris sur un corpus plus restreint g{\'e}n{\'e}r{\'e} par patrons. Dans cette {\'e}tude exploratoire, nous proposons une approche bas{\'e}e sur un algorithme de bandit contre un adversaire, afin d{'}en {\'e}tudier l{'}int{\'e}r{\^e}t et les limites.
Apports des analyses syntaxiques pour la d\'etection automatique de mentions dans un corpus de fran\ccais oral (Experiences in using deep and shallow parsing to detect entity mentions in oral French)
Authors: Lo{\"\i}c Grobol, Isabelle Tellier, {\'E}ric de la Clergerie, Marco Dinarelli, L, Fr{\'e}d{\'e}ric ragin
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Cet article pr{\'e}sente trois exp{\'e}riences de d{\'e}tection de mentions dans un corpus de fran{\c{c}}ais oral : ANCOR. Ces exp{\'e}riences utilisent des outils pr{\'e}existants d{'}analyse syntaxique du fran{\c{c}}ais et des m{\'e}thodes issues de travaux sur la cor{\'e}f{\'e}rence, les anaphores et la d{\'e}tection d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es. Bien que ces outils ne soient pas optimis{\'e}s pour le traitement de l{'}oral, la qualit{\'e} de la d{\'e}tection des mentions que nous obtenons est comparable {\`a} l{'}{\'e}tat de l{'}art des syst{\`e}mes con{\c{c}}us pour l{'}{\'e}crit dans d{'}autres langues. Nous concluons en proposant des perspectives pour l{'}am{\'e}lioration des r{\'e}sultats que nous obtenons et la construction d{'}un syst{\`e}me end-to-end pour lequel nos exp{\'e}riences peuvent servir de base de travail.
Un nouveau besoin dans l'industrie : une aide au « r\'edacteur traduisant » (A new need in companies: writing assistance for ``translating writers'')
Authors: Claire Lemaire
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Nous mettons en relief, gr{\^a}ce {\`a} une exp{\'e}rimentation avec questionnaires et corpus parall{\`e}le, une situation nouvelle en entreprise de r{\'e}daction multilingue, pour laquelle il n{'}existe pas de technologie TAL d{\'e}di{\'e}e. Nous sugg{\'e}rons de tirer profit de cette situation in{\'e}dite de r{\'e}dacteur traduisant, pour utiliser l{'}expertise du r{\'e}dacteur pendant le processus de traduction et nous pr{\'e}conisons de d{\'e}velopper une TA permettant une {\'e}dition en cours de processus.
Adaptation incr\'ementale de mod\`eles de traduction neuronaux (Incremental adaptation of neural machine translation models)
Authors: Christophe Servan, Josep Crego, Jean Senellart
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: Machine Translation, Translation

L{'}adaptation au domaine est un verrou scientifique en traduction automatique. Il englobe g{\'e}n{\'e}ralement l{'}adaptation de la terminologie et du style, en particulier pour la post-{\'e}dition humaine dans le cadre d{'}une traduction assist{\'e}e par ordinateur. Avec la traduction automatique neuronale, nous {\'e}tudions une nouvelle approche d{'}adaptation au domaine que nous appelons {``}sp{\'e}cialisation{''} et qui pr{\'e}sente des r{\'e}sultats prometteurs tant dans la vitesse d{'}apprentissage que dans les scores de traduction. Dans cet article, nous proposons d{'}explorer cette approche.
D\'etection de concepts et granularit\'e de l'annotation (Concept detection and annotation granularity )
Authors: Pierre Zweigenbaum, Thomas Lavergne
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} une t{\^a}che de d{\'e}tection de concepts dans des textes sans exigence particuli{\`e}re de passage par une phase de d{\'e}tection d{'}entit{\'e}s avec leurs fronti{\`e}res. Il s{'}agit donc d{'}une t{\^a}che de cat{\'e}gorisation de textes multi{\'e}tiquette, avec des jeux de donn{\'e}es annot{\'e}s au niveau des textes entiers. Nous faisons l{'}hypoth{\`e}se qu{'}une annotation {\`a} un niveau de granularit{\'e} plus fin, typiquement au niveau de l{'}{\'e}nonc{\'e}, devrait am{\'e}liorer la performance d{'}un d{\'e}tecteur automatique entra{\^\i}n{\'e} sur ces donn{\'e}es. Nous examinons cette hypoth{\`e}se dans le cas de textes courts particuliers : des certificats de d{\'e}c{\`e}s o{\`u} l{'}on cherche {\`a} reconna{\^\i}tre des diagnostics, avec des jeux de donn{\'e}es initialement annot{\'e}s au niveau du certificat entier. Nous constatons qu{'}une annotation au niveau de la « ligne » am{\'e}liore effectivement les r{\'e}sultats, mais aussi que le simple fait d{'}appliquer au niveau de la ligne un classifieur entra{\^\i}n{\'e} au niveau du texte est d{\'e}j{\`a} une source d{'}am{\'e}lioration.
Tri Automatique de la Litt\'erature pour les Revues Syst\'ematiques (Automatically Ranking the Literature in Support of Systematic Reviews)
Authors: Christopher Norman, Mariska Leeflang, Pierre Zweigenbaum, Aur{\'e}lie N{\'e}v{\'e}ol
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: Articles, Classification, General Classification

Les revues syst{\'e}matiques de la litt{\'e}rature dans le domaine biom{\'e}dical reposent essentiellement sur le travail bibliographique manuel d{'}experts. Nous {\'e}valuons les performances de la classification supervis{\'e}e pour la d{\'e}couverte automatique d{'}articles {\`a} l{'}aide de plusieurs d{\'e}finitions des crit{\`e}res d{'}inclusion. Nous appliquons un mod{\`e}le de regression logistique sur deux corpus issus de revues syst{\'e}matiques conduites dans le domaine du traitement automatique de la langue et de l{'}efficacit{\'e} des m{\'e}dicaments. La classification offre une aire sous la courbe moyenne (AUC) de 0.769 si le classifieur est contruit {\`a} partir des jugements experts port{\'e}s sur les titres et r{\'e}sum{\'e}s des articles, et de 0.835 si on utilise les jugements port{\'e}s sur le texte int{\'e}gral. Ces r{\'e}sultats indiquent l{'}importance des jugements port{\'e}s d{\`e}s le d{\'e}but du processus de s{\'e}lection pour d{\'e}velopper un classifieur efficace pour acc{\'e}l{\'e}rer l{'}{\'e}laboration des revues syst{\'e}matiques {\`a} l{'}aide d{'}un algorithme de classification standard.
Une approche linguistique pour la d\'etection des dialectes arabes (A linguistic approach for the detection of Arabic dialects)
Authors: Houda Sa{\^a}dane, Damien Nouvel, Hosni Seffih, Christian Fluhr
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un processus d{'}identification automatique de l{'}origine dialectale pour la langue arabe de textes {\'e}crits en caract{\`e}res arabes ou en {\'e}criture latine (arabizi). Nous d{\'e}crivons le processus d{'}annotation des ressources construites et du syst{\`e}me de translitt{\'e}ration adopt{\'e}. Deux approches d{'}identification de la langue sont compar{\'e}es : la premi{\`e}re est linguistique et exploite des dictionnaires, la seconde est statistique et repose sur des m{\'e}thodes traditionnelles d{'}apprentissage automatique (n-grammes). L{'}{\'e}valuation de ces approches montre que la m{\'e}thode linguistique donne des r{\'e}sultats satisfaisants, sans {\^e}tre d{\'e}pendante des corpus d{'}apprentissage.
Machine Translation of Speech-Like Texts: Strategies for the Inclusion of Context
Authors: Rachel Bawden
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: Machine Translation, TAG, Translation

Whilst the focus of Machine Translation (MT) has for a long time been the translation of planned, written texts, more and more research is being dedicated to translating speech-like texts (informal or spontaneous discourse or dialogue). To achieve high quality and natural translation of speechlike texts, the integration of context is needed, whether it is extra-linguistic (speaker identity, the interaction between speaker and interlocutor) or linguistic (coreference and stylistic phenomena linked to the spontaneous and informal nature of the texts). However, the integration of contextual information in MT systems remains limited in most current systems. In this paper, we present and critique three experiments for the integration of context into a MT system, each focusing on a different type of context and exploiting a different method: adaptation to speaker gender, cross-lingual pronoun prediction and the generation of tag questions from French into English.
Construction de lexiques pour l'extraction des mentions de maladies dans les forums de sant\'e (Building lexica for extraction of mentions of diseases from healthcare fora)
Authors: Elise Bigeard
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: SENTS

Les forums de discussion et les r{\'e}seaux sociaux sont des sources potentielles de diff{\'e}rents types d{'}information, qui ne sont en g{\'e}n{\'e}ral pas accessibles par ailleurs. Par exemple, dans les forums de sant{\'e}, il est possible de trouver les informations sur les habitudes et le mode de vie des personnes. Ces informations sont rarement partag{\'e}es avec les m{\'e}decins. Il est donc possible de se fonder sur ces informations pour {\'e}valuer les pratiques r{\'e}elles des patients. Il s{'}agit cependant d{'}une source d{'}information difficile {\`a} traiter, essentiellement {\`a} cause des sp{\'e}cificit{\'e}s linguistiques qu{'}elle pr{\'e}sente. Si une premi{\`e}re {\'e}tape pour l{'}exploration des forums consiste {\`a} indexer les termes m{\'e}dicaux pr{\'e}sents dans les messages avec des concepts issus de terminologies m{\'e}dicales, cela s{'}av{\`e}re extr{\^e}mement compliqu{\'e} car les formulations des patients sont tr{\`e}s diff{\'e}rentes des terminologies officielles. Nous proposons une m{\'e}thode permettant de cr{\'e}er et enrichir des lexiques de termes et expressions d{\'e}signant une maladie ou un trouble, avec un int{\'e}r{\^e}t particulier pour les troubles de l{'}humeur. Nous utilisons des ressources existantes ainsi que des m{\'e}thodes non supervis{\'e}es. Les ressources construites dans le cadre du travail nous permettent d{'}am{\'e}liorer la d{\'e}tection de messages pertinents.
Cr\'eation automatique d'une grammaire syntaxico-s\'emantique (Syntactic-semantic grammar automatic creation)
Authors: Emilie Colin
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour la cr{\'e}ation automatique de grammaires lexicalis{\'e}es syntaxico-s{\'e}mantiques. A l{'}heure actuelle, la cr{\'e}ation de grammaire r{\'e}sulte soit d{'}un travail manuel soit d{'}un traitement automatis{\'e} de corpus arbor{\'e}. Notre proposition est d{'}extraire {\`a} partir de donn{\'e}es VerbNet une grammaire noyau (formes canoniques des verbes et des groupes nominaux) de l{'}anglais int{\'e}grant une s{\'e}mantique VerbNet. Notre objectif est de profiter des larges ressources existantes pour produire un syst{\`e}me de g{\'e}n{\'e}ration de texte symbolique de qualit{\'e} en domaine restreint.
Exploration de traits pour la reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees du Fran\ccais par apprentissage automatique (Feature exploration for French Named Entity Recognition with Machine Learning)
Authors: Yoann Dupont
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: named-entity-recognition, Named Entity Recognition, Named Entity Recognition (NER)

Dans cet article, nous explorons divers traits propos{\'e}s dans la litt{\'e}rature afin de fournir un d{\'e}tecteur d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es pour le Fran{\c{c}}ais appris automatiquement sur le French Treebank. Nous {\'e}tudions l{'}int{\'e}gration de connaissances en domaine, l{'}apport de la classification des verbes, la gestion des mots inconnus et l{'}int{\'e}gration de traits non locaux. Nous comparons ensuite notre syst{\`e}me aux r{\'e}cents r{\'e}seaux de neurones.
Aligner production et normalisation : une premi\`ere approche pour l'\'etude d'\'ecrits scolaires (To align production and normalization : first approach to study school learner's writings)
Authors: Claire Wolfarth
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

L{'}{\'e}mergence des corpus scolaires et la volont{\'e} d{'}outiller ces corpus sp{\'e}cifiques font apparaitre de nouvelles probl{\'e}matiques de recherche pour le traitement automatique des langues (TAL). Nous exposons ici une recherche qui vise le traitement de productions d{'}apprenants en d{\'e}but d{'}apprentissage de l{'}{\'e}criture, en vue d{'}une annotation et d{'}une exploitation ult{\'e}rieure. {\`A} cette fin, nous proposons d{'}envisager cette {\'e}tape comme une t{\^a}che d{'}alignement entre la production de l{'}apprenant et une normalisation produite manuellement. Ce proc{\'e}d{\'e} permet d{'}augmenter significativement les scores d{'}identification des formes et lemmes produits et am{\'e}liore les perspectives d{'}annotation.
G\'en\'erer une grammaire d'arbres adjoints pour l'arabe \`a partir d'une m\'eta-grammaire (Generate a tree adjoining grammar for arabic from a meta-grammar)
Authors: Cherifa Ben Khelil
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

La raret{\'e} des ressources num{\'e}riques pour la langue arabe, telles que les grammaires et corpus, rend son traitement plus difficile que les autres langues naturelles. A ce jour il n{'}existe pas une grammaire formelle {\`a} large couverture de l{'}arabe. Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons une nouvelle approche qui facilite la description de l{'}arabe avec le formalisme des grammaires d{'}arbres adjoints en utilisant une m{\'e}ta-grammaire. Nous exposons les premiers r{\'e}sultats de notre grammaire ainsi que les probl{\`e}mes rencontr{\'e}s pour son {\'e}valuation.
D\'eterminants et quantificateurs g\'en\'eralis\'es dynamiques (Determiners and dynamic generalised quantifiers)
Authors: Cl{\'e}ment Beysson
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: General Classification

Dans cet article, nous proposons une classification des d{\'e}terminants en {\'e}tudiant leur capacit{\'e} {\`a} introduire de nouveaux r{\'e}f{\'e}rents du discours et l{'}accessibilit{\'e} de ces r{\'e}f{\'e}rents. Cette classification se fonde sur des aspects de logique dynamique (Groenendijk {\&} Stokhof, 1991) dans la tradition montagovienne. Nous montrons ensuite que ces classes raffinent d{'}autres classifications plus linguistiques en {\'e}tudiant chaque esp{\`e}ce de d{\'e}terminants une {\`a} une. L{'}analyse de ces propri{\'e}t{\'e} est un premi{\`e}re {\'e}tape dans la d{\'e}finition des quantificateurs g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}s dynamiques n{\'e}cessaires pour d{\'e}noter la s{\'e}mantique des d{\'e}terminants.
D\'etection de l'incertitude et de la n\'egation : un \'etat de l'art (Identifying uncertainty and negation's cues and scope : State of the art One of the goals of our endeavours is to turn a corpus of medical documents into more easily readable structured data)
Authors: Cl{\'e}ment Dalloux
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

L{'}un des objectifs de nos travaux, {\`a} terme, est de transformer un corpus de documents m{\'e}dicaux en donn{\'e}es structur{\'e}es pour en faciliter l{'}exploitation. Ainsi, il est n{\'e}cessaire non seulement de d{\'e}tecter les concepts m{\'e}dicaux {\'e}voqu{\'e}s, mais aussi d{'}int{\'e}grer un processus capable d{'}identifier le contexte dans lequel est {\'e}voqu{\'e} chaque concept m{\'e}dical. Dans cet article, nous revenons principalement sur les syst{\`e}mes par apprentissage supervis{\'e} qui ont {\'e}t{\'e} propos{\'e} pour la d{\'e}tection de l{'}incertitude et de la n{\'e}gation. Ces dix derni{\`e}res ann{\'e}es, les travaux pour d{\'e}tecter l{'}incertitude et la n{\'e}gation dans les textes en anglais ont donn{\'e} des r{\'e}sultats satisfaisants. Cependant, il existe encore une marge de progression non-n{\'e}gligeable.