taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Méta-moteur de traduction automatique : proposition d’une métrique pour le classement de traductions

Compte tenu de l’essor du Web et du développement des documents multilingues, le besoin de traductions "à la volée" est devenu une évidence. Cet article présente un système qui propose, pour une phrase donnée, non pas une unique traduction, mais une liste de N hypothèses de traductions en faisant appel à plusieurs moteurs de traduction pré-existants. Neufs moteurs de traduction automatique gratuits et disponibles sur leWeb ont été sélectionnés pour soumettre un texte à traduire et réceptionner sa traduction. Les traductions obtenues sont classées selon une métrique reposant sur l’utilisation d’un modèle de langage. Les expériences conduites ont montré que ce méta-moteur de traduction se révèle plus pertinent que l’utilisation d’un seul système de traduction.

Mots-clés : méta-moteur de traduction
traduction automatique
web
modèle de langage

Considering the Web and multilingual documents development expansion, the need of fast translation has become an evidence. This paper presents a system that proposes, for a given sentence, a list of N translation hypotheses instead of a single translation, using several machine translation systems already existing. Nine free and available (on the Internet) automatic translation engines have been chosen to submit a text to be translated and to receive its translation. The translations obtained are evaluated individually with a language model adapted and a metric elaborated by us, and in this way classified by relevance order. The experiment have pointed out that this meta-translation engine is more useful than the use of one system for translation.
automatic translation, web, language model, meta-translator
Modèles statistiques pour l’estimation automatique de la difficulté de textes de FLE

La lecture constitue l’une des tâches essentielles dans l’apprentissage d’une langue étrangère. Toutefois, la découverte d’un texte portant sur un sujet précis et qui soit adapté au niveau de chaque apprenant est consommatrice de temps et pourrait être automatisée. Des expériences montrent que, pour l’anglais, l’utilisation de classifieurs statistiques permet d’estimer automatiquement la difficulté d’un texte. Dans cet article, nous proposons une méthodologie originale comparant, pour le français langue étrangère (FLE), diverses techniques de classification (la régression logistique, le bagging et le boosting) sur deux corpus d’entraînement. Il ressort de cette analyse comparative une légère supériorité de la régression logistique multinomiale.

Mots-clés : régression logistique
bagging
boosting
lisibilité
modèle de langue

Reading is known to be an essential task in language learning, but finding the appropriate text for every learner is far from easy. In this context, automatic procedures can support the teacher’s work. Some works on English reveal that it is possible to assess the readability of texts using statistical classifiers. In this paper, we present an original approach comparing various classification techniques, namely logistic regression, bagging and boosting on two training corpora. The results show a slight superiority for multinomial logistic regression over bagging or boosting.
readability, logistic regression, bagging, boosting, language model
Normalisation des entités nommées : pour une approche mixte et orientée utilisateurs

La normalisation intervient dans de nombreux champs du traitement de l'information. Elle permet d'optimiser les performances des applications, telles que la recherche ou l'extraction d'information, et de rendre plus fiable la constitution de ressources langagières. La normalisation consiste à ramener toutes les variantes d'un même terme ou d'une entité nommée à une forme standard, et permet de limiter l'impact de la variation linguistique. Notre travail porte sur la normalisation des entités nommées, pour laquelle nous avons mis en place un système complexe mêlant plusieurs approches. Nous en présentons ici une des composantes : une méthode endogène de délimitation et de validation de l’entité nommée normée, adaptée à des données multilingues. De plus, nous plaçons l'utilisateur au centre du processus de normalisation, dans l'objectif d'obtenir des données parfaitement fiables et adaptées à ses besoins.

Mots-clés : normalisation
entités nommées
traitement de l'information
système complexe
méthodes endogènes
analyse de corpus

Normalization is involved in many fields of information processing. It improves performances for several applications, such as information retrieval or information extraction, and makes linguistic resources constitution more reliable. Normalization consists in standardizing each variant of a term or named entity into a unique form, and this way restricts the impact of term variation. Our work applies to named entity normalization, for which we implemented a complex system that mixes several approaches. We present here one of its components: an endogenous method to mark out and validate the normalized named entities. Moreover, we place the user in the center of our normalization process, in order to obtain fully reliable data that fit his needs.
normalization, named entities, information processing, corpus analysis, endogenous methods, complex system
Combinaison de contenus encyclopédiques multilingues pour une reconnaissance d’entités nommées en contexte

Dans cet article, nous présentons une méthode de transformation de Wikipédia en ressource d’information externe pour détecter et désambiguïser des entités nommées, en milieu ouvert et sans apprentissage spécifique. Nous expliquons comment nous construisons notre système, puis nous utilisons cinq éditions linguistiques de Wikipédia afin d’enrichir son lexique. Pour finir nous réalisons une évaluation et comparons les performances du système avec et sans compléments lexicaux issus des informations inter-linguistiques, sur une tâche d’extraction d’entités nommées appliquée à un corpus d’articles journalistiques.

Mots-clés : Etiquetage d’entités nommées
ressources sémantiques

In this paper, we present a way to use of Wikipedia as an external resource to disambiguate and detect named entities, without learning step. We explain how we build our system and why we used five linguistic editions of the Wikipedia corpus to increase the volume of potentially matching candidates. We finally experiment our system on a news corpus.
Named entity labeling, semantic resources
La distance intertextuelle pour la classification de textes en langue arabe

Nos travaux de recherche s’intéressent à l’application de la théorie de la distance intertextuelle sur la langue arabe en tant qu’outil pour la classification de textes. Cette théorie traite de la classification de textes selon des critères de statistique lexicale, se basant sur la notion de connexion lexicale. Notre objectif est d’intégrer cette théorie en tant qu’outil de classification de textes en langue arabe. Ceci nécessite l’intégration d’une métrique pour la classification de textes au niveau d’une base de corpus lemmatisés étiquetés et identifiés comme étant des références d’époques, de genre, de thèmes littéraires et d’auteurs et ceci afin de permettre la classification de textes anonymes.

Mots-clés : Distance intertextuelle
classification
arabe
statistique lexicale
corpus
lemmatisation

Our researche works are interested in the application of the intertextual distance theory on the Arabic language as a tool for the classification of texts. This theory handles the classification of texts according to criteria of lexical statistics, and it is based on the lexical connection approach. Our objective is to integrate this theory as a tool of classification of texts in Arabic language. It requires the integration of a metrics for the classification of texts using a database of lemmatized and identified corpus which can be considered as a literature reference for times, genres, literary themes and authors and this in order to permit the classification of anonymous texts.
Intertextual distance, Arabic, classification, lemmatization, corpus, lexical statistics
Techniques argumentatives pour aider à générer des descriptions orientées d’un événement

Les moyens et les formes stratégiques permettant la génération de descriptions textuelles argumentées d’une même réalité effective sont nombreux. La plupart des définitions proposées de l’argumentation partagent l’idée qu’argumenter c’est fournir les éléments en faveur d’une conclusion donnée. Or dans notre tâche qui consiste à générer des descriptions argumentées pour des accidents de la route, nous ne disposons pas uniquement d’éléments en faveur de la conclusion souhaitée mais aussi d’éléments qui vont à l’encontre de cette dernière et dont la présence est parfois obligatoire pour la compréhension de ces descriptions. Afin de remédier à ce problème, nous proposons des techniques de génération de descriptions argumentées qui présentent au mieux les éléments indésirables à l’aide de stratégies argumentatives.

Mots-clés : Argumentation
Insinuation
Norme coutumières
Justification

Strategic means and forms for the generation of textual descriptions of a same reality are numerous. Most definitions of the argumentation given in the literature share the idea that to argument we must provide elements in favor of a given conclusion. Unfortunately, in our task consisting in generating biased descriptions of a road crash, we do not have only elements in favor of the desired conclusion, but also elements that are against it and must nevertheless be present in the description unless we cannot be able to understand how the accident happened. To remedy this problem, we proposed a module in our system for generating biased descriptions that handles the task of presenting better the undesirable elements using argumentative techniques.
Argumentation, Insinuation, Customary norms, Justification
Méthode de réordonnancement de réponses par transformation d’arbres : présentation et analyse des résultats

Dans cet article nous présentons une évaluation et une analyse des résultats d’une méthode de réordonnancement de réponses pour un système de questions-réponses. Cette méthode propose une sélection des réponses candidates à une question en calculant un coût par transformation d’arbres. Nous présentons une analyse des résultats obtenus sur le corpus Clef 2004-2005 et nos conclusions sur les voies d’amélioration possibles pour notre système.

Mots-clés : systèmes de questions-réponses
Recherche d’information
Traitement Automatique des Langues

This paper describes an evaluation and an analysis of the results of an answers reranking method for a question-answering system. Candidate answers to a question are reordered by computing a tree transform cost. We discuss the results of our evaluation on the Clef 2004-2005 corpus and describe possible improvements to the system.
Information Retrieval, Natural Language Processing, Question-Answering systems
Annotation des informations temporelles dans des textes en français

Le traitement des informations temporelles est crucial pour la compréhension de textes en langue naturelle. Le langage de spécification TimeML a été conçu afin de permettre le repérage et la normalisation des expressions temporelles et des événements dans des textes écrits en anglais. L’objectif des divers projets TimeML a été de formuler un schéma d’annotation pouvant s’appliquer à du texte libre, comme ce que l’on trouve sur le Web, par exemple. Des efforts ont été faits pour l’application de TimeML à d’autres langues que l’anglais, notamment le chinois, le coréen, l’italien, l’espagnol et l’allemand. Pour le français, il y a eu des efforts allant dans ce sens, mais ils sont encore un peu éparpillés. Dans cet article, nous détaillons nos travaux actuels qui visent à élaborer des ressources complètes pour l’annotation de textes en français selon TimeML - notamment un guide d’annotation, un corpus de référence (Gold Standard) et des modules d’annotation automatique.

Mots-clés : TimeML
Annotation temporelle
repérage des événements

The processing of temporal information is crucial for the understanding of natural language texts. The specification language TimeML was developed to facilitate the identification and normalization of temporal expressions and events in texts written in English. The aim of the various TimeML projects was to formulate an annotation scheme able to be applied to free text, such as that which is found on the Web, for example. Recently, efforts have been made to apply TimeML to languages other than English, namely Chinese, Korean, Italian, Spanish and German. Some efforts have been made in this direction with respect to French, but they remain somewhat scattered. In this paper, we detail our ongoing work, which aims to establish comprehensive resources for the annotation of French texts according to TimeML - an annotation guide, a Gold Standard corpus and modules for automatic annotation.
Temporal annotation, event recognition, TimeML
Morphosyntaxe de l'interrogation pour le système de question-réponse RITEL

Nous proposons d'étudier le cas de l'interrogation en Dialogue Homme-Machine au sein d'un système de Question-Réponse à travers le prisme de la Grammaire Interactive. Celle-ci établit un rapport direct entre question et réponse et présuppose que la morphosyntaxe d'une interrogation dépend d'une « réponse escomptée »; l'interlocuteur humain ou machine ayant la possibilité de produire une réponse effective divergente. Nous proposons d’observer la présence des différentes formes de questions dans un corpus issu de l’utilisation du système RITEL. Et nous présentons une expérience menée sur des locuteurs natifs qui nous a permis de mettre en valeur la différence entre réponses effectives produites par nos sujets et réponses présupposées par le contenu intentionnel des questions. Les formalismes ainsi dégagés ont pour but de donner aux systèmes de DHM des fonctionnalités nouvelles comme la capacité à interpréter et à générer de la variabilité dans les énoncés produits.

Mots-clés : morphosyntaxe
système de question-réponse
dialogue homme-machine
Grammaire Interactive
modèles dynamiques
expérimentation utilisateur
formulation de réponse

In this paper we study the interrogation in Human-Computer Dialogue in order to integrate interpretative and dynamic functionnalities in a Question-Answering system using Interactive Grammar. It constitues a direct link between question and answer and assumes that the morphosyntax of interrogation depends on an anticipated answer. We propose an observation of question-answering corpora coming from the RITEL system showing the distribution of different morphosyntatic kinds of questions. Then we present an experimentation based on this observation in which French native speakers answer to those different kinds of questions. Our objective is to observe the difference between the anticipated answer and the effective one.
Interactive Grammar, dynamic models, human-computer dialogue, question-answering system, morphosyntax, user experimentation, answer formulation
Un système d'annotation des entités nommées du type personne pour la résolution de la référence

Dans cet article nous présentons notre démarche pour l’annotation des expressions référentielles désignant les personnes et son utilisation pour la résolution partielle de la référence. Les choix effectués dans notre implémentation s'inspirent des travaux récents dans le domaine de l'extraction d'information et plus particulièrement de la reconnaissance des entités nommées. Nous utilisons les grammaires locales dans le but d'annoter les entités nommées du type Personne et pour construire, à partir des annotations produites, une base de connaissances extra-linguistiques. Les informations acquises par ce procédé sont ensuite utilisées pour implémenter une méthode de la résolution de la référence pour les syntagmes nominaux coréférentiels.

Mots-clés : annotation
entités nommées
grammaires locales
base de connaissances
Nooj

The aim of this paper is to describe our approach for annotating of the referential mentions that refer to the entities which are the instances of Person. Our method is inspired by the recent work in information extraction and particularly the named entities recognition and classification task. Local grammars are used to identify this category of named entities and to generate an extra-linguistic knowledge base which is further used for the process of reference resolution.
named entities, entity recongnition, local grammars, Nooj, knowledge base
Description de la structure de la phrase japonaise en vue d'une analyse syntaxique

Nous décrivons la façon dont est formée la phrase japonaise, avec son contenu minimal, la structure des composants d'une phrase simple et l'ordre des mots dans ses composants, les différentes phrases complexes et les possibilités de changements modaux. Le but de cette description est de permettre l'analyse de la phrase japonaise selon des principes universels tout en restant fidèles aux particularités de la langue. L'analyseur syntaxique multilingue FIPS est en cours d'adaptation pour le japonais selon les règles de grammaire qui ont été définies. Bien qu'il fonctionnait alors uniquement pour des langues occidentales, les premiers résultats sont très positifs pour l'analyse des phrases simples, ce qui montre la capacité de Fips à s'adapter à des langues très différentes.

Mots-clés : Japonais
Analyse Syntaxique
Grammaire

We describe here the way the Japanese sentence is structured, with its minimal content, the structure of its components, the different kinds of complex sentences and the possible modal effects. The aim of this description is to analyse the Japanese sentence in a universal way while respecting the language properties. The syntactic parser FIPS is now being developed to analyse Japanese sentences following grammar rules coming from this syntactic description. Even though the parser used to be used for Western languages only, the first results of simple Japanese sentence analysis are very positive. This shows how FIPS can adapt easily to very different languages.
Syntactic Parser, Japanese language, Grammar
Adaptation d’un système de compréhension pour un robot compagnon

Le projet EmotiRob, financé par l’ANR, a pour but de réaliser un robot compagnon pour des enfants fragilisés. Le projet se décompose en deux sous parties que sont le module de compréhension pour comprendre ce que dit l’enfant et un module d’interaction émotionnelle pour apporter une réponse en simulant des émotions par les mouvements du corps, les traits du visage et par l'émission de petits sons simples. Le module de compréhension dont il est question ici réutilise les travaux du système Logus. La principale difficulté est de faire évoluer le système existant d’un dialogue homme-machine finalisé vers un domaine plus large et de détecter l’état émotionnel de l’enfant. Dans un premier temps, nous présentons le projet EmotiRob et ses spécificités. Ensuite, le système de compréhension de la parole Logus, sur lequel se base ce travail, est présenté en détail. Enfin, nous présentons les adaptations du système à la nouvelle tâche EmotiRob.

Mots-clés : Compréhension du langage
langue parlée spontanée

The EmotiRob project, financed by ANR, aims at realizing a robot companion for weakened children. The project decomposes into two under parts that which are the module of understanding to include what says the child and a module of emotional interaction to bring an answer by feigning feelings by the movements of the body, lines of the face and by emission of small simple sounds. The module of understanding reuses the works of the system Logus. The main difficulty is to develop the existing system of a human-machine dialogue finalized towards a wider domain and to detect the emotional state of the child. At first, we present the EmotiRob project and its specificities. Then, the system of understanding Logus, on which bases itself this work is presented. Finally, we present the adaptations of the system to his new task EmotiRob.
spoken language understanding, spontaneous language
Identification automatique de marques d'opinion dans des textes

Nous présentons un modèle conceptuel pour la représentation d'opinions, en analysant les éléments qui les composent et quelques propriétés. Ce modèle conceptuel est implémenté et nous en décrivons le jeu d’annotations. Le processus automatique d’annotation de textes en espagnol est effectué par application de règles contextuelles. Un premier sous-ensemble de règles a été écrit pour l'identification de quelques éléments du modèle. Nous analysons les premiers résultats de leur application.

Mots-clés : Identification d'opinions
Fouille de textes
Traitement automatique du langage naturel

We  present a model for the representation of opinions, by analyzing the elements which compose them and some properties. The model has an operating counterpart, implemented in the form of a set of tags. For the automatic application of these tags on Spanish texts, we work on the writing of contextual rules. A primary subset of rules was written for the identification of some elements of the model. We analyze the first results of their application.
Opinions Identification, Text Mining, Natural Language Processing
Transducteurs à fenêtre glissante pour l’induction lexicale

Nous appliquons différents modèles de similarité graphique à la tâche de l’induction de lexiques bilingues entre un dialecte de Suisse allemande et l’allemand standard. Nous comparons des transducteurs stochastiques utilisant des fenêtres glissantes de 1 à 3 caractères, entraînés à l’aide de l’algorithme de maximisation de l’espérance avec des corpus d’entraînement de tailles différentes. Si les transducteurs à unigrammes donnent des résultats satisfaisants avec des corpus très petits, nous montrons que les transducteurs à bigrammes les dépassent à partir de 750 paires de mots d’entraînement. En général, les modèles entraînés nous ont permis d’améliorer la F-mesure de 7% à 15% par rapport à la distance de Levenshtein.

Mots-clés : Induction lexicale
transducteurs stochastiques
langues apparentées

We apply different models of graphemic similarity to the task of bilingual lexicon induction between a Swiss German dialect and Standard German. We compare stochastic transducers using sliding windows from 1 to 3 letters, trained with the Expectation-Maximisation algorithm on training corpora of different sizes. While the unigram transducers provide good results with very small corpora, we show that bigram transducers outperform them with corpora of 750 word pairs or more. Overall, the trained models show between 7% and 15% F-measure improvement over Levenshtein distance.
Lexicon induction, stochastic transducers, cognate languages