pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
D\'etection de concepts pertinents pour le r\'esum\'e automatique de conversations par recombinaison de patrons (Relevant concepts detection for the automatic summary of conversations using patterns recombination )
Authors: J{\'e}r{\'e}my Trione, Benoit Favre, Frederic Bechet
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

automatique de conversations par recombinaison de patrons J{\'e}r{\'e}my Trione Benoit Favre Fr{\'e}d{\'e}ric B{\'e}chet Aix-Marseille Universit{\'e}, CNRS, LIF UMR 7279, 13000, Marseille, France pr{\'e}nom.nom@lif.univ-mrs.fr R {\'E}SUM{\'E} Ce papier d{\'e}crit une approche pour cr{\'e}er des r{\'e}sum{\'e}s de conversations parl{\'e}es par remplissage de patrons. Les patrons sont g{\'e}n{\'e}r{\'e}s automatiquement {\`a} partir de fragments g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}s depuis un corpus de r{\'e}sum{\'e}s d{'}apprentissage. Les informations n{\'e}cessaires pour remplir les patrons sont d{\'e}tect{\'e}es dans les transcriptions des conversations et utilis{\'e}es pour s{\'e}lectionner les fragments candidats. L{'}approche obtient un score ROUGE-2 de 0.116 sur le corpus RATP-DECODA. Les r{\'e}sultats obtenus montrent que cette approche abstractive est plus performante que les approches extractives utilis{\'e}es habituellement dans le domaine du r{\'e}sum{\'e} automatique.
D\'etection et classification non supervis\'ees de relations s\'emantiques dans des articles scientifiques (Unsupervised Classification of Semantic Relations in Scientific Papers)
Authors: Kata G{\'a}bor, Isabelle Tellier, Thierry Charnois, Ha{\"\i}fa Zargayouna, Davide Buscaldi
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Articles, Classification, Clustering, General Classification

Dans cet article, nous abordons une t{\^a}che encore peu explor{\'e}e, consistant {\`a} extraire automatiquement l{'}{\'e}tat de l{'}art d{'}un domaine scientifique {\`a} partir de l{'}analyse d{'}articles de ce domaine. Nous la ramenons {\`a} deux sous-t{\^a}ches {\'e}l{\'e}mentaires : l{'}identification de concepts et la reconnaissance de relations entre ces concepts. Une extraction terminologique permet d{'}identifier les concepts candidats, qui sont ensuite align{\'e}s {\`a} des ressources externes. Dans un deuxi{\`e}me temps, nous cherchons {\`a} reconna{\^\i}tre et classifier automatiquement les relations s{\'e}mantiques entre concepts de mani{\`e}re nonsupervis{\'e}e, en nous appuyant sur diff{\'e}rentes techniques de clustering et de biclustering. Nous mettons en {\oe}uvre ces deux {\'e}tapes dans un corpus extrait de l{'}archive de l{'}ACL Anthology. Une analyse manuelle nous a permis de proposer une typologie des relations s{\'e}mantiques, et de classifier un {\'e}chantillon d{'}instances de relations. Les premi{\`e}res {\'e}valuations sugg{\`e}rent l{'}int{\'e}r{\^e}t du biclustering pour d{\'e}tecter de nouveaux types de relations dans le corpus.
Etude de l'impact d'un lexique bilingue sp\'ecialis\'e sur la performance d'un moteur de traduction \`a base d'exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)
Authors: Nasredine Semmar, Othman Zennaki, Meriama Laib
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Machine Translation

La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd{'}hui limit{\'e}e parce qu{'}elle n{\'e}cessite de gros volumes de corpus parall{\`e}les qui n{'}existent pas pour tous les couples de langues et toutes les sp{\'e}cialit{\'e}s et que leur production est lente et co{\^u}teuse. Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, un prototype d{'}un moteur de traduction {\`a} base d{'}exemples utilisant la recherche d{'}information interlingue et ne n{\'e}cessitant qu{'}un corpus de textes en langue cible. Plus particuli{\`e}rement, nous proposons d{'}{\'e}tudier l{'}impact d{'}un lexique bilingue de sp{\'e}cialit{\'e} sur la performance de ce prototype. Nous {\'e}valuons ce prototype de traduction et comparons ses r{\'e}sultats {\`a} ceux du syst{\`e}me de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parall{\`e}les anglais-fran{\c{c}}ais Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les r{\'e}sultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction {\`a} base d{'}exemples est proche de celui du syst{\`e}me Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.
\'Etude des r\'eseaux de neurones r\'ecurrents pour \'etiquetage de s\'equences (A study of Recurrent Neural Networks for Sequence Labelling)
Authors: Marco Dinarelli, Isabelle Tellier
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans cet article nous {\'e}tudions plusieurs types de r{\'e}seaux neuronaux r{\'e}currents (RNN) pour l{'}{\'e}tiquetage de s{\'e}quences. Nous proposons deux nouvelles variantes de RNN et nous les comparons aux variantes plus classiques de type Jordan et Elman. Nous expliquons en d{\'e}tails quels sont les avantages de nos nouvelles variantes par rapport aux autres RNN. Nous {\'e}valuons tous les mod{\`e}les, les nouvelles variantes ainsi que les RNN existants, sur deux t{\^a}ches de compr{\'e}hension de la parole : ATIS et MEDIA. Les r{\'e}sultats montrent que nos nouvelles variantes de RNN sont plus efficaces que les autres.
\'Evaluation de l'apprentissage incr\'emental par analogie (Incremental Learning From Scratch Using Analogical Reasoning )
Authors: Vincent Letard, Gabriel Illouz, Sophie Rosset
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: es-en, Incremental Learning

Cet article examine l{'}utilisation du raisonnement analogique dans le contexte de l{'}apprentissage incr{\'e}mental. Le probl{\`e}me d{'}apprentissage sous-jacent d{\'e}velopp{\'e} est le transfert de requ{\^e}tes formul{\'e}es en langue naturelle vers des commandes dans un langage de programmation. Nous y explorons deux questions principales : Comment se comporte le raisonnement par analogie dans le contexte de l{'}apprentissage incr{\'e}mental ? De quelle mani{\`e}re la s{\'e}quence d{'}apprentissage influence-t-elle la performance globale ? Pour y r{\'e}pondre, nous proposons un protocole exp{\'e}rimental simulant deux utilisateurs et diff{\'e}rentes s{\'e}quences d{'}apprentissage. Nous montrons que l{'}ordre dans la s{\'e}quence d{'}apprentissage incr{\'e}mental n{'}a d{'}influence notable que sous des conditions sp{\'e}cifiques. Nous constatons {\'e}galement la compl{\'e}mentarit{\'e} de l{'}apprentissage incr{\'e}mental avec l{'}analogie pour un nombre d{'}exemples d{'}apprentissage minimal.
\'Evaluation des mod\`eles s\'emantiques distributionnels : le cas de la d\'erivation syntaxique (Evaluation of distributional semantic models : The case of syntactic derivation )
Authors: Gabriel Bernier-Colborne, Patrick Drouin
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Nous {\'e}valuons deux mod{\`e}les s{\'e}mantiques distributionnels au moyen d{'}un jeu de donn{\'e}es repr{\'e}sentant quatre types de relations lexicales et analysons l{'}influence des param{\`e}tres des deux mod{\`e}les. Les r{\'e}sultats indiquent que le mod{\`e}le qui offre les meilleurs r{\'e}sultats d{\'e}pend des relations cibl{\'e}es, et que l{'}influence des param{\`e}tres des deux mod{\`e}les varie consid{\'e}rablement en fonction de ce facteur. Ils montrent {\'e}galement que ces mod{\`e}les captent aussi bien la d{\'e}rivation syntaxique que la synonymie, mais que les configurations qui captent le mieux ces deux types de relations sont tr{\`e}s diff{\'e}rentes.
\'Evaluation dune nouvelle structuration th\'ematique hi\'erarchique des textes dans un cadre de r\'esum\'e automatique et de d\'etection d'ancres au sein de vid\'eos (Evaluation of a novel hierarchical thematic structuring of texts in the framework of text summarization and anchor detection for video hyperlinking )
Authors: Anca Simon, Guillaume Gravier, Pascale S{\'e}billot
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Text Summarization

automatique et de d{\'e}tection d{'}ancres au sein de vid{\'e}os Anca Simon1 Guillaume Gravier2 Pascale S{\'e}billot3 (1) Universit{\'e} de Rennes 1, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (2) CNRS, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (3) INSA, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France anca.simon@irisa.fr, guillaume.gravier@irisa.fr, pascale.sebillot@irisa.fr R {\'E}SUM{\'E} Dans cet article, nous {\'e}valuons, {\`a} travers son int{\'e}r{\^e}t pour le r{\'e}sum{\'e} automatique et la d{\'e}tection d{'}ancres dans des vid{\'e}os, le potentiel d{'}une nouvelle structure th{\'e}matique extraite de donn{\'e}es textuelles, compos{\'e}e d{'}une hi{\'e}rarchie de fragments th{\'e}matiquement focalis{\'e}s. Cette structure est produite par un algorithme exploitant les distributions temporelles d{'}apparition des mots dans les textes en se fondant sur une analyse de salves lexicales. La hi{\'e}rarchie obtenue a pour objet de filtrer le contenu non crucial et de ne conserver que l{'}information saillante des textes, {\`a} diff{\'e}rents niveaux de d{\'e}tail. Nous montrons qu{'}elle permet d{'}am{\'e}liorer la production de r{\'e}sum{\'e}s ou au moins de maintenir les r{\'e}sultats de l{'}{\'e}tat de l{'}art, tandis que pour la d{\'e}tection d{'}ancres, elle nous conduit {\`a} la meilleure pr{\'e}cision dans le contexte de la t{\^a}che Search and Anchoring in Video Archives {\`a} MediaEval. Les exp{\'e}riences sont r{\'e}alis{\'e}es sur du texte {\'e}crit et sur un corpus de transcriptions automatiques d{'}{\'e}missions de t{\'e}l{\'e}vision.
Exploitation de reformulations pour l'acquisition d'un vocabulaire expert/non expert (Exploitation of reformulations for the acquisition of expert/non-expert vocabulary)
Authors: Edwige Antoine, Natalia Grabar
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Les notions de domaines techniques, comme les notions m{\'e}dicales, pr{\'e}sentent souvent des difficult{\'e}s de compr{\'e}hension par les non experts. Un vocabulaire qui associe les termes techniques aux expressions grand public peut aider {\`a} rendre les textes techniques mieux compr{\'e}hensibles. L{'}objectif de notre travail est de construire un tel vocabulaire. Nous proposons d{'}exploiter la notion de reformulation gr{\^a}ce {\`a} trois m{\'e}thodes : extraction d{'}abr{\'e}viations, exploitation de marqueurs de reformulation et de parenth{\`e}ses. Les segments associ{\'e}s gr{\^a}ce {\`a} ces m{\'e}thodes sont align{\'e}s avec les terminologies m{\'e}dicales. Nos r{\'e}sultats permettent de couvrir un grand nombre de termes m{\'e}dicaux et montrent une pr{\'e}cision d{'}extraction entre 0,68 et 0,98. Au total, plusieurs dizaines de milliers de paires sont propos{\'e}s. Ces r{\'e}sultats sont analys{\'e}s et compar{\'e}s avec les travaux existants.
Extension lexicale de d\'efinitions gr\^ace \`a des corpus annot\'es en sens (Lexical Expansion of definitions based on sense-annotated corpus )
Authors: Lo{\"\i}c Vial, Andon Tchechmedjiev, Didier Schwab
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: es-en

Pour un certain nombre de t{\^a}ches ou d{'}applications du TALN, il est n{\'e}cessaire de d{\'e}terminer la proximit{\'e} s{\'e}mantique entre des sens, des mots ou des segments textuels. Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} une mesure bas{\'e}e sur des savoirs, la mesure de Lesk. La proximit{\'e} s{\'e}mantique de deux d{\'e}finitions est {\'e}valu{\'e}e en comptant le nombre de mots communs dans les d{\'e}finitions correspondantes dans un dictionnaire. Dans cet article, nous {\'e}tudions plus particuli{\`e}rement l{'}extension de d{\'e}finitions gr{\^a}ce {\`a} des corpus annot{\'e}s en sens. Il s{'}agit de prendre en compte les mots qui sont utilis{\'e}s dans le voisinage d{'}un certain sens et d{'}{\'e}tendre lexicalement la d{\'e}finition correspondante. Nous montrons une am{\'e}lioration certaine des performances obtenues en d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale qui d{\'e}passent l{'}{\'e}tat de l{'}art.
Extraction de lexiques bilingues \`a partir de corpus comparables sp\'ecialis\'es \`a travers une langue pivot (Bilingual lexicon extraction from specialized comparable corpora using a pivot language)
Authors: Alexis Linard, Emmanuel Morin, B{\'e}atrice Daille
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

L{'}extraction de lexiques bilingues {\`a} partir de corpus comparables se r{\'e}alise traditionnellement en s{'}appuyant sur deux langues. Des travaux pr{\'e}c{\'e}dents en extraction de lexiques bilingues {\`a} partir de corpus parall{\`e}les ont d{\'e}montr{\'e} que l{'}utilisation de plus de deux langues peut {\^e}tre utile pour am{\'e}liorer la qualit{\'e} des alignements extraits. Nos travaux montrent qu{'}il est possible d{'}utiliser la m{\^e}me strat{\'e}gie pour des corpus comparables. Nous avons d{\'e}fini deux m{\'e}thodes originales impliquant des langues pivots et nous les avons {\'e}valu{\'e}es sur quatre langues et deux langues pivots en particulier. Nos exp{\'e}rimentations ont montr{\'e} que lorsque l{'}alignement entre la langue source et la langue pivot est de bonne qualit{\'e}, l{'}extraction du lexique en langue cible s{'}en trouve am{\'e}lior{\'e}e.
Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de sympt\^omes dans les textes biom\'edicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts)
Authors: Pierre Holat, Nadi Tomeh, Thierry Charnois, Delphine Battistelli, Marie-Christine Jaulent, Jean-Philippe M{\'e}tivier
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: NER

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}extraction d{'}entit{\'e}s m{\'e}dicales de type sympt{\^o}me dans les textes biom{\'e}dicaux. Cette t{\^a}che est peu explor{\'e}e dans la litt{\'e}rature et il n{'}existe pas {\`a} notre connaissance de corpus annot{\'e} pour entra{\^\i}ner un mod{\`e}le d{'}apprentissage. Nous proposons deux approches faiblement supervis{\'e}es pour extraire ces entit{\'e}s. Une premi{\`e}re est fond{\'e}e sur la fouille de motifs et introduit une nouvelle contrainte de similarit{\'e} s{\'e}mantique. La seconde formule la tache comme une tache d{'}{\'e}tiquetage de s{\'e}quences en utilisant les CRF (champs conditionnels al{\'e}atoires). Nous d{\'e}crivons les exp{\'e}rimentations men{\'e}es qui montrent que les deux approches sont compl{\'e}mentaires en termes d{'}{\'e}valuation quantitative (rappel et pr{\'e}cision). Nous montrons en outre que leur combinaison am{\'e}liore sensiblement les r{\'e}sultats.
Une m\'ethode non-supervis\'ee pour la segmentation morphologique et l'apprentissage de morphotactique \`a l'aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes)
Authors: Kevin L{\"o}ser, Alex Allauzen, re
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: MORPH

Cet article pr{\'e}sente un mod{\`e}le bay{\'e}sien non-param{\'e}trique pour la segmentation morphologique non supervis{\'e}e. Ce mod{\`e}le semi-markovien s{'}appuie sur des classes latentes de morph{\`e}mes afin de mod{\'e}liser les caract{\'e}ristiques morphotactiques du lexique, et son caract{\`e}re non-param{\'e}trique lui permet de s{'}adapter aux donn{\'e}es sans avoir {\`a} sp{\'e}cifier {\`a} l{'}avance l{'}inventaire des morph{\`e}mes ainsi que leurs classes. Un processus de Pitman-Yor est utilis{\'e} comme a priori sur les param{\`e}tres afin d{'}{\'e}viter une convergence vers des solutions d{\'e}g{\'e}n{\'e}r{\'e}es et inadapt{\'e}es au traitemement automatique des langues. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux montrent la pertinence des segmentations obtenues pour le turc et l{'}anglais. Une {\'e}tude qualitative montre {\'e}galement que le mod{\`e}le inf{\`e}re une morphotactique linguistiquement pertinente, sans le recours {\`a} des connaissances expertes quant {\`a} la structure morphologique des formes de mots.
Mod\`eles adaptatifs pour pr\'edire automatiquement la comp\'etence lexicale d'un apprenant de fran\ccais langue \'etrang\`ere (Adaptive models for automatically predicting the lexical competence of French as a foreign language learners)
Authors: Ana{\"\i}s Tack, Thomas Fran{\c{c}}ois, Anne-Laure Ligozat, C{\'e}drick Fairon
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Cette {\'e}tude examine l{'}utilisation de m{\'e}thodes d{'}apprentissage incr{\'e}mental supervis{\'e} afin de pr{\'e}dire la comp{\'e}tence lexicale d{'}apprenants de fran{\c{c}}ais langue {\'e}trang{\`e}re (FLE). Les apprenants cibl{\'e}s sont des n{\'e}erlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre europ{\'e}en commun de r{\'e}f{\'e}rence pour les langues (CECR). {\`A} l{'}instar des travaux r{\'e}cents portant sur la pr{\'e}diction de la ma{\^\i}trise lexicale {\`a} l{'}aide d{'}indices de complexit{\'e}, nous {\'e}laborons deux types de mod{\`e}les qui s{'}adaptent en fonction d{'}un retour d{'}exp{\'e}rience, r{\'e}v{\'e}lant les connaissances de l{'}apprenant. En particulier, nous d{\'e}finissons (i) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale de tous les apprenants du m{\^e}me niveau de ma{\^\i}trise et (ii) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale d{'}un apprenant individuel. Les mod{\`e}les obtenus sont ensuite {\'e}valu{\'e}s par rapport {\`a} un mod{\`e}le de r{\'e}f{\'e}rence d{\'e}terminant la comp{\'e}tence lexicale {\`a} partir d{'}un lexique sp{\'e}cialis{\'e} pour le FLE et s{'}av{\`e}rent gagner significativement en exactitude (9{\%}-17{\%}).
Mod\'elisation unifi\'ee du document et de son domaine pour une indexation par termes-cl\'es libre et contr\^ol\'ee (Unified document and domain-specific model for keyphrase extraction and assignment )
Authors: Adrien Bougouin, Florian Boudin, Beatrice Daille
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: Keyphrase Extraction

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}indexation de documents de domaines de sp{\'e}cialit{\'e} par l{'}interm{\'e}diaire de leurs termes-cl{\'e}s. Plus particuli{\`e}rement, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}indexation telle qu{'}elle est r{\'e}alis{\'e}e par les documentalistes de biblioth{\`e}ques num{\'e}riques. Apr{\`e}s analyse de la m{\'e}thodologie de ces indexeurs professionnels, nous proposons une m{\'e}thode {\`a} base de graphe combinant les informations pr{\'e}sentes dans le document et la connaissance du domaine pour r{\'e}aliser une indexation (hybride) libre et contr{\^o}l{\'e}e. Notre m{\'e}thode permet de proposer des termes-cl{\'e}s ne se trouvant pas n{\'e}cessairement dans le document. Nos exp{\'e}riences montrent aussi que notre m{\'e}thode surpasse significativement l{'}approche {\`a} base de graphe {\'e}tat de l{'}art.
Ne nous arr\^etons pas en si bon chemin : am\'eliorations de l'apprentissage global d'analyseurs en d\'ependances par transition (Don't Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based)
Authors: Lauriane Aufrant, Guillaume Wisniewski, Fran{\c{c}}ois Yvon
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

Dans cet article, nous proposons trois am{\'e}liorations simples pour l{'}apprentissage global d{'}analyseurs en d{\'e}pendances par transition de type A RC E AGER : un oracle non d{\'e}terministe, la reprise sur le m{\^e}me exemple apr{\`e}s une mise {\`a} jour et l{'}entra{\^\i}nement en configurations sous-optimales. Leur combinaison apporte un gain moyen de 0,2 UAS sur le corpus SPMRL. Nous introduisons {\'e}galement un cadre g{\'e}n{\'e}ral permettant la comparaison syst{\'e}matique de ces strat{\'e}gies et de la plupart des variantes connues. Nous montrons que la litt{\'e}rature n{'}a {\'e}tudi{\'e} que quelques strat{\'e}gies parmi les nombreuses variations possibles, n{\'e}gligeant ainsi plusieurs pistes d{'}am{\'e}liorations potentielles.
Pr\'ediction automatique de fonctions pragmatiques dans les reformulations (Automatic prediction of pragmatic functions in reformulations)
Authors: Natalia Grabar, Iris Eshkol-Taravella
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7

La reformulation participe {\`a} la structuration du discours, notamment dans le cas des dialogues, et contribue {\'e}galement {\`a} la dynamique du discours. Reformuler est un acte significatif qui poursuit des objectifs pr{\'e}cis. L{'}objectif de notre travail est de pr{\'e}dire automatiquement la raison pour laquelle un locuteur effectue une reformulation. Nous utilisons une classification de onze fonctions pragmatiques inspir{\'e}es des travaux existants et des donn{\'e}es analys{\'e}es. Les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence sont issues d{'}annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontan{\'e}es form{\'e}es autour de trois marqueurs (c{'}est-{\`a}-dire, je veux dire, disons). Les donn{\'e}es proviennent d{'}un corpus oral et d{'}un corpus de discussions sur les forums de sant{\'e}. Nous exploitons des algorithmes de cat{\'e}gorisation supervis{\'e}e et un ensemble de plusieurs descripteurs (syntaxiques, formels, s{\'e}mantiques et discursifs) pour pr{\'e}dire les cat{\'e}gories de reformulation. La distribution des {\'e}nonc{\'e}s et phrases selon les cat{\'e}gories n{'}est pas homog{\`e}ne. Les exp{\'e}riences sont positionn{\'e}es {\`a} deux niveaux : g{\'e}n{\'e}rique et sp{\'e}cifique. Nos r{\'e}sultats indiquent qu{'}il est plus facile de pr{\'e}dire les types de fonctions au niveau g{\'e}n{\'e}rique (la moyenne des F-mesures est autour de 0,80), qu{'}au niveau des cat{\'e}gories individuelles (la moyenne des F-mesures est autour de 0,40). L{'}influence de diff{\'e}rents param{\`e}tres est {\'e}tudi{\'e}e.
Projection Interlingue d'\'Etiquettes pour l'Annotation S\'emantique Non Supervis\'ee (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging)
Authors: Othman Zennaki, Nasredine Semmar, Laurent Besacier
Date: 2016-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2016 7
Tasks: es-en

Nos travaux portent sur la construction rapide d{'}outils d{'}analyse linguistique pour des langues peu dot{\'e}es en ressources. Dans une pr{\'e}c{\'e}dente contribution, nous avons propos{\'e} une m{\'e}thode pour la construction automatique d{'}un analyseur morpho-syntaxique via une projection interlingue d{'}annotations linguistiques {\`a} partir de corpus parall{\`e}les (m{\'e}thode fond{\'e}e sur les r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents). Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, une am{\'e}lioration de notre mod{\`e}le neuronal, avec la prise en compte d{'}informations linguistiques externes pour un annotateur plus complexe. En particulier, nous proposons d{'}int{\'e}grer des annotations morpho-syntaxiques dans notre architecture neuronale pour l{'}apprentissage non supervis{\'e} d{'}annotateurs s{\'e}mantiques multilingues {\`a} gros grain (annotation en SuperSenses). Nous montrons la validit{\'e} de notre m{\'e}thode et sa g{\'e}n{\'e}ricit{\'e} sur l{'}italien et le fran{\c{c}}ais et {\'e}tudions aussi l{'}impact de la qualit{\'e} du corpus parall{\`e}le sur notre approche (g{\'e}n{\'e}r{\'e} par traduction manuelle ou automatique). Nos exp{\'e}riences portent sur la projection d{'}annotations de l{'}anglais vers le fran{\c{c}}ais et l{'}italien.