pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Analyse d'expressions temporelles dans les dossiers \'electroniques patients
Authors: Mike Donald Tapi Nzali, Aur{\'e}lie N{\'e}v{\'e}ol, Xavier Tannier
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Les r{\'e}f{\'e}rences {\`a} des ph{\'e}nom{\`e}nes du monde r{\'e}el et {\`a} leur caract{\'e}risation temporelle se retrouvent dans beaucoup de types de discours en langue naturelle. Ainsi, l{'}analyse temporelle appara{\^\i}t comme un {\'e}l{\'e}ment important en traitement automatique de la langue. Cet article pr{\'e}sente une analyse de textes en domaine de sp{\'e}cialit{\'e} du point de vue temporel. En s{'}appuyant sur un corpus de documents issus de plusieurs dossiers {\'e}lectroniques patient d{\'e}sidentifi{\'e}s, nous d{\'e}crivons la construction d{'}une ressource annot{\'e}e en expressions temporelles selon la norme TimeML. Par suite, nous utilisons cette ressource pour {\'e}valuer plusieurs m{\'e}thodes d{'}extraction automatique d{'}expressions temporelles adapt{\'e}es au domaine m{\'e}dical. Notre meilleur syst{\`e}me statistique offre une performance de 0,91 de F-mesure, surpassant pour l{'}identification le syst{\`e}me {\'e}tat de l{'}art HeidelTime. La comparaison de notre corpus de travail avec le corpus journalistique FR-Timebank permet {\'e}galement de caract{\'e}riser les diff{\'e}rences d{'}utilisation des expressions temporelles dans deux domaines de sp{\'e}cialit{\'e}.
Compr\'ehension automatique de la parole sans donn\'ees de r\'ef\'erence
Authors: Emmanuel Ferreira, Bassam Jabaian, Fabrice Lef{\`e}vre
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: dialog state tracking, Zero-Shot Learning

La majorit{\'e} des m{\'e}thodes {\'e}tat de l{'}art en compr{\'e}hension automatique de la parole ont en commun de devoir {\^e}tre apprises sur une grande quantit{\'e} de donn{\'e}es annot{\'e}es. Cette d{\'e}pendance aux donn{\'e}es constitue un r{\'e}el obstacle lors du d{\'e}veloppement d{'}un syst{\`e}me pour une nouvelle t{\^a}che/langue. Aussi, dans cette {\'e}tude, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode visant {\`a} limiter ce besoin par un m{\'e}canisme d{'}apprentissage sans donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence (zero-shot learning). Cette m{\'e}thode combine une description ontologique minimale de la t{\^a}che vis{\'e}e avec l{'}utilisation d{'}un espace s{\'e}mantique continu appris par des approches {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones {\`a} partir de donn{\'e}es g{\'e}n{\'e}riques non-annot{\'e}es. Nous montrons que le mod{\`e}le simple et peu co{\^u}teux obtenu peut atteindre, d{\`e}s le d{\'e}marrage, des performances comparables {\`a} celles des syst{\`e}mes {\'e}tat de l{'}art reposant sur des r{\`e}gles expertes ou sur des approches probabilistes sur des t{\^a}ches de compr{\'e}hension de la parole de r{\'e}f{\'e}rence (tests des Dialog State Tracking Challenges, DSTC2 et DSTC3). Nous proposons ensuite une strat{\'e}gie d{'}adaptation en ligne permettant d{'}am{\'e}liorer encore les performances de notre approche {\`a} l{'}aide d{'}une supervision faible et ajustable par l{'}utilisateur.
D\'esambigu\"\isation d'entit\'es pour l'induction non supervis\'ee de sch\'emas \'ev\'enementiels
Authors: Kiem-Hieu Nguyen, Xavier Tannier, Olivier Ferret, Romaric Besan{\c{c}}on
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: SENTER

Cet article pr{\'e}sente un mod{\`e}le g{\'e}n{\'e}ratif pour l{'}induction non supervis{\'e}e d{'}{\'e}v{\'e}nements. Les pr{\'e}c{\'e}dentes m{\'e}thodes de la litt{\'e}rature utilisent uniquement les t{\^e}tes des syntagmes pour repr{\'e}senter les entit{\'e}s. Pourtant, le groupe complet (par exemple, {''}un homme arm{\'e}{''}) apporte une information plus discriminante (que {''}homme{''}). Notre mod{\`e}le tient compte de cette information et la repr{\'e}sente dans la distribution des sch{\'e}mas d{'}{\'e}v{\'e}nements. Nous montrons que ces relations jouent un r{\^o}le important dans l{'}estimation des param{\`e}tres, et qu{'}elles conduisent {\`a} des distributions plus coh{\'e}rentes et plus discriminantes. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progr{\`e}s.
Cr\'eation rapide et efficace d'un syst\`eme de d\'esambigu\"\isation lexicale pour une langue peu dot\'ee
Authors: Mohammad Nasiruddin, Andon Tchechmedjiev, Herv{\'e} Blanchon, Didier Schwab
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour cr{\'e}er rapidement un syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale (DL) pour une langue L peu dot{\'e}e pourvu que l{'}on dispose d{'}un syst{\`e}me de traduction automatique statistique (TAS) d{'}une langue riche en corpus annot{\'e}s en sens (ici l{'}anglais) vers L. Il est, en effet, plus facile de disposer des ressources n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de TAS que des ressources d{\'e}di{\'e}es n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de DL pour la langue L. Notre m{\'e}thode consiste {\`a} traduire automatiquement un corpus annot{\'e} en sens vers la langue L, puis de cr{\'e}er le syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation pour L par des m{\'e}thodes supervis{\'e}es classiques. Nous montrons la faisabilit{\'e} de la m{\'e}thode et sa g{\'e}n{\'e}ricit{\'e} en traduisant le SemCor, un corpus en anglais annot{\'e} gr{\^a}ce au Princeton WordNet, de l{'}anglais vers le bangla et de l{'}anglais vers le fran{\c{c}}ais. Nous montrons la validit{\'e} de l{'}approche en {\'e}valuant les r{\'e}sultats sur la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale multilingue de Semeval 2013.
M\'ethode faiblement supervis\'ee pour l'extraction d'opinion cibl\'ee dans un domaine sp\'ecifique
Authors: Romaric Besan{\c{c}}on
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

La d{\'e}tection d{'}opinion cibl{\'e}e a pour but d{'}attribuer une opinion {\`a} une caract{\'e}ristique particuli{\`e}re d{'}un produit donn{\'e}. La plupart des m{\'e}thodes existantes envisagent pour cela une approche non supervis{\'e}e. Or, les utilisateurs ont souvent une id{\'e}e a priori des caract{\'e}ristiques sur lesquelles ils veulent d{\'e}couvrir l{'}opinion des gens. Nous proposons dans cet article une m{\'e}thode pour une extraction d{'}opinion cibl{\'e}e, qui exploite cette information minimale sur les caract{\'e}ristiques d{'}int{\'e}r{\^e}t. Ce mod{\`e}le s{'}appuie sur une segmentation automatique des textes, un enrichissement des donn{\'e}es disponibles par similarit{\'e} s{\'e}mantique, et une annotation de l{'}opinion par classification supervis{\'e}e. Nous montrons l{'}int{\'e}r{\^e}t de l{'}approche sur un cas d{'}{\'e}tude dans le domaine des jeux vid{\'e}os.
Une m\'ethodologie de s\'emantique de corpus appliqu\'ee \`a des t\^aches de fouille d'opinion et d'analyse des sentiments : \'etude sur l'impact de marqueurs dialogiques et dialectiques dans l'expression de la subjectivit\'e
Authors: Egle Eensoo, Mathieu Valette
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Cet article entend dresser, dans un premier temps, un panorama critique des relations entre TAL et linguistique. Puis, il esquisse une discussion sur l{'}apport possible d{'}une s{\'e}mantique de corpus dans un contexte applicatif en s{'}appuyant sur plusieurs exp{\'e}riences en fouille de textes subjectifs (analyse de sentiments et fouille d{'}opinions). Ces exp{\'e}riences se d{\'e}marquent des approches traditionnelles fond{\'e}es sur la recherche de marqueurs axiologiques explicites par l{'}utilisation de crit{\`e}res relevant des repr{\'e}sentations des acteurs (composante dialogique) et des structures argumentatives et narratives des textes (composante dialectique). Nous souhaitons de cette fa{\c{c}}on mettre en lumi{\`e}re le b{\'e}n{\'e}fice d{'}un dialogue m{\'e}thodologique entre une th{\'e}orie (la s{\'e}mantique textuelle), des m{\'e}thodes de linguistique de corpus orient{\'e}es vers l{'}analyse du sens (la textom{\'e}trie) et les usages actuels du TAL en termes d{'}algorithmiques (apprentissage automatique) mais aussi de m{\'e}thodologie d{'}{\'e}valuation des r{\'e}sultats.
Estimation de l'homog\'en\'eit\'e s\'emantique pour les Questionnaires \`a Choix Multiples
Authors: Van-Minh Pho, Anne-Laure Ligozat, Brigitte Grau
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

L{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique stipule que des termes sont s{\'e}mantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au c{\oe}ur de travaux relatifs {\`a} la g{\'e}n{\'e}ration automatique de questionnaires {\`a} choix multiples, et particuli{\`e}rement {\`a} la s{\'e}lection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode d{'}estimation de l{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette m{\'e}thode est fond{\'e}e sur une combinaison de plusieurs crit{\`e}res de voisinage et de similarit{\'e} s{\'e}mantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre m{\'e}thode permet d{'}obtenir une meilleure estimation de l{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique que les m{\'e}thodes propos{\'e}es dans l{'}{\'e}tat de l{'}art.
Extraction automatique de relations s\'emantiques dans les d\'e finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations s\'emantiques pour le fran\ccais
Authors: Emmanuel Cartier
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Cet article pr{\'e}sente une exp{\'e}rimentation visant {\`a} construire une ressource s{\'e}mantique pour le fran{\c{c}}ais contemporain {\`a} partir d{'}un corpus d{'}environ un million de d{\'e}finitions tir{\'e}es de deux ressources lexicographiques (Tr{\'e}sor de la Langue Fran{\c{c}}aise, Wiktionary) et d{'}une ressource encyclop{\'e}dique (Wikipedia). L{'}objectif est d{'}extraire automatiquement dans les d{\'e}finitions diff{\'e}rentes relations s{\'e}mantiques : hyperonymie, synonymie, m{\'e}ronymie, autres relations s{\'e}mantiques. La m{\'e}thode suivie combine la pr{\'e}cision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des m{\'e}thodes statistiques, ainsi qu{'}un traitement in{\'e}dit de canonisation et de d{\'e}composition des {\'e}nonc{\'e}s. Apr{\`e}s avoir pr{\'e}sent{\'e} les diff{\'e}rentes approches et r{\'e}alisations existantes, nous d{\'e}taillons l{'}architecture du syst{\`e}me et pr{\'e}sentons les r{\'e}sultats : environ 900 000 relations d{'}hyperonymie et pr{\`e}s de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de pr{\'e}cision sup{\'e}rieur {\`a} 90{\%} sur un {\'e}chantillon al{\'e}atoire de 500 relations. Plus de 2 millions de pr{\'e}dications d{\'e}finitoires ont {\'e}galement {\'e}t{\'e} extraites.
D\'eclasser les voisins non s\'emantiques pour am\'eliorer les th\'esaurus distributionnels
Authors: Olivier Ferret
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

La plupart des m{\'e}thodes d{'}am{\'e}lioration des th{\'e}saurus distributionnels se focalisent sur les moyens {--} repr{\'e}sentations ou mesures de similarit{\'e} {--} de mieux d{\'e}tecter la similarit{\'e} s{\'e}mantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons {\`a} d{\'e}tecter les voisins s{\'e}mantiques associ{\'e}s {\`a} une entr{\'e}e les moins susceptibles d{'}{\^e}tre li{\'e}s s{\'e}mantiquement {\`a} elle et nous utilisons cette information pour r{\'e}ordonner ces voisins. Pour d{\'e}tecter les faux voisins s{\'e}mantiques d{'}une entr{\'e}e, nous adoptons une approche s{'}inspirant de la d{\'e}sambigu{\"\i}sation s{\'e}mantique en construisant un classifieur permettant de diff{\'e}rencier en contexte cette entr{\'e}e des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqu{\'e} {\`a} un {\'e}chantillon des occurrences des voisins de l{'}entr{\'e}e pour rep{\'e}rer ceux les plus {\'e}loign{\'e}s de l{'}entr{\'e}e. Nous {\'e}valuons cette m{\'e}thode pour des th{\'e}saurus construits {\`a} partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l{'}int{\'e}r{\^e}t de la combiner avec les m{\'e}thodes d{\'e}crites dans (Ferret, 2013b) selon une strat{\'e}gie de type vote.
Grammaires phrastiques et discursives fond\'ees sur les TAG : une approche de D-STAG avec les ACG
Authors: Laurence Danlos, Aleks Maskharashvili, re, Sylvain Pogodalla
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: TAG

Nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour articuler grammaire de phrase et grammaire de discours qui {\'e}vite de recourir {\`a} une {\'e}tape de traitement interm{\'e}diaire. Cette m{\'e}thode est suffisamment g{\'e}n{\'e}rale pour construire des structures discursives qui ne soient pas des arbres mais des graphes orient{\'e}s acycliques (DAG). Notre analyse s{'}appuie sur une approche de l{'}analyse discursive, Discourse Synchronous TAG (D-STAG), qui utilise les Grammaires d{'}Arbres Adjoint (TAG). Nous utilisons pour ce faire un encodage des TAG dans les Grammaires Cat{\'e}gorielles Abstraites (ACG). Cet encodage permet d{'}une part d{'}utiliser l{'}ordre sup{\'e}rieur pour l{'}interpr{\'e}tation s{\'e}mantique afin de construire des structures qui soient des DAG et non des arbres, et d{'}autre part d{'}utiliser les propri{\'e}t{\'e}s de composition d{'}ACG pour r{\'e}aliser naturellement l{'}interface entre grammaire phrastique et grammaire discursive. Tous les exemples propos{\'e}s pour illustrer la m{\'e}thode ont {\'e}t{\'e} implant{\'e}s et peuvent {\^e}tre test{\'e}s avec le logiciel appropri{\'e}.
Noyaux de r\'e\'ecriture de phrases munis de types lexico-s\'emantiques
Authors: Martin Gleize, Brigitte Grau
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

De nombreux probl{\`e}mes en traitement automatique des langues requi{\`e}rent de d{\'e}terminer si deux phrases sont des r{\'e}{\'e}critures l{'}une de l{'}autre. Une solution efficace consiste {\`a} apprendre les r{\'e}{\'e}critures en se fondant sur des m{\'e}thodes {\`a} noyau qui mesurent la similarit{\'e} entre deux r{\'e}{\'e}critures de paires de phrases. Toutefois, ces m{\'e}thodes ne permettent g{\'e}n{\'e}ralement pas de prendre en compte des variations s{\'e}mantiques entre mots, qui permettraient de capturer un plus grand nombre de r{\`e}gles de r{\'e}{\'e}criture. Dans cet article, nous proposons la d{\'e}finition et l{'}impl{\'e}mentation d{'}une nouvelle classe de fonction noyau, fond{\'e}e sur la r{\'e}{\'e}criture de phrases enrichie par un typage pour combler ce manque. Nous l{'}{\'e}valuons sur deux t{\^a}ches, la reconnaissance de paraphrases et d{'}implications textuelles.
Extraction automatique de paraphrases grand public pour les termes m\'edicaux
Authors: Natalia Grabar, Thierry Hamon
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Nous sommes tous concern{\'e}s par notre {\'e}tat de sant{\'e} et restons sensibles aux informations de sant{\'e} disponibles dans la soci{\'e}t{\'e} moderne {\`a} travers par exemple les r{\'e}sultats des recherches scientifiques, les m{\'e}dias sociaux de sant{\'e}, les documents cliniques, les {\'e}missions de t{\'e}l{\'e} et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine m{\'e}dical des termes tr{\`e}s sp{\'e}cifiques (e.g., bl{\'e}pharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles {\`a} comprendre par les non sp{\'e}cialistes. Nous proposons une m{\'e}thode automatique qui vise l{'}acquisition de paraphrases pour les termes m{\'e}dicaux, qui soient plus faciles {\`a} comprendre que les termes originaux. La m{\'e}thode est bas{\'e}e sur l{'}analyse morphologique des termes, l{'}analyse syntaxique et la fouille de textes non sp{\'e}cialis{\'e}s. L{'}analyse et l{'}{\'e}valuation des r{\'e}sultats indiquent que de telles paraphrases peuvent {\^e}tre trouv{\'e}es dans les documents non sp{\'e}cialis{\'e}s et pr{\'e}sentent une compr{\'e}hension plus facile. En fonction des param{\`e}tres de la m{\'e}thode, la pr{\'e}cision varie entre 86 et 55{\%}. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d{'}information grand public, lisibilit{\'e} et simplification de textes, syst{\`e}mes de question-r{\'e}ponses).
Analyse syntaxique de l'ancien fran\ccais : quelles propri\'et\'es de la langue influent le plus sur la qualit\'e de l'apprentissage ?
Authors: Ga{\"e}l Guibon, Isabelle Tellier, Sophie Pr{\'e}vost, Matthieu Constant, Kim Gerdes
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

L{'}article pr{\'e}sente des r{\'e}sultats d{'}exp{\'e}riences d{'}apprentissage automatique pour l{'}{\'e}tiquetage morpho-syntaxique et l{'}analyse syntaxique en d{\'e}pendance de l{'}ancien fran{\c{c}}ais. Ces exp{\'e}riences ont pour objectif de servir une exploration de corpus pour laquelle le corpus arbor{\'e} SRCMF sert de donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence. La nature peu standardis{\'e}e de la langue qui y est utilis{\'e}e implique des donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes et quantitativement limit{\'e}es. Nous explorons donc diverses strat{\'e}gies, fond{\'e}es sur diff{\'e}rents crit{\`e}res (variabilit{\'e} du lexique, forme Vers/Prose des textes, dates des textes), pour constituer des corpus d{'}entrainement menant aux meilleurs r{\'e}sultats possibles.
Attribution d'Auteur : approche multilingue fond\'ee sur les r\'ep\'etitions maximales
Authors: Romain Brixtel, Charlotte Lecluze, Ga{\"e}l Lejeune
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6
Tasks: POS

Cet article s{'}attaque {\`a} la t{\^a}che d{'}Attribution d{'}Auteur en contexte multilingue. Nous proposons une alternative aux m{\'e}thodes supervis{\'e}es fond{\'e}es sur les n-grammes de caract{\`e}res de longueurs variables : les r{\'e}p{\'e}titions maximales. Pour un texte donn{\'e}, la liste de ses n-grammes de caract{\`e}res contient des informations redondantes. A contrario, les r{\'e}p{\'e}titions maximales repr{\'e}sentent l{'}ensemble des r{\'e}p{\'e}titions de ce texte de mani{\`e}re condens{\'e}e. Nos exp{\'e}riences montrent que la redondance des n-grammes contribue {\`a} l{'}efficacit{\'e} des techniques d{'}Attribution d{'}Auteur exploitant des sous-cha{\^\i}nes de caract{\`e}res. Ce constat pos{\'e}, nous proposons une fonction de pond{\'e}ration sur les traits donn{\'e}s en entr{\'e}e aux classifieurs, en introduisant les r{\'e}p{\'e}titions maximales du n{\`e}me ordre (c{'}est-{\`a}-dire des r{\'e}p{\'e}titions maximales d{\'e}tect{\'e}es dans un ensemble de r{\'e}p{\'e}titions maximales). Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux montrent de meilleures performances avec des r{\'e}p{\'e}titions maximales, avec moins de donn{\'e}es que pour les approches fond{\'e}es sur les n-grammes.
Mesurer la similarit\'e entre phrases gr\^ace \`a Wikip\'edia en utilisant une indexation al\'eatoire
Authors: Hai Hieu Vu, Jeanne Villaneau, Farida Sa{\"\i}d, Pierre-Fran{\c{c}}ois Marteau
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thode pour mesurer la similarit{\'e} s{\'e}mantique entre phrases qui utilise Wikip{\'e}dia comme unique ressource linguistique et qui est, de ce fait, utilisable pour un grand nombre de langues. Bas{\'e}e sur une repr{\'e}sentation vectorielle, elle utilise une indexation al{\'e}atoire pour r{\'e}duire la dimension des espaces manipul{\'e}s. En outre, elle inclut une technique de calcul des vecteurs de termes qui corrige les d{\'e}fauts engendr{\'e}s par l{'}utilisation d{'}un corpus aussi g{\'e}n{\'e}ral que Wikip{\'e}dia. Le syst{\`e}me a {\'e}t{\'e} {\'e}valu{\'e} sur les donn{\'e}es de SemEval 2014 en anglais avec des r{\'e}sultats tr{\`e}s encourageants, au-dessus du niveau moyen des syst{\`e}mes en comp{\'e}tition. Il a {\'e}galement {\'e}t{\'e} test{\'e} sur un ensemble de paires de phrases en fran{\c{c}}ais, {\`a} partir de ressources que nous avons construites et qui seront mises {\`a} la libre disposition de la communaut{\'e} scientifique.
Typologie automatique des langues \`a partir de treebanks
Authors: Philippe Blache, Gr{\'e}groie de Montcheuil, St{\'e}phane Rauzy
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

La typologie des langues repose sur l{'}{\'e}tude de la r{\'e}alisation de propri{\'e}t{\'e}s ou ph{\'e}nom{\`e}nes linguistiques dans plusieurs langues ou familles de langues. Nous abordons dans cet article la question de la typologie syntaxique et proposons une m{\'e}thode permettant d{'}extraire automatiquement ces propri{\'e}t{\'e}s {\`a} partir de treebanks, puis de les analyser en vue de dresser une telle typologie. Nous d{\'e}crivons cette m{\'e}thode ainsi que les outils d{\'e}velopp{\'e}s pour la mettre en {\oe}uvre. Celle-ci a {\'e}t{\'e} appliqu{\'e}e {\`a} l{'}analyse de 10 langues d{\'e}crites dans le Universal Dependencies Treebank. Nous validons ces r{\'e}sultats en montrant comment une technique de classification permet, sur la base des informations extraites, de reconstituer des familles de langues.
Utilisation de mesures de confiance pour am\'eliorer le d\'ecodage en traduction de parole
Authors: Laurent Besacier, Benjamin Lecouteux, Luong Ngoc Quang
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance {\`a} chaque mot dans une hypoth{\`e}se de transcription ou de traduction. Dans le pass{\'e}, l{'}estimation de ces mesures a le plus souvent {\'e}t{\'e} trait{\'e}e s{\'e}par{\'e}ment dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associ{\'e}e {\`a} un mot dans une hypoth{\`e}se de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel {\`a} des param{\`e}tres issus aussi bien des syst{\`e}mes de transcription de la parole (RAP) que des syst{\`e}mes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-d{\'e}coder nos graphes d{'}hypoth{\`e}ses de traduction. Les exp{\'e}rimentations r{\'e}alis{\'e}es montrent que l{'}utilisation de ces mesures de confiance au cours d{'}une seconde passe de d{\'e}codage permettent d{'}obtenir une am{\'e}lioration significative des performances de traduction ({\'e}valu{\'e}es avec la m{\'e}trique BLEU - gains de deux points par rapport {\`a} notre syst{\`e}me de traduc- tion de parole de r{\'e}f{\'e}rence). Ces exp{\'e}riences sont faites pour une t{\^a}che de TAP (fran{\c{c}}ais-anglais) pour laquelle un corpus a {\'e}t{\'e} sp{\'e}cialement con{\c{c}}u (ce corpus, mis {\`a} la disposition de la communaut{\'e} TALN, est aussi d{\'e}crit en d{\'e}tail dans l{'}article).
Multialignement vs bialignement : \`a plusieurs, c'est mieux !
Authors: Olivier Kraif
Date: 2015-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2015 6

Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode originale destin{\'e}e {\`a} effectuer l{'}alignement d{'}un corpus multiparall{\`e}le, i.e. comportant plus de deux langues, en prenant en compte toutes les langues simultan{\'e}ment (et non en composant une s{\'e}rie de bialignements ind{\'e}pendants). Pour ce faire, nous nous appuyons sur les r{\'e}seaux de correspondances lexicales constitu{\'e}s par les transfuges (cha{\^\i}nes identiques) et cognats (mots apparent{\'e}s), et nous montrons comment divers tuilages des couples de langues permettent d{'}exploiter au mieux les ressemblances superficielles li{\'e}es aux relations g{\'e}n{\'e}tiques interlinguistiques. Nous {\'e}valuons notre m{\'e}thode par rapport {\`a} une m{\'e}thode de bialignement classique, et montrons en quoi le multialignement permet d{'}obtenir des r{\'e}sultats {\`a} la fois plus pr{\'e}cis et plus robustes.