taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Combinaison d'approches pour l'extraction automatique d'événements

Dans cet article, nous présentons un système d’extraction automatique d’événements fondé sur deux approches actuelles en extraction d’information : la première s’appuie sur des règles linguistiques construites manuellement et la seconde se fonde sur un apprentissage automatique de patrons linguistiques. Les expérimentations réalisées montrent que combiner ces deux méthodes d’extraction permet d’améliorer significativement la qualité des événements extraits (amélioration de près de 10 points de F-mesure).

Mots-clés : événements
Extraction d’information
approche symbolique
apprentissage de patrons linguistiques

Automatic events extraction by combining multiple approaches
In this paper, we present an automatic system for extracting events based on the combination of two existing information extraction approaches : the first one is made of hand-crafted linguistic rules and the second one is based on an automatic learning of linguistic patterns. We have shown that this mixed approach leads to a significant improvement of extraction performances.
Text mining, events, symbolic extraction, linguistic pattern learning
Apprentissage automatique d'un chunker pour le français

Nous décrivons dans cet article comment nous avons procédé pour apprendre automatiquement un chunker à partir du French Tree Bank, en utilisant les CRF (Conditional Random Fields). Nous avons réalisé diverses expériences, pour reconnaître soit l’ensemble de tous les chunks possibles, soit les seuls groupes nominaux simples. Nous évaluons le chunker obtenu aussi bien de manière interne (sur le French Tree Bank lui-même) qu’externe (sur un corpus distinct transcrit de l’oral), afin de mesurer sa robustesse.

Mots-clés : apprentissage automatique
French Tree Bank
CRF
chunking

Machine Learning of a chunker for French
We describe in this paper how to automatically learn a chunker for French, from the French Tree Bank and CRFs (Conditional Random Fields). We did several experiments, either to recognize every possible kind of chunks, or to focus on simple nominal phrases only. We evaluate the obtained chunker on internal data (i.e. also extracted from the French Tree Bank) as well as on external (i.e from a distinct corpus) ones, to measure its robustness.
chunking, Machine Learning, French Tree Bank, CRF
Effacement de dimensions de similarité textuelle pour l’exploration de collections de rapports d’incidents aéronautiques

Cet article étudie le lien entre la similarité textuelle et une classification extrinsèque dans des collections de rapports d’incidents aéronautiques. Nous cherchons à compléter les stratégies d’analyse de ces collections en établissant automatiquement des liens de similarité entre les documents de façon à ce qu’ils ne reflètent pas l’organisation des schémas de codification utilisés pour leur classement. Afin de mettre en évidence les dimensions de variation transversales à la classification, nous calculons un score de dépendance entre les termes et les classes et excluons du calcul de similarité les termes les plus corrélés à une classe donnée. Nous montrons par une application sur 500 documents que cette méthode permet effectivement de dégager des thématiques qui seraient passées inaperçues au vu de la trop grande saillance des similarités de haut niveau.

Mots-clés : similarité textuelle
classification de documents
corpus spécialisé

Deletion of dimensions of textual similarity for the exploration of collections of accident reports in aviation
In this paper we study the relationship between external classification and textual similarity in collections of incident reports. Our goal is to complement the existing classification-based analysis strategies by automatically establishing similarity links between documents in such a way that they do not reflect the dominant organisation of the classification schemas. In order to discover such transversal dimensions of similarity, we compute association scores between terms and classes and exlude the most correlated terms from the similarity calculation. We demonstrate on a 500 document corpus that by using this method, we can isolate topics that would otherwise have been masked by the dominant dimensions of similarity in the collection.
textual simliarity, document classification, specialised corpora
Traduction automatique à partir de corpus comparables: extraction de phrases parallèles à partir de données comparables multimodales

Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les corpus parallèles sont des ressources limitées et parfois indisponibles pour certains couples de langues ou domaines. Nous présentons une technique pour l’extraction de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Ces enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un système de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Plusieurs expériences ont été menées sur les données de la campagne IWSLT’11 (TED) qui montrent la faisabilité de notre approche.

Mots-clés : extraction de phrases parallèles
traduction automatique statistique
corpus comparables multimodaux
Reconnaissance de la parole

Automatic Translation from Comparable corpora : extracting parallel sentences from multimodal comparable corpora
Statistical Machine Translation (SMT) systems depend on the availability of bilingual parallel text, also called bitext. However parallel corpora are a limited resource and are often not available for some domains or language pairs. We present an alternative method for extracting parallel sentences from multimodal comparable corpora. This work extends the use of comparable corpora, in using audio instead of text on the source side. The audio is transcribed by an automatic speech recognition system and translated with a base-line SMT system. We then use information retrieval in a large text corpus of the target language to extract parallel sentences. We have performed a series of experiments on data of the IWSLT’11 speech translation task (TED) that shows the feasibility of our approach.
Automatic speech recognition, statistical machine translation, multimodal comparable corpora, extraction of parallel sentences
La reconnaissance automatique de la fonction des pronoms démonstratifs en langue arabe

La résolution d'anaphores est l'une des tâches les plus difficiles du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). La capacité de classifier les pronoms avant de tenter une tâche de résolution d'anaphores serait importante, puisque pour traiter un pronom cataphorique le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui suit le pronom. Alors que, pour le pronom anaphorique, le système doit chercher l’antécédent dans le segment qui précède le pronom. En outre, le nombre des pronoms a été jugée non-trivial dans la langue arabe. C’est dans ce cadre que se situe notre travail qui consiste à proposer une méthode pour la classification automatique des pronoms démonstratifs arabes, basée sur l’apprentissage. Nous avons évalué notre approche sur un corpus composé de 365585 mots contenant 14318 pronoms démonstratifs et nous avons obtenu des résultats encourageants : 99.3% comme F-Mesure.

Mots-clés : Pronoms démonstratifs
résolution des anaphores
traitement de la langue arabe

Automatic recognition of demonstrative pronouns function in Arabic
Anaphora resolution is one of the most difficult tasks in NLP. Classifying pronouns before attempting a task of anaphora resolution is important because to handle the cataphoric pronoun, the system should determine the antecedent into the segment following the pronoun. Although, for the anaphoric pronoun, the system should look for the antecedent into the segment before the pronoun. In addition, the number of demonstrative pronouns is very important in Arabic. In this paper, we describe a machine learning method for classifying demonstrative pronouns in Arabic. We have evaluated our approach on a corpus of 365585 words which contain 14318 demonstrative pronouns and we have obtained encouraging results: 99.3% as F-Measure.
Demonstrative pronouns, anaphora resolution, ANLP
Un annotateur automatique d'expressions temporelles du français et son évaluation sur le TimeBank du français

Dans cet article, nous présentons un outil d’extraction et de normalisation d’un sous-ensemble d’expressions temporelles développé pour le français. Cet outil est mis au point et utilisé dans le cadre du projet ANR Chronolines1 et il est appliqué sur un corpus fourni par l’AFP. Notre but final dans le cadre du projet est de construire semi-automatiquement des chronologies événementielles à partir de la base de depêches de l’AFP. L’une des étapes du traitement est l’analyse de l’information temporelle véhiculée dans les textes. Nous avons donc développé un annotateur d’expressions temporelles pour le français que nous décrivons dans cet article. Nous présenterons également les résultats de son évaluation.

Mots-clés : évaluation
Analyse temporelle

An Automatic Temporal Expression Annotator and its Evaluation on the French TimeBank
In this article, we present a tool that extracts and normalises a subset of temporal expressions in French. This tool is being developed and used in the ANR (French National Research Agency) project Chronolines, applied to a corpus of provided by the Agence France Presse. The aim of the project is to semi-automatically construct event chronologies from this corpus. To do this, a detailed analysis of the temporal information conveyed by texts, is required. The system we present here is the first version of a temporal annotator that we have developed for French. We describe it in this article and present the results of an evaluation.
Temporal processing, evaluation
Vers le FDTB : French Discourse Tree Bank

Nous présentons les premiers pas vers la création d’un corpus annoté en discours pour le français : le French Discourse TreeBank enrichissant le FTB. La méthodologie adoptée s’inspire du Penn Discourse TreeBank (PDTB) mais elle s’en distingue sur au moins deux points à caractère théorique. D’abord, notre objectif est de fournir une couverture totale d’un texte du corpus, tandis que le PDTB ne fournit qu’une couverture partielle, qui ne peut donc pas être qualifiée d’analyse discursive comme celle faite en RST ou SDRT, deux théories majeures sur le discours. Ensuite, nous avons été amenés à définir une nouvelle hiérarchie des relations de discours qui s’inspire de RST, de SDRT et du PDTB.

Mots-clés : Discours
PDTB
analyse discursive
RST
SDRT
corpus annoté manuellement

Towards the FDTB : French Discourse Tree Bank
We present the first steps towards creating an annotated corpus for discourse in French : the French Discourse Treebank enriching the FTB. Our methodology is based on the Penn Discourse Treebank (PDTB), but it differs in at least two points of a theoretical nature. First, our goal is to provide full coverage of a text, while the PDTB provides only partial coverage, which can not be described as discourse analysis such as the one made in RST or SDRT, two major theories on discourse. Second, we were led to define a new hierarchy of discourse relations which is based on RST, SDRT and PDTB.
Discourse, manually annotated corpus, discourse analysis, PDTB, RST, SDRT
Combinaison de ressources générales pour une contextualisation implicite de requêtes

L’utilisation de sources externes d’informations pour la recherche documentaire a été considérablement étudiée dans le passé. Des améliorations de performances ont été mises en lumière avec des corpus larges ou structurés. Néanmoins, dans ces études les ressources sont souvent utilisées séparément mais rarement combinées. Nous présentons une évaluation de la combinaison de quatre différentes ressources générales, standards et accessibles. Nous utilisons une mesure de distance informative pour extraire les caractéristiques contextuelles des différentes ressources et améliorer la représentation de la requête. Cette évaluation est menée sur une tâche de recherche d’information sur le Web en utilisant le corpus ClueWeb09 et les topics de la piste Web de TREC. Les meilleurs résultats sont obtenus en combinant les quatre ressources, et sont statistiquement significativement supérieurs aux autres approches.

Mots-clés : Combinaison de ressources
RI contextuelle
recherche web

Query Contextualization and Reformulation by Combining External Corpora
Improving document retrieval using external sources of information has been extensively studied throughout the past. Improvements with either structured or large corpora have been reported. However, in these studies resources are often used separately and rarely combined together. We present an evaluation of the combination of four different scalable corpora over a web search task. An informative divergence measure is used to extract contextual features from the corpora and improve query representation. We use the ClueWeb09 collection along with TREC’s Web Track topics for the purpose of our evaluation. Best results are achieved when combining all four corpora, and are significantly better than the results of other approaches.
Resources combination, contextual IR, web search.
Repérage des entités nommées pour l'arabe : adaptation non-supervisée et combinaison de systèmes

La détection des Entités Nommées (EN) en langue arabe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement des langues, en particulier pour la traduction automatique. Cette tâche représente toutefois un sérieux défi, compte tenu des spécificités de l’arabe. Dans cet article, nous présentons un compte-rendu de nos efforts pour développer un système de repérage des EN s’appuyant sur des méthodes statistiques, en détaillant les aspects liés à la sélection des caractéristiques les plus utiles pour la tâche ; puis diverses tentatives pour adapter ce système d’une manière entièrement non supervisée.

Mots-clés : Repérage des entités nommées
Adaptation non supervisée

Named Entity Recognition for Arabic : Unsupervised adaptation and Systems combination
The recognition of Arabic Named Entities (NE) is a potentially useful preprocessing step for many Natural Language Processing Applications, such as Machine Translation. This task is however made very complex by some peculiarities of the Arabic language. In this paper, we present a summary of our recent efforts aimed at developing a statistical NE recognition system, with a specific focus on feature engineering aspects. We also report several approaches for adapting this system in an entirely unsupervised manner to a new domain.
Unsupervised domain adaptation, named entity recognition
Propagation de polarités dans des familles de mots : impact de la morphologie dans la construction d'un lexique pour l'analyse de sentiments

Les ressources lexicales sont cruciales pour de nombreuses applications de traitement automatique de la langue (par exemple, l'extraction d'opinions à partir de corpus). Cependant, leur construction pose des problèmes à différents niveaux (coût, couverture, etc.). Dans cet article, nous avons voulu vérifier si les informations morphologiques liées à la dérivation pouvaient être exploitées pour l'annotation automatique d'informations sémantiques. En partant d'une ressource regroupant les mots en familles morphologiques en français, nous avons construit un lexique de polarités pour 4 065 mots, à partir d'une liste initiale d'adjectifs annotés manuellement. Les résultats obtenus montrent que la propagation des polarités est correcte pour 78,89% des familles avec un seul adjectif. Le lexique ainsi obtenu améliore aussi les résultats du système d'extraction d'opinions.

Mots-clés : analyse de sentiments
ressources lexicales
morphologie dérivationnelle

Spreading Polarities among Word Families: Impact of Morphology on Building a Lexicon for Sentiment Analysis
Lexical resources are essential for many natural language applications (for example, opinion mining from corpora). However, building them entails different problems (cost, coverage, etc.). In this paper, we wanted to verify whether morphological information about derivation could be used to automatically annotate semantic information. Starting from a resource that groups words into morphological families in French, we have built a lexicon with polarities for 4 065 words from an initial seed set of manual annotated adjectives. The results obtained show that spreading polarities is accurate for 78.89% of the families with a unique adjective. The lexicon obtained also improves the results of the opinion mining system on different corpora.
lexical resources, derivational morphology, opinion mining
Transitions thématiques : Annotation d'un corpus journalistique et premières analyses

Le travail présenté dans cet article est centré sur la constitution d’un corpus de textes journalistiques annotés au niveau discursif d’un point de vue thématique. Le modèle d’annotation est une segmentation classique, à laquelle nous ajoutons un repérage de zones de transition entre unités thématiques. Nous faisons l’hypothèse que dans un texte bien construit, le scripteur fournit des indications aidant le lecteur à passer d’un sujet à un autre, l’identification de ces indices étant susceptible d’améliorer les procédures de segmentation automatique. Les annotations produites ont fait l’objet d’analyses quantitatives mettant en évidence un ensemble de propriétés des transitions entre thèmes.

Mots-clés : transitions thématiques
annotation
Structure du discours
segments thématiques

Manual thematic annotation of a journalistic corpus : first observations and evaluation
The work presented in this paper focuses on the creation of a corpus of journalistic texts annotated at dicourse level, more precisely on a topic level. The annotation model is a classic segmentation one, to which we add transition zones between topical units. We assume that in a well-structured text, the author provides information helping the reader to move from one topic to another, where an identification of these clues is likely to improve automatic segmentation. The produced annotations have been subject of several quantitative analyses showing a set of linguistic properties of topical transitions.
Discourse structure, topical segments, topical transitions, annotation
La "multi-extraction" comme stratégie d'acquisition optimisée de ressources terminologiques et non terminologiques

A partir de l'évaluation d'extracteurs de termes menée initialement pour détecter le meilleur outil d'acquisition du lexique d'une langue contrôlée, nous proposons dans cet article une stratégie d'optimisation du processus d'extraction terminologique. Nos travaux, menés dans le cadre du projet ANR Sensunique, prouvent que la « multiextraction », c'est-à-dire la coopération de plusieurs extracteurs de termes, donne des résultats significativement meilleurs que l’extraction via un seul outil. Elle permet à la fois de réduire le silence et de filtrer automatiquement le bruit grâce à la variation d'un indice relatif au potentiel terminologique.

Mots-clés : extraction
terminologie
langue contrôlée
potentiel terminologique
filtrage de termes

Multi-extraction as a strategy of optimized extraction of terminological and lexical resources
Based on the evaluation of terminological extractors, initially to find the best tool for building a controlled language lexicon, we propose a strategy of optimized extraction of terminological resources. Our work highlights that the cooperation of several extraction tools gives better results than the use of a single one. It both reduces silence and automatically filters noise thanks to a variable related to termhood.
terminology, extraction, controlled language, termhood, term filtering
Une Approche de Recherche d’Information Structurée fondée sur la Correction d’Erreurs à l’Indexation des Documents

Dans cet article, nous nous sommes intéressés à la prise en compte des erreurs dans les contenus textuels des documents XML. Nous proposons une approche visant à diminuer l’impact de ces erreurs sur les systèmes de Recherche d’Information (RI). En effet, ces systèmes produisent des index associant chaque document aux termes qu’il contient. Les erreurs affectent donc la qualité des index ce qui conduit par exemple à considérer à tort des documents mal indexés comme non pertinents (resp. pertinents) vis-à-vis de certaines requêtes. Afin de faire face à ce problème, nous proposons d’inclure un mécanisme de correction d’erreurs lors de la phase d’indexation des documents. Nous avons implémenté cette approche au sein d’un prototype que nous avons évalué dans le cadre de la campagne d’évaluation INEX.

Mots-clés : Recherche d’information
correction d’erreurs
xml
dysorthographie

Structured Information Retrieval Approach based on Indexing Time Error Correction
In this paper, we focused on errors in the textual content of XML documents. We propose an approach to reduce the impact of these errors on Information Retrieval (IR) systems. Indeed, these systems rely on indexes associating each document to corresponding terms. Indexes quality is negatively affected by those misspellings. These errors makes it difficult to later retrieve documents (or parts of them) in an effective way during the querying phase. In order to deal with this problem we propose to include an error correction mechanism during the indexing phase of documents. We achieved an implementation of this spelling aware information retrieval system which is currently evaluated over INEX evaluation campaign documents collection.
Information retrieval, misspellings, error correction, xml
Post-édition statistique pour l'adaptation aux domaines de spécialité en traduction automatique

Cet article présente une approche de post-édition statistique pour adapter aux domaines de spécialité des systèmes de traduction automatique génériques. En utilisant les traductions produites par ces systèmes, alignées avec leur traduction de référence, un modèle de post-édition basé sur un alignement sous-phrastique est construit. Les expériences menées entre le français et l’anglais pour le domaine médical montrent qu’une telle adaptation a posteriori est possible. Deux systèmes de traduction statistiques sont étudiés : une implémentation locale état-de-l’art et un outil libre en ligne. Nous proposons aussi une méthode de sélection de phrases à post-éditer permettant d’emblée d’accroître la qualité des traductions et pour laquelle les scores oracles indiquent des gains encore possibles.

Mots-clés : post-édition
adaptation aux domaines de spécialité
Traduction automatique statistique

Statistical Post-Editing of Machine Translation for Domain Adaptation
This paper presents a statistical approach to adapt generic machine translation systems to the medical domain through an unsupervised post-edition step. A statistical post-edition model is built on statistical machine translation outputs aligned with their translation references. Evaluations carried out to translate medical texts from French to English show that a generic machine translation system can be adapted a posteriori to a specific domain. Two systems are studied : a state-of-the-art phrase-based implementation and an online publicly available software. Our experiments also indicate that selecting sentences for post-edition leads to significant improvements of translation quality and that more gains are still possible with respect to an oracle measure.
Statistical Machine Translation, Post-editing, Domain Adaptation