taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Utilisation d'annotations sémantiques pour la validation automatique d'hypothèses dans des conversations téléphoniques

Les travaux présentés portent sur l'extraction automatique d'unités sémantiques et l'évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L'objectif de la tâche est de permettre l'étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d'une ontologie et d'un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d'unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l'ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L'intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.

Mots-clés : analyse de conversation humain/humain
extraction automatique d'unités sémantiques pertinentes
validation d'une ontologie

Use of Semantic Annotations for Validating Mentions of Semantic Hypotheses in Telephone Conversations
The presented work focuses on the automatic extraction of semantic units and evaluation of their relevance to telephone conversations. The corpus used is DECODA corpus. The objective of the task is to enable automatic labeling theme of each conversation. Given the spontaneous nature of this type of conversations and the size of the corpus, we propose to use a semi-supervised strategy based on the construction of an ontology and a simple active learning : a human annotator analyses not only the lists of semantic units leading to the theme, but also studying a small amount of conversations. The relevance of the relationship between the conserved semantic units, sub-theme from the ontology and annotated theme is assessed by DNN, taking into account a vector representation of the document. The integration of semantic units included in the theme classification process improves performance.
human/human conversation analysis, automatic extraction of relevant semantic units, ontology validation
Etiquetage morpho-syntaxique en domaine de spécialité: le domaine médical

L'étiquetage morpho-syntaxique est une tâche fondamentale du Traitement Automatique de la Langue, sur laquelle reposent souvent des traitements plus complexes tels que l'extraction d'information ou la traduction automatique. L'étiquetage en domaine de spécialité est limité par la disponibilité d'outils et de corpus annotés spécifiques au domaine. Dans cet article, nous présentons le développement d'un corpus clinique du français annoté morpho-syntaxiquement à l'aide d'un jeu d'étiquettes issus des guides d'annotation French Treebank et Multitag. L'analyse de ce corpus nous permet de caractériser le domaine clinique et de dégager les points clés pour l'adaptation d'outils d'analyse morpho-syntaxique à ce domaine. Nous montrons également les limites d'un outil entraîné sur un corpus journalistique appliqué au domaine clinique. En perspective de ce travail, nous envisageons une application du corpus clinique annoté pour améliorer l'étiquetage morpho-syntaxique des documents cliniques en français.

Mots-clés : adaptation
analyse morpho-syntaxique
langue de spécialité
dossier électronique patient

Part of Speech tagging for specialized domains : a case study with clinical documents in French
Part-of-Speech (PoS) tagging is a core task in Natural Language Processing, often used as a stepping stone to perform more complex tasks such as information extraction or machine translation. PoS tagging of specialized documents is often challenging due to the limited availability of tools and annotated corpora dedicated to specialized domains. Herein, we present the development of a PoS annotated corpus of clinical documents in French, using annotation guidelines from the FrenchTree Bank and Multitag datasets. Through analysis of the annotated corpus, we characterize the clinical domain, including specific targets for domain adaptation. We also show the limitations of a PoS tagger trained on news documents when applied to clinical text. We expect that the domain-specific resource presented in this paper will contribute to improve PoS tagging for clinical documents in French.
domain adaptation, part-of-speech tagging, specialized domain, EHR
Vers une typologie de liens entre contenus journalistiques

Nous présentons une typologie de liens pour un corpus multimédia ancré dans le domaine journalistique. Bien que plusieurs typologies aient été créées et utilisées par la communauté, aucune ne permet de répondre aux enjeux de taille et de variété soulevés par l'utilisation d'un corpus large comprenant des textes, des vidéos, ou des émissions radiophoniques. Nous proposons donc une nouvelle typologie, première étape visant à la création et la catégorisation automatique de liens entre des fragments de documents afin de proposer de nouveaux modes de navigation au sein d'un grand corpus. Plusieurs exemples d'instanciation de la typologie sont présentés afin d'illustrer son intérêt.

Mots-clés : typologie
multimédia
liens inter-documents
hypertexte
presse

Towards a typology for linking newswire contents
In this paper, we introduce a typology of possible links between contents of a multimedia news corpus. While several typologies have been proposed and used by the community, we argue that they are not adapted to rich and large corpora which can contain texts, videos, or radio stations recordings. We propose a new typology, as a first step towards automatically creating and categorizing links between documents' fragments in order to create new ways to navigate, explore, and extract knowledge from large collections. Several examples of links in a large corpus are given.
typology, linking documents, hypertext, multimedia, newswire
CDGFr, un corpus en dépendances non-projectives pour le français

Dans le cadre de l'analyse en dépendances du français, le phénomène de la non-projectivité est peu pris en compte, en majeure partie car les donneés sur lesquelles sont entraînés les analyseurs représentent peu ou pas ces cas particuliers. Nous présentons, dans cet article, un nouveau corpus en dépendances pour le français, librement disponible, contenant un nombre substantiel de dépendances non-projectives. Ce corpus permettra d'étudier et de mieux prendre en compte les cas de non-projectivité dans l'analyse du français.

Mots-clés : Corpus français
annotation en dépendances
dépendances non-projectives

CDGFr, a Non-projective Dependency Corpus for French
The non-projective cases, as a part of the dependency parsing of French, are often disregarded, mainly because the tree- banks on which parsers are trained contain little or no non-projective dependencies. In this paper, we present a new freely available dependency treebank for French that includes a substantial number of non-projective dependencies. This corpus can be used to study and process non-projectivity more effectively within the context of French dependency parsing.
Treebank for French, dependency annotation, non-projective dependencies
Utilisation des réseaux de neurones récurrents pour la projection interlingue d'étiquettes morpho-syntaxiques à partir d'un corpus parallèle

La construction d'outils d'analyse linguistique pour les langues faiblement dotées est limitée, entre autres, par le manque de corpus annotés. Dans cet article, nous proposons une méthode pour construire automatiquement des outils d'analyse via une projection interlingue d'annotations linguistiques en utilisant des corpus parallèles. Notre approche n'utilise pas d'autres sources d'information, ce qui la rend applicable à un large éventail de langues peu dotées. Nous proposons d'utiliser les réseaux de neurones récurrents pour projeter les annotations d'une langue à une autre (sans utiliser d'information d'alignement des mots). Dans un premier temps, nous explorons la tâche d'annotation morpho-syntaxique. Notre méthode combinée avec une méthode de projection d'annotation basique (utilisant l'alignement mot à mot), donne des résultats comparables à ceux de l'état de l'art sur une tâche similaire.

Mots-clés : réseaux de neurones récurrents
Multilinguisme
transfert crosslingue
étiquetage morpho-syntaxique

Use of Recurrent Neural Network for Part-Of-Speech tags projection from a parallel corpus
In this paper, we propose a method to automatically induce linguistic analysis tools for languages that have no labeled training data. This method is based on cross-language projection of linguistic annotations from parallel corpora. Our method does not assume any knowledge about foreign languages, making it applicable to a wide range of resource-poor languages. No word alignment information is needed in our approach. We use Recurrent Neural Networks (RNNs) as cross-lingual analysis tool. To illustrate the potential of our approach, we firstly investigate Part-Of-Speech (POS) tagging. Combined with a simple projection method (using word alignment information), it achieves performance comparable to the one of recently published approaches for cross-lingual projection.
Multilingualism, cross-Lingual transfer, part-of-speech tagging, recurrent neural network
Segmentation et Titrage Automatique de Journaux Télévisés

Dans cet article, nous nous intéressons au titrage automatique des segments issus de la segmentation thématique de journaux télévisés. Nous proposons d'associer un segment à un article de presse écrite collecté le jour même de la diffusion du journal. La tâche consiste à apparier un segment à un article de presse à l'aide d'une mesure de similarité. Cette approche soulève plusieurs problèmes, comme la sélection des articles candidats, une bonne représentation du segment et des articles, le choix d'une mesure de similarité robuste aux imprécisions de la segmentation. Des expériences sont menées sur un corpus varié de journaux télévisés français collectés pendant une semaine, conjointement avec des articles aspirés à partir de la page d'accueil de Google Actualités. Nous introduisons une métrique d'évaluation reﬂétant la qualité de la segmentation, du titrage ainsi que la qualité conjointe de la segmentation et du titrage. L'approche donne de bonnes performances et se révèle robuste à la segmentation thématique.

Mots-clés : Titrage automatique
Segmentation thématique
Mesures de similarité
Pondération Okapi

Automatic Topic Segmentation and Title Assignment in TV Broadcast News
This paper addresses the task of assigning a title to topic segments automatically extracted from TV Broadcast News video recordings. We propose to associate to a topic segment the title of a newspaper article collected on the web at the same date. The task implies pairing newspaper articles and topic segments by maximising a given similarity measure. This approach raises several issues, such as the selection of candidate newspaper articles, the vectorial representation of both the segment and the articles, the choice of a suitable similarity measure, and the robustness to automatic segmentation errors. Experiments were made on various French TV Broadcast News shows recorded during one week, in conjunction with text articles collected through the Google News homepage at the same period. We introduce a full evaluation framework allowing to measure the quality of topic segment retrieval, topic title assignment and also joint retrieval and titling. The approach yields good titling performance and reveals to be robust to automatic segmentation.
Topic segmentation, Title assignation, Okapi weighting, Similarity measures
Un système hybride pour l'analyse de sentiments associés aux aspects

Cet article présente en détails notre participation à la tâche 4 de SemEval2014 (Analyse de Sentiments associés aux Aspects). Nous présentons la tâche et décrivons précisément notre système qui consiste en une combinaison de composants linguistiques et de modules de classification. Nous exposons ensuite les résultats de son évaluation, ainsi que les résultats des meilleurs systèmes. Nous concluons par la présentation de quelques nouvelles expériences réalisées en vue de l'amélioration de ce système.

Mots-clés : système hybride
Analyse de sentiments associés aux aspects
SemEval2014

An Hybrid System for Aspect-Based Sentiment Analysis
This paper details our participation to the SemEval2014 task 4 (Aspect Based Sentiment Analysis). We present the shared task, and then describe precisely our system, which is a combination of natural processing components and classificaton modules. We also present its evaluation results and the best system results. We finally expose some new experiments aiming at improving the system.
Aspect Based Sentiment Analysis, SemEval2014, hybrid system
La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales

Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.

Mots-clés : discours
relations causales
annotation de corpus

A corpus specifically annotated for causal discourse relations studies : the EXPLICADIS resource
In order to offer a characterization of causal discourse relations, we created and annotated our own corpus : EXPLICADIS (EXPlanation and Argumentation in DIScourse). This corpus was built in the continuity of a readily available corpus, the ANNODIS corpus. Providing a more precise annotation of causal relations in a set of texts that are representative of multiple textual genres, EXPLICADIS is the first corpus of its kind built specifically for causal discourse relations studies.
corpus annotation, discourse, causal relations
La séparation des composantes lexicale et ﬂexionnelle des vecteurs de mots

En sémantique distributionnelle, le sens des mots est modélisé par des vecteurs qui représentent leur distribution en corpus. Les modèles étant souvent calculés sur des corpus sans pré-traitement linguistique poussé, ils ne permettent pas de rendre bien compte de la compositionnalité morphologique des mots-formes. Nous proposons une méthode pour décomposer les vecteurs de mots en vecteurs lexicaux et ﬂexionnels.

Mots-clés : Sémantique distributionnelle
compositionnalité
ﬂexion

Separating the lexical and grammatical components of semantic vectors
In distributional semantics, the meaning of words is modelled by vectors that represent their distribution in a corpus. Vectorial models being often built from corpora with little linguistic pre-treatment, they do not represent very well the morphological compositionality of words. We propose here a method to decompose semantic vectors into lexical and inﬂectional vectors.
Distributional semantics, compositionality, inﬂection
Traitements pour l'analyse du français préclassique

La période « préclassique » du français s'étend sur tout le XVIe siècle et la première moitié du XVIIe siècle. Cet état de langue écrite, qui accompagne les débuts de l'imprimerie, est relativement proche du français moderne, mais se caractérise par une grande variabilité graphique. Il s'agit de l'un des moins bien dotés en termes de ressources. Nous présentons ici la construction d'un lexique, d'un corpus d'apprentissage et d'un modèle de langage pour la période préclassique, à partir de ressources du français moderne.

Mots-clés : construction de lexique morphologique
annotation et étiquetage de corpus
linguistique diachronique

Treatments for Preclassic French parsing
The "Preclassical" French language period extends throughout the sixteenth century and the first half of the seventeenth century. This state of the written French language, which accompanies the beginnings of printing, is relatively close to the modern French, but is characterized by a large graphic variability. It is one of the most underresourced state of the French language. Here we present the construction of a lexicon, a training corpus and a language model for the Preclassic period, built from modern French resources.
morphological lexicon construction, corpus annotation and tagging, diachronic linguistics
Classification de texte enrichie à l'aide de motifs séquentiels

En classification de textes, la plupart des méthodes fondées sur des classifieurs statistiques utilisent des mots, ou des combinaisons de mots contigus, comme descripteurs. Si l'on veut prendre en compte plus d'informations le nombre de descripteurs non contigus augmente exponentiellement. Pour pallier à cette croissance, la fouille de motifs séquentiels permet d'extraire, de façon efficace, un nombre réduit de descripteurs qui sont à la fois fréquents et pertinents grâce à l'utilisation de contraintes. Dans ce papier, nous comparons l'utilisation de motifs fréquents sous contraintes et l'utilisation de motifs δ-libres, comme descripteurs. Nous montrons les avantages et inconvénients de chaque type de motif.

Mots-clés : classification de texte
Fouille de séquences
motifs libres
sélection de descripteurs

Sequential pattern mining for text classification
Most methods in text classification rely on contiguous sequences of words as features. Indeed, if we want to take non-contiguous (gappy) patterns into account, the number of features increases exponentially with the size of the text. Furthermore, most of these patterns will be mere noise. To overcome both issues, sequential pattern mining can be used to efficiently extract a smaller number of relevant, non-contiguous, features. In this paper, we compare the use of constrained frequent pattern mining and δ-free patterns as features for text classification. We show experimentally the advantages and disadvantages of each type of patterns.
Sequence mining, free patterns, text classification, feature selection
Le traitement des collocations en génération de texte multilingue

Pour concevoir des générateurs automatiques de texte génériques qui soient facilement réutilisables d'une langue et d'une application à l'autre, il faut modéliser les principaux phénomènes linguistiques qu'on retrouve dans les langues en général. Un des phénomènes fondamentaux qui demeurent problématiques pour le TAL est celui des collocations, comme grippe carabinée, peur bleue ou désir ardent, où un sens (ici, l'intensité) ne s'exprime pas de la même façon selon l'unité lexicale qu'il modifie. Dans la lexicographie explicative et combinatoire, on modélise les collocations au moyen de fonctions lexicales qui correspondent à des patrons récurrents de collocations. Par exemple, les expressions mentionnées ici se décrivent au moyen de la fonction Magn : Magn(PEUR) = BLEUE, Magn(GRIPPE) = CARABINÉE, etc. Il existe des centaines de fonctions lexicales. Dans cet article, nous nous intéressons à l'implémentation d'un sous-ensemble de fonctions qui décrivent les verbes supports et certains types de modificateurs.

Mots-clés : génération automatique de texte multilingue ; collocations ; fonctions lexicales ; théorie sens-texte

The treatment of collocations in multilingual text generation
In order to develop generic natural language generators that could be reused across languages and applications, it is necessary to model the core linguistic phenomena that one finds in language. One central phenomenon that remains problematic in NLP is collocations, such as heavy rain, strong preference or intense ﬂavour, where the same idea (here, intensity), is expressed differently depending on the lexical unit it modifies. In explicative combinatory lexicography, collocations are modelled via lexical functions, which correspond to recurrent patterns of collocations. For instance, the three expressions above are all described with the function Magn : Magn(RAIN) = HEAVY, Magn(PREFERENCE) = STRONG , etc. There are hundreds of lexical functions. In this paper, we focus on the implementation of a subset of them that are used to model support verbs and some modifiers.
multilingual natural language generation ; collocations ; lexical functions ; meaning-text theory
Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires

Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.

Mots-clés : relations causales
forums de santé
Pharmacovigilance

Drugs that cure, drugs that make you sick : study of causal links to identify drug side effects
In this paper, we study the textual manifestations of the relation between drugs and side effects in online health forums. Our goal is to find relevant linguistic cues in order to improve the automatic identification of side effects by leveraging the ambiguity between actual side effects and indications (the reason for drug use). We find that the use of discourse markers can be relevant for the identification of indications – a third of indication mentions follow markers like ‘pour' (‘for') or ‘dans le but de' (‘with the aim of') – while temporal informations are not as discriminating.
Pharmacovigilance, Health Forums, Causal Links
Exploration de modèles distributionnels au moyen de graphes 1-PPV

Dans cet article, nous montrons qu'un graphe à 1 plus proche voisin (graphe 1-PPV) offre différents moyens d'explorer les voisinages sémantiques captés par un modèle distributionnel. Nous vérifions si les composantes connexes de ce graphe, qui représentent des ensembles de mots apparaissant dans des contextes similaires, permettent d'identifier des ensembles d'unités lexicales qui évoquent un même cadre sémantique. Nous illustrons également différentes façons d'exploiter le graphe 1-PPV afin d'explorer un modèle ou de comparer différents modèles.

Mots-clés : graphe
Sémantique distributionnelle
sémantique lexicale
terminologie
sémantique des cadres

Exploring distributional semantic models using a 1-NN graph
We show how a 1-NN graph can be used to explore the semantic neighbourhoods modeled by distributional models of semantics. We check whether the connected components of the graph, which represent sets of words that occur in similar contexts, can be used to identify sets of lexical units that evoke the same semantic frame. We then illustrate different ways in which the 1-NN graph can be used to explore a model or compare different models.
Distributional semantics, lexical semantics, graph, terminology, frame semantics