taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Etiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF

Nous nous intéressons dans cet article à l'apprentissage automatique d'un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d'abord un jeu d'étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d'obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d'étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l'ensemble d'apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d'améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu'il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.

Mots-clés : tweets
CRF
étiquettage morpho-syntaxique

Part-of-speech Tagging for Tweets with CRFs
We are insterested in this paper in training a part-of-speach tagger for tweets in English. We first propose a reduced tagset with 17 different tags, which allows better results in accuracy than traditional tagsets which contain 45 tags. Since we have few annoted tweets, we then try and overcome this difficulty by adding data from other more standard texts into the training set. The obtained models reach better results compared to models trained with only one corpus, whether coming of Twitter or of journalistic texts.
tweets, CRFs, part-of-speech tagging
Caractériser les discours académiques et de vulgarisation : quelles propriétés ?

L'article présente une étude des propriétés linguistiques (lexicales, morpho-syntaxiques, syntaxiques) permettant la classification automatique de documents selon leur genre (articles scientifiques et articles de vulgarisation), dans deux domaines différentes (médecine et informatique). Notre analyse, effectuée sur des corpus comparables en genre et en thèmes disponibles en français, permet de valider certaines propriétés identifiées dans la littérature comme caractéristiques des discours académiques ou de vulgarisation scientifique. Les premières expériences de classification évaluent l'influence de ces propriétés pour l'identification automatique du genre pour le cas spécifique des textes scientifiques ou de vulgarisation.

Mots-clés : corpus comparables
analyse linguistique
discours scientifique et de vulgarisation
classification selon le genre

Characterizing scientific genre for academia and general public: which properties should be taken into account?
The article focuses on the study of a set of morpho-syntactic properties for audience-based classification. The linguistic analysis of academic discourse and of popular science discourse reveals that both discourse types are characterized by specific linguistic and textual properties. This research used two French comparable corpora in regards to genre and subject matter. The corpora was composed of scientific articles and popular science texts in the domains of medicine and computer science. The experiments performed as part of our study evaluated the influence of discourse-specific morpho-syntactic properties on genre-based classification, for scientific and popular science texts.
linguistic analysis, academic and popular science discourse, comparable corpora, genre-based classification
Extraction et analyse automatique des comparaisons et des pseudo-comparaisons pour la détection des comparaisons figuratives

Le présent article s'intéresse à la détection et à la désambiguïsation des comparaisons figuratives. Il décrit un algorithme qui utilise un analyseur syntaxique de surface (chunker) et des règles manuelles afin d'extraire et d'analyser les (pseudo-)comparaisons présentes dans un texte. Cet algorithme, évalué sur un corpus de textes littéraires, donne de meilleurs résultats qu'un système reposant sur une analyse syntaxique profonde.

Mots-clés : comparaisons figuratives
règles manuelles
analyse syntaxique profonde
comparé
comparant
analyse syntaxique de surface

Extraction and automatic analysis of comparative and pseudo-comparative structures for simile detection
This article is focused on automatic simile detection and disambiguation. It describes an algorithm which uses syntactic chunks and handcrafted rules to extract and analyse similes in a given text. This algorithm, which was evaluated on a corpus of literary texts, performs better than a system based on dependency parsing.
simile, tenor, vehicle, chunking, handcrafted rules, dependency parsing
Proposition méthodologique pour la détection automatique de Community Manager. Étude multilingue sur un corpus relatif à la Junk Food

Dans cet article, nous présentons une méthodologie pour l'identification de messages suspectés d'être produits par des Community Managers à des fins commerciales déguisées dans des documents du Web 2.0. Le champ d'application est la malbouffe (junkfood) et le corpus est multilingue (anglais, chinois, français). Nous exposons dans un premier temps la stratégie de constitution et d'annotation de nos corpus, en explicitant notamment notre guide d'annotation, puis nous développons la méthode adoptée, basée sur la combinaison d'une analyse textométrique et d'un apprentissage supervisé.

Mots-clés : Community Management
Multilinguisme
Textométrie
Fouille de texte

Methodological Proposal for Automatic Detection of Community Manager. Multilingual Study based on a Junk Food corpus
This article describes the methodology for identifying a certain kind of speech in internet forums. The detection of the speech of a Community Manager combines recent issues in the domain of Natural Language Processing, including opinion mining and sentiment analysis, with another more abstract problem. Going beyond detecting the polarity of a message, this project targets the underlying intentions and identity of the author of the message on the forum.
Community Management, Textometry, Multilingualism, Data Mining
MEDITE : logiciel d'alignement de textes pour l'étude de la génétique textuelle

MEDITE est un logiciel d'alignement de textes permettant l'identification de transformations entre une version et une autre d'un même texte. Dans ce papier nous présentons les aspects théoriques et techniques de MEDITE.

Mots-clés : Alignement de textes
Génétique textuelle
Détection d'homologies dans les séquences textuelles

MEDITE: text alignment software for the study of textual genetics
MEDITE is an alignment software able to identifying transformations between two versions of a same text. In this paper we show the theoretical and technical aspects of this tool.
Text alignment, Textual genetics, Homology detection in text sequences
Phœbus : un Logiciel d'Extraction de Réutilisations dans des Textes Littéraires

Phœbus est un logiciel d'extraction de réutilisations dans des textes littéraires. Il a été développé comme un outil d'analyse littéraire assistée par ordinateur. Dans ce contexte, ce logiciel détecte automatiquement et explore des réseaux de réutilisation textuelle dans la littérature classique.

Mots-clés : Extraction de réutilisations
analyse littéraire assistée par ordinateur
empreintes digitales textuelles

Phoebus: a Reuse Extraction Software for Literary Text
Phoebus is a reuse extraction software for literary text. It was developed as a computer-assisted literary analysis tool. In this context, the software automatically detects and explores textual reuse networks in classical literature.
Reuse Extraction, textual fingerprintng, computer-assisted literary analysis
TermLis : un contexte d'information logique pour des ressources terminologiques

Nous présentons TermLis un contexte d'information logique construit à partir de ressources terminologiques disponibles en xml (FranceTerme), pour une utilisation ﬂexible avec un logiciel de contexte logique (CAMELIS). Une vue en contexte logique permet d'explorer des informations de manière ﬂexible, sans rédaction de requête a priori, et d'obtenir aussi des indications sur la qualité des données. Un tel contexte peut être enrichi par d'autres informations (de natures diverses), mais aussi en le reliant à d'autres applications (par des actions associées selon des arguments fournis par le contexte). Nous montrons comment utiliser TermLis et nous illustrons, à travers cette réalisation concrète sur des données de FranceTerme, les avantages d'une telle approche pour des données terminologiques.

Mots-clés : Qualité des données
Applications multilingues
Classification
Extraction d'information
Fouilles de données textuelles
Recherche d'information
Ressources du langage
Données Ouvertes
Données légales

TermLis : a logical information context for terminological resources
We present TermLis a logical information context constructed from terminological resources available in XML (FranceTerme), for a ﬂexible use with a logical context system (CAMELIS). A logical view of a context allows to explore information in a ﬂexible way, without writing explicit queries, it may also provide insights on the quality of the data. Such a context can be enriched by other information (of diverse natures), it can also be linked with other applications (according to arguments supplied by the context). We show how to use TermLis and we illustrate, through this concrete realization from FranceTerme data, the advantages of such an approach with terminological data.
Multilingual applications, Classification, Information extraction, Textual data mining, Information retrieval, Linguistic resources, Open Data, Information Quality, Legal Information
Etude de l'image de marque d'entités dans le cadre d'une plateforme de veille sur le Web social

Ce travail concerne l'intégration à une plateforme de veille sur internet d'outils permettant l'analyse des opinions émises par les internautes à propos d'une entité, ainsi que la manière dont elles évoluent dans le temps. Les entités considérées peuvent être des personnes, des entreprises, des marques, etc. Les outils implémentés sont le produit d'une collaboration impliquant plusieurs partenaires industriels et académiques dans le cadre du projet ANR ImagiWeb.

Mots-clés : Plateforme de veille sur internet
médias sociaux
analyse d'opinion
fouille de données

Study the brand image of entities as part of a social media-monitoring platform
The work presented here is about a Web monitoring software providing powerful tools for the analysis of opinions expressed in social media about an entity, such as a celebrity, a company or a brand. The implemented tools result from the research ANR project ImagiWeb involving several industrial and academic partners.
Web monitoring software, social media, opinion analysis, data mining
Building a Bilingual Vietnamese-French Named Entity Annotated Corpus through Cross-Linguistic Projection

La création de ressources linguistiques de bonne qualité annotées en entités nommées est très coûteuse en temps et en main d'œuvre. La plupart des corpus standards sont disponibles pour l'anglais mais pas pour les langues peu dotées, comme le vietnamien. Pour les langues asiatiques, cette tâche reste très difficile. Le présent article concerne la création automatique de corpus annotés en entités nommées pour le vietnamien-français, une paire de langues peu dotée. L'application d'une méthode basée sur la projection cross-lingue en utilisant des corpus parallèles. Les évaluations ont montré une bonne performance (F-score de 94.90%) lors de la reconnaissance des paires d'entités nommées dans les corpus parallèles et ainsi la construction d'un corpus bilingue annoté en entités nommées.

Mots-clés : Entité nommée
projection cross-lingue
corpus parallèle

Building a Bilingual Vietnamese-French Named Entity Annotated Corpus through Cross-Linguistic Projection
The creation of high-quality named entity annotated resources is time-consuming and an expensive process. Most of the gold standard corpora are available for English but not for less-resourced languages such as Vietnamese. In Asian languages, this task is remained problematic. This paper focuses on an automatic construction of named entity annotated corpora for Vietnamese-French, a less-resourced pair of languages. We incrementally apply different cross-projection methods using parallel corpora, such as perfect string matching and edit distance similarity. Evaluations on Vietnamese –French pair of languages show a good accuracy (F-score of 94.90%) when identifying named entities pairs and building a named entity annotated parallel corpus.
Named entity, parallel corpus, cross-projection
Recherche de motifs de graphe en ligne

Nous présentons un outil en ligne de recherche de graphes dans des corpus annotés en syntaxe.

Mots-clés : Graphes
Corpus
Syntaxe de dépendances

Online Graph Matching
We present an online tool for graph pattern matching in syntactically annotated corpora.
Dependency Syntax, Corpus, Graph matching
Un patient virtuel dialogant

Le démonstrateur que nous décrivons ici est un prototype de système de dialogue dont l'objectif est de simuler un patient. Nous décrivons son fonctionnement général en insistant sur les aspects concernant la langue et surtout le rapport entre langue médicale de spécialité et langue générale.

Mots-clés : Patient virtuel
système de dialogue
langage spécialisé
langage grand public

An Interactive Virtual Patient
This paper describes the work-in-progress prototype of a dialog system that simulates a virtual patient consultation. We describe the general architecture and specifically the mapping between technical and lay terms in the medical domain.
Virtual patient, dialog system, specialised language, lay language
Intégration du corpus des actes de TALN à la plateforme ScienQuest

Cette démonstration présente l'intégration du corpus arboré des Actes de TALN à la plateforme ScienQuest. Cette plateforme fut initialement créée pour l'étude du corpus de textes scientifiques Scientext. Cette intégration tient compte des méta­données propres au corpus TALN, et a été effectuée en s'efforçant de rapprocher les jeux d'étiquettes de ces deux corpus, et en convertissant pour le corpus TALN les requêtes prédéfinies conçues pour le corpus Scientext, de manière à permettre d'effectuer facilement des recherches similaires sur les deux corpus.

Mots-clés : corpus
corpus arborés
environnement d'étude de corpus

Integration of the TALN proceedings treebank to the ScienQuest platform
This demonstration shows the integration of the TALN proceedings Treebank to the ScienQuest platform. This platform was initially created for the study of the Scientext scientific texts corpus. This integration takes into account the metadata to the TALN corpus, and was done in an effort to reconcile these two corpora's sets of labels, and to convert for the TALN corpus the predefined queries designed for the Scientext corpus, in order to easily perform similar queries on the two corpora.
corpora, treebanks, corpus study environment
Une aide à la communication par pictogrammes avec prédiction sémantique

Cette démonstration présente une application mobile (pour tablette et smartphone) pour des personnes souffrant de troubles du langage et/ou de la parole permettant de générer des phrases à partir de la combinaison de pictogrammes puis de verbaliser le texte généré en Text-To-Speech (TTS). La principale critique adressée par les patients utilisant les solutions existantes est le temps de composition trop long d'une phrase. Cette limite ne permet pas ou très difficilement d'utiliser les solutions actuelles en condition dialogique. Pour pallier cela, nous avons développé un moteur de génération de texte avec prédiction sémantique ne proposant à l'utilisateur que les pictogrammes pertinents au regard de la saisie en cours (e.g. après le pictogramme [manger], l'application propose les pictogrammes [pomme] ou encore [viande] correspondant à des concepts comestibles). Nous avons ainsi multiplié de 5 à 10 la vitesse de composition d'une phrase par rapport aux solutions existantes.

Mots-clés : aide à la communication
prédiction sémantique
génération de texte
frame semantics
handicap

An Augmentative and Alternative Communication with semantic prediction
This demo shows a mobile app (for smartphone and tablet) for people with language and/or speech disorders for generating sentences from the combination of icons and verbalize text generated by Text-To-Speech (TTS). The main criticism expressed by patients using existing solutions is the time too long required to compose a sentence. Hence, existing solutions are hard to use in dialogic conditions. To allieviate this problem, we have developed a text generation engine with semantic prediction. This engine only proposes to user the relevant pictograms in view of the current entry (e.g. after the pictogram [eat], the application offers pictograms [apple] or [meat] corresponding to edible concepts). We have multiplied from 5 to 10 the speed of composing a sentence compared to existing solutions.
natural language generation, semantic prediction, frame semantics, disability, AAC
Un système expert fondé sur une analyse sémantique pour l'identification de menaces d'ordre biologique

Le projet européen TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear – Threat Identification and Emergency Response) vise à intégrer une stratégie complète et intégrée pour la réponse d'urgence dans un contexte de dangers biologiques, chimiques, radiologiques, nucléaires, ou liés aux explosifs, basée sur l'identification des menaces et d'évaluation des risques. Dans cet article, nous nous focalisons sur les risques biologiques. Nous présentons notre système expert fondé sur une analyse sémantique, permettant l'extraction de données structurées à partir de données non structurées dans le but de raisonner.

Mots-clés : analyse sémantique
TIER
SGRM
Système de Gestion de Règles Métier

An Expert System Based on a Semantic Analysis for Identifying Biological Threats
The European project TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear - Threat Identification and Emergency Response) aims at developing a comprehensive and integrated strategy for emergency response in case of chemical, biological, radiological and nuclear danger, as well as explosives use, based on threat identification and risk assessment. In this article, we focus on the biological risks. We introduce our business rules management system based on a semantic analysis, that enables the extraction of structured data from unstructured data with the aim to make reasoning.
TIER, BRMS, Business Rules Management System, semantic analysis
DisMo : un annotateur multi-niveaux pour les corpus oraux

Dans cette démonstration, nous présentons l'annotateur multi-niveaux DisMo, un outil conçu pour faire face aux spécificités des corpus oraux. Il fournit une annotation morphosyntaxique, une lemmatisation, une détection des unités poly-lexicales, une détection des phénomènes de disfluence et des marqueurs de discours.

Mots-clés : corpus oraux
annotation morphosyntaxique
unités poly-lexicales
disfluences

DisMo: a multi-level annotator for spoken language
In this demonstration we present the multi-level automatic annotator DisMo which is specifically designed for the challenges posed by spoken language corpora. Its output comprises of part-of-speech tagging, lemmatization, multi-word unit detection, detection of disfluency phenomena and discourse markers.
part-of-speech tagging, spoken corpora, disfluencies, multi-word expressions
Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte

Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.

Mots-clés : marqueurs multi-polaires
Fouille d’opinion
adaptation au domaine

Study of Domain Dependant Multi-Polarity Words for Document Level Opinion Mining
In this article, we propose a study on the words or multi-words which are good indicators of the opinion polarity of a text but have different polarity depending on the domain. We have performed experiments on French and English corpora, which show that taking these multi-polarity words into account improve the opinion classification at text level in a domain adaptation framework. We also show that these words are useful when the corpus contains several domains. If these domains are not explicit, using a automatic domain characterization (e.g. wich Topic Modeling approaches) allows to achieve the same results.
Opinion mining, domain adaptation, multi-polarity markers
Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés

Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.

Mots-clés : domaines de spécialité
Extraction de termes-clés
articles scientifiques
méthodes non-supervisées

The impact of domains for Keyphrase extraction
Keyphrases are single or multi-word expressions that represent the main content of a document. Keyphrases are useful in many applications such as document indexing or text summarization. However, most documents are not provided with keyphrases. To tackle this problem, researchers propose methods to automatically extract keyphrases from documents of various nature. In this paper, we focus on the difficulty of automatic keyphrase extraction in scientific papers from various areas. Using five corpora representing five areas (archaeology, linguistics, information sciences, psychology and chemistry), we observe the difficulty scale and analyze factors inducing a higher or a lower difficulty
Keyphrase extraction, scientific papers, specific domain, unsupervised methods