taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Extraction terminologique : vers la minimisation de ressources

Cet article présente une méthode ayant pour objectif de minimiser l’apport extérieur nécessaire à la tâche d’extraction terminologique (ET) et de rendre cette tâche moins dépendante de la langue. Pour cela, la méthode prévoit des ressources morphologiques et morphosyntaxiques simplifiées construites directement à partir d’un corpus lemmatisé. Ces ressources endogènes servent à la création d’un système de filtres qui affinent les calculs statistiques et à la génération de patrons pour l’identification de candidats termes polylexicaux. La méthode a été testée sur deux corpus comparables en chimie et en télécommunication, en français et en anglais. La précision observée sur les 100 premiers candidats termes monolexicaux fluctue entre 71% et 87% pour le français et entre 44 % et 69 % en anglais ; celle des candidats termes polylexicaux s’élève à 69-78 % en français et 69-85 % en anglais en fonction du domaine.

Mots-clés : extraction terminologique
ressources endogènes
apprentissage automatique

Terminology Extraction: Towards Resource Minimization
The article presents the method which aims to minimize the use of external resources for the terminology extraction task and to make this task less langage dependent. For that purpose, the method builds simplified morphological and morphosyntactic resources directly from a lemmatized corpus. These endogenous resources are used both in filters, which refine the statistical calculations, and in patterns for polylexical terms identification. The method was tested on two comparable corpora in chemistry and in telecommunication in French and in English. The precision observed on the first 100 monolexical terms fluctuates between 71% and 87% for French and between 44% and 69% in English ; for polylexical terms the precision was 69-78% in French and 69-85% in English depending on the domain.
terminology extraction, endogenous resources, machine learning
Une description des structures de la durée en Langue des Signes Française à partir d’une grammaire formelle

Dans cet article, nous abordons la problématique du fonctionnement de la temporalité en langue des signes française (LSF). Nous allons étudier plus particulièrement quelques structures portant sur la durée. Nous présenterons dans un premier temps les descriptions existantes du système aspecto-temporel de la LSF et les difficultés que nous trouvons pour modéliser ces travaux. Le but de cet article est de proposer une grammaire formelle qui prenne en compte le fonctionnement de la LSF et qui puisse faire l’objet d’un traitement de modélisation. Notre démarche consiste à étudier un corpus LSF pour établir des liens de fonction à forme afin d’obtenir des règles de grammaire qu’on peut générer dans un projet de synthèse à l’aide d’un signeur avatar.

Mots-clés : grammaire
temporalité
LSF
modélisation LSF

Description of structures of time (in French sign 
language) based on a formal grammar
Temporality constitutes a major issue in filed of modeling french signed language (LSF). In fact, it is very difficult to model actual discriptions of the aspect-temporal systems of LSF. In this paper we present the bases of a novel formal grammar that permits the modeling of the LSF. This paper presents a study to construct this grammar. We analysed a French SL corpus to create formel rool between the signed gesture and its signification. Our objective is to obtain rules of grammar that can generate a synthesis project using a signer avatar.
grammar, LSF, temporality, modeling LSF
Interaction homme-machine en domaine large à l’aide du langage naturel : une amorce par mise en correspondance

Cet article présente le problème de l’association entre énoncés en langage naturel exprimant des instructions opérationnelles et leurs expressions équivalentes et langage formel. Nous l’appliquons au cas du français et du langage R. Développer un assistant opérationnel apprenant, qui constitue notre objectif à long terme, requiert des moyens pour l’entraîner et l’évaluer, c’est-à-dire un système initial capable d’interagir avec l’utilisateur. Après avoir introduit la ligne directrice de ce travail, nous proposons un modèle pour représenter le problème et discutons de l’adéquation des méthodes par mise en correspondance, ou mapping, à notre tâche. Pour finir, nous montrons que, malgré des scores modestes, une approche simple semble suffisante pour amorcer un tel système interactif apprenant.

Mots-clés : assistants interactifs
apprentissage artificiel
systèmes de question-réponse

Natural Human-Machine Interaction for Manipulating Formal Language: Bootstrapping with Mapping
We consider the problem of mapping natural language written utterances expressing operational instructions to formal language expressions, applied to French and the R programming language. Designing a learning operational assistant, which is our long term goal, requires the means to train and evaluate it, that is, a baseline system able to interact with the user. After presenting the guidelines of our work, we propose a model to represent the problem and discuss the fit of direct mapping methods to our task. Finally, we show that, while not resulting in excellent scores, a simple approach seems to be sufficient to bootstrap an interactive learning system.
interactive assistants, machine learning, question answering systems
Regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique

Cet article propose une méthode de regroupement de structures de dérivations lexicales par raisonnement analogique. Nous présentons les caractéristiques générales d’un graphe lexical issu du Réseau Lexical du Français, dont nous exploitons par la suite les composantes faiblement connexes. Ces composantes sont regroupées en trois étapes : par isomorphisme, par similarité de relations, puis par similarité d’attributs. Les résultats du dernier regroupement sont analysés en détail.

Mots-clés : dérivation lexicale
raisonnement analogique
analogie
graphe lexical
composantes connexes

Merging structures of lexical derivations by analogical reasoning
This paper presents a method for merging structures of lexical derivations by analogical reasoning. Following the presentation of general features of a lexical graph from the French Lexical Network, we focus on the weak connected components of this graph. This components are grouped together in three steps : by isomorphism, by relational similarity and finally by attributional similarity. The results of the last merging are analyzed in detail.
lexical graph, analogy, connected components, analogical reasoning, lexical derivation
Méthodes par extraction pour le résumé automatique de conversations parlées provenant de centres d’appels

Dans ce papier nous traitons des résumés automatiques de conversations parlées spontanées. Pour cela nous utilisons des conversations provenant de cas réels d’appels téléphoniques de centre d’appels issues du corpus DECODA. Nous testons des méthodes extractives classiques utilisées en résumé de texte (MMR) ainsi que des méthodes basées sur des heuristiques du dialogue dans le cadre des centres d’appels. Il s’agit de la sélection du tour de parole le plus long dans le premier quart de la conversation, dans l’ensemble de la conversation et dans le dernier quart de la conversation. L’ensemble est évalué avec la métrique ROUGE. Les résultats obtenus soulignent les limites de ces approches « classiques » et confirment la nécessité d’envisager des méthodes abstractives intégrant des informations de structures sur les conversations. En effet, ces premiers résultats montrent que les méthodes heuristiques basées sur la structure produisent des résultats comparables, voir meilleurs que des méthodes telles que MMR.

Mots-clés : corpus DECODA
MMR
ROUGE
Résumé de conversations parlées
résumé par extraction

Extraction methods for automatic summarization of spoken conversations from call centers
In this paper we speak about automatic spoken conversation summaries. We use conversation from some real cases call from a call center extracted from the DECODA corpus. We test some extractive summary methods used in text summary (MMR) and some dialogue heuristics methods. It’s mainly to select the longest speaker turn in different part of the dialogue, the first quarter, the whole dialogue, and the last quarter of the dialogue. All the results are evaluated thanks the ROUGE software. The results show the limits of these classical approaches and suggest that we need some abstractive methods including some structural features of the conversation. In fact, these results show that the structural heuristics based methods are even or better than the classic method like MMR.
spoken conversation summarization, extractive summary, ROUGE, DECODA corpus, MMR
Identification de Contextes Riches en Connaissances en corpus comparable

Dans les études s’intéressant à la traduction assistée par ordinateur (TAO), l’un des objectifs consiste à repérer les passages qui focalisent l’attention des traducteurs humains. Ces passages sont considérés comme étant des contextes « riches en connaissances », car ils aident à la traduction. Certains contextes textuels ne donnent qu’une simple attestation d’un terme recherché, même s’ils le renferment. Ils ne fournissent pas d’informations qui permettent de saisir sa signification. D’autres, en revanche, contiennent des fragments de définitions, mentionnent une variante terminologique ou utilisent d’autres notions facilitant la compréhension du terme. Ce travail s’intéresse aux « contextes définitoires » qui sont utiles à l’acquisition de connaissances à partir de textes, en particulier dans la perspective de traduction terminologique assistée par ordinateur à partir de corpus comparables. En effet, l’association d’un exemple à un terme permet d’en appréhender le sens exact. Nous proposons, tout d’abord, trois hypothèses définissant la notion d’exemple définitoire. Ensuite nous évaluons sa validité grâce une méthode s’appuyant sur les Contextes Riches en Connaissances (CRC) ainsi que les relations hiérarchiques reliant les termes entre eux.

Mots-clés : Contextes Riches en Connaissances
terminologie
traduction terminologique
CRC
identification de définitions
identification d’exemples
énoncé définitoire

Knowledge-Rich Contexts Extraction from Comparable Corpora
Some contexts provide only a simple explanation of a given term even if they contain it. However, others contain fragments of definitions, mention a terminological variant or use other concepts to make it easy the term understanding. In this work we focus on « definitory contexts » that would be valuable to a human for knowledge acquisition from texts, mainly in order to assist in terminological translation from comparable corpora. Indeed, provide the term with an example, makes it possible to understand its exact meaning. First, we specify three hypothesis defining the concept of a defnitory example. Then we evaluate its validity through a method based on the knowledge-Rich Contexts (KRCs) and hierarchical relationships between terms.
Knowledge-Rich Contexts, KRCs, mining definitions, minging examples, terminology, terminological translation
Induction d’une grammaire de propriétés à granularité variable à partir du treebank arabe ATB

Dans cet article, nous présentons une démarche pour l’induction d’une grammaire de propriétés (GP) arabe en utilisant le treebank ATB. Cette démarche se base sur deux principales étapes : (1) l’induction d’une grammaire hors contexte et (2) l’induction d’une GP par la génération automatique des relations qui peuvent exister entre les unités grammaticales décrites dans la CFG. Le produit obtenu constitue une ressource ouvrant de nouvelles perspectives pour la description et le traitement de la langue arabe.

Mots-clés : grammaires de propriétés
Treebanks
langue arabe
grammaire hors-contexte

Induction of a variable granularity property grammar from the Arabic Treebank ATB
This paper presents an approach for building an Arabic property grammar using the treebank ATB. This approach consists in two main steps: (1) inducing a context-free grammar from a treebank and (2) inducing a property grammar. So, we acquire first a context-free grammar (CFG) from the source treebank and then, we induce the property grammar by generating automatically existing relations between grammatical units described in the CFG. The result is a new resource for Arabic, opening the way to new tools and descriptions.
Treebanks, Arabic language, context-free grammar, property grammars
Utilisation des ontologies pour la modélisation logique d’une commande en langue naturel

Dans cet article, nous nous intéressons à l’interprétation de commandes en langue naturelle pour un agent artificiel. Notre architecture repose sur une modélisation logique de la commande pour l’interprétation sémantique, qui permet de capturer la « structure fonctionnelle » de la phrase, c’est-à-dire les rôles des termes les uns par rapport aux autres. Cet article décrit une méthode d’analyse structurelle de surface qui s’appuie sur l’ontologie de l’agent pour construire cette modélisation logique. Nous définissons tout d’abord un algorithme d’ancrage des termes de la commande dans l’ontologie de l’agent puis nous montrons comment s’en servir pour l’analyse de surface. Enfin, nous expliquons brièvement comment notre modélisation peut être utilisée au moment de l’interprétation sémantique des commandes.

Mots-clés : ontologies
modélisation logique
commande en langue naturelle
analyse structurelle de surface

In this paper, we focus on natural language interaction for artificial agents. Our architecture relies on a command logical model to enhance the semantic interpretation. It allows us to catch the « functional structure » of the user sentence, i.e. each terms compared to each others. This paper describes a partial structural approach which relies on the agent ontology to build a logical form of the sentence. We first define an algorithm to anchor a word from the command in the ontology and we use it to make our partial analysis. Lastly, we explain briefly how to use our model for the semantic interpretation of the user command.
natural language command, partial structural analysis, logical form, ontologies
L’analyse morphologique des réponses d’apprenants

Nous présentons une approche empirique de l’évaluation automatique des réponses d’apprenants au sein d’un système d’Apprentissage des Langues Assisté par Ordinateur (ALAO). Nous proposons la mise en place d’un module d’analyse d’erreurs attestées sur corpus qui s’appuie sur des techniques robustes de Traitement Automatique des Langues (TAL). Cet article montre la réalisation d’un module d’analyse de morphologie flexionnelle, en situation hors-contexte, à partir d’un modèle linguistique existant.

Mots-clés : ALAO
TAL
morphologie flexionnelle
détection d’erreurs
rétroaction(s)

We present an empirical approach to the automated evaluation of learner's answers in a CALL system (Computer Assisted Language Learning). We suggest the realization of an error parsing module using NLP techniques (Natural Language Processing). The errors stem from a language learners corpus. This article describes the implementation, from an existing linguistic model, of an inflectional context-free morphology parser.
NLP, CALL, errors detection, inflectional morphology, feedback
Repérage automatique de génériques dans les définitions terminographiques

Cet article présente une procédure de repérage et de balisage de l’élément générique de la définition terminographique exploitant les caractéristiques formelles du sous-langage définitoire. La procédure, qui comporte quatre étapes, constitue l’une des sous-tâches d’un analyseur (semi-)automatique de la structure conceptuelle des définitions terminographiques, destiné à faciliter l’annotation d’un corpus en vue de l’étude de régularités dans cette structure. La tâche décrite consiste à mettre au point un système d’annotation automatique basé sur le repérage d’indices morphosyntaxiques, sans recourir à d’autres ressources linguistiques informatisées.

Mots-clés : définition terminographique
sous-langage
annotation automatique
indices morphosyntaxiques
repérage de frontière

This article presents a procedure to locate and tag the generic elements of terminographic definitions, taking advantage of the formal characteristics of the definition sublanguage. This four step procedure is part of a larger (semi-)automatic parser of the conceptual structure of terminographic definitions, intended to ease the tagging of a corpus for studying conceptual regularities in definition structure. The method involves the development of an automatic tagging system, based on the identification of morphosyntactic boundary markers, which does not require the use of additional linguistic resources.
terminographic definition, automatic tagging, boundary location, morphosyntactic markers, sublanguage
Extraction de paraphrases désambiguïsées à partir d’un corpus d’articles encyclopédiques alignés automatiquement

Nous décrivons ici comment enrichir automatiquement WordNet en y important des articles encyclopédiques. Ce processus permet de créer des nouvelles entrées, en les rattachant au bon hyperonyme. Par ailleurs, les entrées préexistantes de WordNet peuvent être enrichies de descriptions complémentaires. La répétition de ce processus sur plusieurs encyclopédies permet de constituer un corpus d’articles comparables. On peut ensuite extraire automatiquement des paraphrases à partir des couples d’articles ainsi créés. Grâce à l’application d’une mesure de similarité, utilisant la hiérarchie de verbes de WordNet, les constituants de ces paraphrases peuvent être désambiguïsés.

Mots-clés : extraction de paraphrases
WordNet
mesure de similarité
fusion d’articles
distance sémantique
identification d’hyperonyme
Wikipedia
entités nommées
analyse syntaxique
désambiguïsation lexicale
cadres de sous-catégorisation
apprentissage

We describe here how to automatically import encyclopedic articles into WordNet. This process makes it possible to create new entries, attached to their appropriate hypernym. In addition, the preexisting entries of WordNet can get enriched with complementary descriptions. Reiterating this process on several encyclopedias makes it possible to constitute a corpus of comparable articles; we can then automatically extract paraphrases from the couples of articles that have been created. The paraphrases components can finally be disambiguated, by means of a similarity measure (using the verbs WordNet hierarchy).
paraphrases extraction, articles merging, similarity measure, semantic distance, hypernym identification, WordNet, Wikipedia, named entities, syntactic analysis, word sense disambiguation, syntactic frames, unsupervised learning
Extension de l'encodage formel des fonctions lexicales dans le cadre de la Lexicologie Explicative et Combinatoire

Dans les ressources dictionnairiques développées à partir du cadre théorique de la Lexicologie Explicative et Combinatoire telles que le DiCo, les relations sémanticolexicales sont modélisées au moyen de fonctions lexicales. Cependant, seulement la majorité d'entre elles (dites standard) répondent véritablement à un encodage formel. Les autres (dites non standard), représentant des relations plus spécifiques à certaines unités lexicales, sont écrites sous la forme d'un encodage hétérogène et très peu formalisé. Par conséquent, certaines relations ne peuvent entrer en ligne de compte dans les traitements automatiques. Nous proposons dans cet article une méthodologie pour la normalisation des fonctions lexicales non standard afin de les rendre exploitables dans des applications telles que l'analyse et la génération de texte. Pour ce faire, nous discutons certains principes théoriques associés à ce formalisme de description et esquissons des propositions pour un traitement global et homogène de l'ensemble des relations décrites dans le DiCo.

Mots-clés : DiCo
Fonctions lexicales (non standard)
modélisation des relations sémanticolexicales

In the lexicographical products developped within the framework of the Explicative and Combinatorial Lexicology such as the DiCo, the lexico-semantic links are modeled by means of lexical functions. However, only a part of them (called standard) happen to appear as a real formal encoding. The others (called non-standard), which represent links more specific to some lexical units, are written in a heterogeneous and barely formalized way. Therefore, some relations can't be taken into account in automatic processings. We propose, in this paper, a methodology for the normalization of non standard lexical functions in order to make them machine readable in applications such as text-analysis and generation. To complete this work, we discuss some theoretical assumptions drawn upon this formalism and sketch some propositions for a global and homogeneous processing of all the lexical links described in the DiCo.
(non standard) Lexical Function, modelling of lexico-semantic links, DiCo
Traitement de désignations orales dans un contexte visuel

Nous nous intéressons aux systèmes multimodaux qui utilisent les modes et modalités suivantes : l’oral (et le langage naturel) en entrée et en sortie, le geste en entrée et le visuel en sortie par affichage sur écran. L’usager échange avec le système par un geste et/ou un énoncé oral en langue naturelle. Dans cet échange, encodé sur les différentes modalités, se trouvent l’expression du but de l’usager et la désignation des objets (référents) nécessaires à la réalisation de ce but. Le système doit identifier de manière précise et non ambiguë les objets désignés par l’usager. Nous traitons plus spécialement dans cet article les désignations orales, sans geste, des objets dans le contexte visuel. En effet, l’ensemble du contexte multimodal, dont le mode visuel, influe sur la production de l’entrée de l’usager. Afin d’identifier une désignation produite en s’appuyant sur le contexte visuel, nous proposons un algorithme qui utilise des connaissances « classiques » linguistiques, des connaissances sur les objets manipulés, et des connaissances sur les aspects perceptifs (degré de saillance) associés à ces objets.

Mots-clés : référence
saillance
communication homme machine multimodale

We are interested about multimodal systems that use the following modes and modalities : speech (and natural language) as input as well as output, gesture as input and visual as output through displaying on the screen. The user exchanges with the system by a gesture and/or an oral statement in natural language. This exchange, encoded on the different modalities, contains the goal of the user and also the designation of objects (referents) necessary to the realization of this goal. The system must identify in a precise and non-ambiguous way the objects designated by the user. In this paper, our main concern is the oral designations, without gesture, of objects in the visual context. Indeed, the whole of the multimodale context including visual mode, influences the production of the user input. In order to identify a designation based on the visual context, we propose an algorithm which uses « traditional » linguistic knowledge, knowledge about manipulated objects and perceptive aspects (degree of salience) associated to these objects.
multimodal human computer communication, reference, salience