taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
V1Ω a=able ou Normaliser des lexiques syntaxiques est délectable

Partant des lexiques TAL syntaxiques existants, cet article propose une représentation lexicale unifiée et normalisée, préalable et nécessaire à toute exploitation des lexiques syntaxiques hors de leur propre contexte de conception. Ce travail s’inscrit dans un cadre de modélisation privilégié − le Lexical Markup Framework − qui a été conçu dès le départ comme un modèle lexicographique intégrant les différents niveaux de description. Ce modèle permet d’articuler des descriptions extensionnelles et intensionnelles et fait référence à un jeu de descripteurs normalisés, garantissant la rigueur de la description des faits linguistiques et assurant, à terme, la compatibilité avec des formats de données utilisés pour l’annotation de corpus.

Mots-clés : lexique
syntaxe
TAL
lexique-grammaire
sous-catégorisation
standardisation

Based on existing lexical resources for NLP, in particular inflected form and subcategorization lexica, this paper proposes a unified and normalized representation, required for any further use of the data out of their original context. As a starting point for our model, we chose the Lexical Markup Framework, for three reasons. Firstly, it covers various layers of linguistic description including morphology, syntax and semantics. Secondly, it allows for combining extensional (i.e. lists of forms or constructions) and intensional (i.e. reference to paradigms) lexical descriptions. Thirdly, it makes use of externally defined data categories, ensuring linguistic soundness and, ultimately, compatibility with standardized corpus annotation formats.
lexicon, NLP, syntax, lexicon-grammar, normalization, subcategorization
Décodage conceptuel et apprentissage automatique : application au corpus de dialogue Homme-Machine MEDIA

Cette étude présente les travaux du LIA effectués sur le corpus de dialogue homme-machine MEDIA et visant à proposer des méthodes d’analyse robuste permettant d’extraire d’un message audio une séquence de concepts élémentaires. Le modèle de décodage conceptuel présenté est basé sur une approche stochastique qui intègre directement le processus de compréhension au processus de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP). Cette approche permet de garder l’espace probabiliste des phrases produit en sortie du module de RAP et de le projeter vers un espace probabiliste de séquences de concepts. Les expériences menées sur le corpus MEDIA montrent que les performances atteintes par notre modèle sont au niveau des meilleurs systèmes ayant participé à l’évaluation sur des transcriptions manuelles de dialogues. En détaillant les performances du système en fonction de la taille du corpus d’apprentissage on peut mesurer le nombre minimal ainsi que le nombre optimal de dialogues nécessaires à l’apprentissage des modèles. Enfin nous montrons comment des connaissances a priori peuvent être intégrées dans nos modèles afin d’augmenter significativement leur couverture en diminuant, à performance égale, l’effort de constitution et d’annotation du corpus d’apprentissage.

Mots-clés : dialogue homme-machine
reconnaissance automatique de la parole
apprentissage automatique à base de corpus

Within the framework of the French evaluation program MEDIA on spoken dialogue systems, this paper presents the methods developed at the LIA lab for the robust extraction of basic conceptual constituents or concepts from an audio message. The conceptual decoding model proposed follows a stochastic paradigm and is directly integrated into the Automatic Speech Recognition (ASR) process. This approach allows us to both keep the probabilistic search space on sequences of words produced by the ASR module and project it to a probabilistic search space of sequences of concepts. The experiments carried on on the MEDIA corpus show that the performance reached by our approach is state of the art on manual transcriptions of dialogues. By partitioning the training corpus according to different sizes, one can measure the impact of the training corpus on the decoding performance, therefore estimate both the minimal and optimal number of dialogue examples required. Finally we detail how a priori knowledge can be integrated in our models in order to increase their coverage and therefore lowering, for the same level of performance, the amount of training corpus required.
spoken dialogue, automatic speech recognition, corpus-based methods
Vers une prédiction automatique de la difficulté d’une question en langue naturelle

Nous proposons et testons deux méthodes de prédiction de la capacité d’un système à répondre à une question factuelle. Une telle prédiciton permet de déterminer si l’on doit initier un dialogue afin de préciser ou de reformuler la question posée par l’utilisateur. La première approche que nous proposons est une adaptation d’une méthode de prédiction dans le domaine de la recherche documentaire, basée soit sur des machines à vecteurs supports (SVM) soit sur des arbres de décision, avec des critères tels que le contenu des questions ou des documents, et des mesures de cohésion entre les documents ou passages de documents d’où sont extraits les réponses. L’autre approche vise à utiliser le type de réponse attendue pour décider de la capacité du système à répondre. Les deux approches ont été testées sur les données de la campagne Technolangue EQUER des systèmes de questions-réponses en français. L’approche à base de SVM est celle qui obtient les meilleurs résultats. Elle permet de distinguer au mieux les questions faciles, celles auxquelles notre système apporte une bonne réponse, des questions difficiles, celles restées sans réponses ou auxquelles le système a répondu de manière incorrecte. A l’opposé on montre que pour notre système, le type de réponse attendue (personnes, quantités, lieux...) n’est pas un facteur déterminant pour la difficulté d’une question.

Mots-clés : SVM
arbres de décision
questions-réponses
prédiction de la difficulté

This paper presents two methods for automatically predicting the ability for a question answering system to automatically reply to a factoid question. The context of this prediction is the determination of the need to initiate a dialog with the user in order to focus or reformulate the question. The first method is an adaptation of a document retrieval prediction system based on SVM and decision trees. The features involved include question or document text, and cohesion measures between documents or extracts from which the answer is extracted. The second method uses only expected answer type to predict the answer validity. Both methods have been evaluated with data from the participation of our QA engine in the Technolangue EQUER campaign. On the one hand, the SVM based method leads to the best results. It correctly determines which are easy questions, namely, those to which our system gives the right answer, and which are hard questions, those to which our system gives bad or no answer. On the other hand, we show that for our system, the expected answer type (proper nouns, numbers, locations ...) is not a determining factor in defining question hardness.
question-answering, difficulty prediction, SVM, decision trees
Variation terminologique et analyse diachronique

Cet article présente un travail destiné à automatiser l’étude de l’évolution terminologique à partir de termes datés extraits de corpus diachroniques de textes scientifiques ou techniques. Les apparitions et disparitions d’attestations de termes au cours du temps constituent la manifestation la plus simple de l’évolution. Mais la prise en compte des formes variantes apporte une information de meilleure qualité sur le suivi des termes. Une distance entre termes complexes permet de rendre opérationnelle l’intégration de la variation terminologique à l’analyse diachronique. Des résultats montrant la prise en compte des variantes sont présentés et commentés à la fin de l’article.

Mots-clés : variation terminologique
évolution terminologique
corpus diachronique
distance
terme complexe

This paper presents a work about terminological evolution of dated terms, extracted from diachronic corpora of scientific or technical texts. Disappearance and appearances of terms attestations are the most obvious evidence of change. Nonetheless taking into account the variant forms of terms helps describe their historic development. A distance between complex terms allows terminological variation to be integrated into diachronic analysis. Some results and comments are given at the end of the paper.
terminological evolution, diachronic corpus, complex term, terminological variation, distance
Éléments pour la génération de classes sémantiques à partir de définitions lexicographiques Pour une approche sémique du sens

Ce papier expose une expérience de classification menée sur un corpus de définitions dictionnairiques. Le cadre général de cette recherche est la constitution d’une ressource lexico-sémantique fondée sur une conception structuraliste du sens (le contenu sémantique d’une unité lexicale est structuré en sèmes ; le sens d’un texte émerge de faisceaux de regroupements sémiques stabilisés). L’objectif de l’expérience rapportée est de découvrir des classes sémantiques à partir de définitions dictionnairiques avec la méthode CAH. Les classes sémantiques regroupent des unités lexicales en fonction de sèmes génériques (i.e. communs à toutes les unités lexicales de la classe) et s’organisent différentiellement en fonction de sèmes spécifiques. À partir d’une sélection d’entrées dictionnairiques partageant le sème générique /arbre/, nous étudions la distribution et l’organisation d’une hypothétique classe sémantique liée au domaine de la sylviculture.

Mots-clés : ressources lexico-sémantiques
CAH
dictionnaire sémique
sémantique textuelle
classification automatique
Jaccard

This paper describes an experiment of classification, based on a corpus of dictionary definitions. Underlying this research is the building of a lexico-semantic resource based on a structuralist approach to meaning. The semantic content of a lexical item is made up of semes; the meaning of a text emerges from groupings of stabilised seme sets. The purpose of the experiment is to make up semantic classes (or clusters) with dictionary definitions by using the HCA method. Semantic classes are built from lexical items according to generic semes in that they are shared by all lexical items of the class. They are differentiated according to their specific semes. From a selection of dictionary entries sharing generic seme /arbre/ (“tree”), the distribution and the organisation of an assumed semantic class linked to the domain of Forestry will be studied.
lexico-semantic resources, seme dictionary, text semantics, clustering, HCA, Jaccard, UPGM
Analyse par contraintes de l’organisation du discours

Nous abordons ici la question de l’analyse de la structure du discours, du point de vue de sa description formelle et de son traitement automatique. Nous envisageons l’hypothèse selon laquelle une approche par contraintes pourrait permettre la prise en charge de structures discursives variées d’une part, et de différents types d’indices de leur manifestation d’autre part. Le formalisme CDML que nous introduisons vise précisément une telle approche.

Mots-clés : approche par contraintes
analyse du discours
formalisation du discours

We focus on the problem of discourse structure analysis from the point of view of its formal description and automatic processing.We intend to test the hypothesis that constraint-based approaches could enable various structures and cues of their presence to be taken into account. The CDML formalism which is here introduced allows such an approach.
discourse analysis, discourse formalisation, constraint-based approach
Étude et analyse de la phrase nominale arabe en HPSG

Dans cet article, nous proposons une démarche d’analyse syntaxique pour les phrases nominales arabes à l’aide du formalisme des grammaires syntagmatiques guidées par les têtes HPSG. Pour ce faire, nous commençons par étudier la typologie de la phrase nominale arabe en précisant ses différentes formes. Puis, nous élaborons une grammaire HPSG traitant ce type de phrase et qui respecte la spécificité de la langue arabe. Ensuite, nous présentons une démarche d’analyse syntaxique se basant sur une approche ascendante et sur le mécanisme d’unification. Enfin, nous donnons une idée sur l’implémentation et l’expérimentation du prototype réalisé.

Mots-clés : phrase nominale arabe
analyse syntaxique
grammaire HPSG
schéma adapté

In this paper, we propose a parsing approach for Arabic nominal sentences using the Head-Driven Phrase Grammar formalism HPSG. To elaborate this approach, we begin by studying the typology of the Arabic nominal sentence specifying its different forms. Then, we elaborate a HPSG grammar for this type of sentence. The elaborated grammar respects the Arabic language specificity. Next, we present a parsing approach based on a bottom-up unification process. Finally, we illustrate the implementation and experimentation of the realised prototype.
arabic nominal sentence, HPSG grammar, parsing
Comment évaluer les algorithmes de segmentation automatique ? Essai de construction d’un matériel de référence.

L’objectif de cette recherche est d’évaluer l’efficacité d’algorithmes lors de l’identification des ruptures thématiques dans des textes. Pour ce faire, 32 articles de journaux ont été segmentés par des groupes de 15 juges. L’analyse de leurs réponses indique que chaque juge, pris individuellement, est peu fiable contrairement à l’indice global de segmentation, qui peut être dérivé des réponses de l’ensemble des juges. Si les deux algorithmes testés sont capables de retrouver le début des articles lorsque ceux-ci sont concaténés, ils échouent dans la détection des changements de thème perçus par la majorité des juges. Il faut toutefois noter que les juges, pris individuellement, sont eux-mêmes inefficaces dans l’identification des changements de thème. Dans la conclusion, nous évaluons différentes explications du faible niveau de performance observé.

Mots-clés : évaluation
segmentation automatique
accord interjuges

The objective of this research is to evaluate the efficacy of algorithms in identifying thematic breaks in texts. With this aim, 32 newspaper articles were segmented by groups of 15 judges. The analysis of their answers indicates that each judge, taken individually, is not very reliable, unlike the global index of segmentation derived from all the judges. If two algorithms tested are able to find the beginning of the articles when those are concatenated, they fail in the detection of the changes of topic perceived by the majority of the judges. It should however be noted that the judges, taken individually, are themselves largely ineffective in the identification of the changes of topic. In conclusion, we examine various explanations for the low level of performance observed.
automatic segmentation, evaluation, interrater agreement
Mécanismes de contrôle pour l’analyse en Grammaires de Propriétés

Les méthodes d’analyse syntaxiques hybrides, reposant à la fois sur des techniques statistiques et symboliques, restent peu exploitées. Dans la plupart des cas, les informations statistiques sont intégrées à un squelette contextfree et sont utilisées pour contrôler le choix des règles ou des structures. Nous proposons dans cet article une méthode permettant de calculer un indice de corrélation entre deux objets linguistiques (catégories, propriétés). Nous décrivons une utilisation de cette notion dans le cadre de l’analyse des Grammaires de Propriétés. L’indice de corrélation nous permet dans ce cas de contrôler à la fois la sélection des constituants d’une catégorie, mais également la satisfaction des propriétés qui la décrivent.

Mots-clés : Grammaires de Propriétés
indice de corrélation
analyseur syntaxique
modèle des patrons
technique d’analyse hybride

Hybrid parsing techniques based both on statistical and symbolic methods remain rare. In general, they integrate statistical information into a context-free skeleton, in order to control the selection of rules and structures. We propose a statistical method which allows the evaluation of a correlation index between two linguistic objects, namely, category, and property. We describe how to integrate this statistical information into the framework of Property Grammars. The correlation index is used for controling both the selection process of category constituents and the evaluation of properties satisfaction.
parsing, patterns model, correlation index, Property Grammars, hybrid parsing techniques
Exploration et utilisation d’informations distantes dans les modèles de langage statistiques

Dans le cadre de la modélisation statistique du langage, nous montrons qu’il est possible d’utiliser un modèle n-grammes avec un historique qui n’est pas nécessairement celui avec lequel il a été appris. Par exemple, un adverbe présent dans l’historique peut ne pas avoir d’importance pour la prédiction, et devrait donc être ignoré en décalant l’historique utilisé pour la prédiction. Notre étude porte sur les modèles n-grammes classiques et les modèles n-grammes distants et est appliquée au cas des bigrammes. Nous présentons quatre cas d’utilisation pour deux modèles bigrammes : distants et non distants. Nous montrons que la combinaison linéaire dépendante de l’historique de ces quatre cas permet d’améliorer de 14 % la perplexité du modèle bigrammes classique. Par ailleurs, nous nous intéressons à quelques cas de combinaison qui permettent de mettre en valeur les historiques pour lesquels les modèles que nous proposons sont performants.

Mots-clés : modélisation statistique du langage
combinaison linéaire
modèles distants

In the framework of statistical language modeling, we show that it is possible to use n-gram models with a history different to the one used during training. Our study deals with classical and distant n-gram models and is restricted to bigram models. We present four use cases for two bigram models : distant and non distant. By using the linear combination, we show an improvement of 14 % in terms of perplexity compared to the classic bigram model. Moreover, a study has been performed in order to emphasize the histories for which our models are efficient.
statistical language modeling, distant models, linear combination
Création d’une base terminologique juridique multilingue à l’aide de la plateforme générique Jibiki : le projet LexALP

Cet article présente l’utilisation de « Jibiki » (la plateforme de développement du serveur Web Papillon) dans le cadre du projet LexALP1. Le but de ce projet est d’harmoniser la terminologie des quatre langues (français, allemand, italien et slovène) de la Convention Alpine2 de sorte que les états membres puissent coopérer efficacement. Pour cela, le projet utilise la plateforme Jibiki afin de construire une banque terminologique permettant de comparer la terminologie spécialisée de sept systèmes légaux dans quatre langues, et de l’harmoniser, optimisant ainsi la compréhension entre les états alpins sur des questions environnementales au niveau supranational. Dans cet article, nous présentons comment peut être employée la plateforme générique Jibiki afin de gérer un dictionnaire particulier.

Mots-clés : dictionnaire multilingue
banque terminologique juridique
édition de terme

This paper presents the particular use of « Jibiki » (Papillon’s Web server development platform) for the LexALP1 project. LexALP’s goal is to harmonize the terminology of the Alpine Convention’s2 four languages (French, German, Italian and Slovenian) so that member states are able to cooperate effectively. For this, the project uses the Jibiki platform in order to build a term bank used to compare the specialized terminology of seven different national legal systems in four different languages, and to harmonize it, optimizing the understanding between various alpine states in environmental matters at a supranational level. We describe how a generic platform like Jibiki is used to cope with a new kind of dictionary.
multilingual dictionary, legal term bank, term editing
Traitement des incompréhensions et des malentendus en dialogue homme-machine

Traiter les erreurs en dialogue homme-machine est un problème difficile compte-tenu des multiples sources possibles depuis la reconnaissance de la parole jusqu’à la génération en passant par d’autres modules comme l’analyse sémantique, l’interprétation pragmatique ou la gestion du dialogue. Dans cet article, ce problème est envisagé dans le but d’apporter de la généricité et de la robustesse au système ; il est traité au niveau du contrôleur de dialogue. Les différents types d’erreurs sont d’abord identifiés et regroupés en deux catégories qui seules ont un sens vis-à-vis de l’utilisateur : les incompréhensions et les malentendus. Puis, ces deux catégories d’erreur sont traitées de manière spécifique pour que le système puisse générer une réponse convenable et intelligente à l’utilisateur, sans rupture de dialogue. L’expérimentation effectuée en appliquant cette approche au système de dialogue Mélina présente des résultats prometteurs pour traiter les erreurs en dialogue.

Mots-clés : incompréhension
dialogue homme-machine
malentendu
acte de dialogue
but de dialogue
stratégie de dialogue

Miscommunication causes inconvenience within a spoken dialogue system. In this paper, we investigate this problem with regard to achieving genericity and robustness within dialogue management. Therefore, different error types occurring in a spoken dialogue system were first identified. Two markers were then proposed to detect and to trigger misunderstanding to the dialogue manager that should then choose an adequate strategy so as to generate an intelligent and suitable answer to the user. Moreover, several issues are investigated in order to process misinterpretations in the dialogue manager. An experiment performed using our approach to the spoken dialogue system Mélina shows promising results in processing miscommunication and proves the value of our approach.
misunderstanding, misinterpretation, dialogue act, dialogue goal, dialogue strategy, humancomputer dialogue
Un modèle pour unifier la gestion de ressources linguistiques en contexte multilingue

Le bon fonctionnement d’Intuition, plate-forme de recherche d’information, repose sur le développement et l’intégration d’un grand nombre de ressources linguistiques. Dans un souci de cohérence et de meilleure gestion, l’unification de ressources contenant des connaissances hétérogènes s’impose. Comme Intuition est disponible dans la plupart des langues européennes, cette unification se heurte au facteur multilingue. Pour surmonter les problèmes causés par les différences structurelles entre les langues, une nouvelle architecture linguistique a été conçue et exprimée en UML. Ce méta-modèle est le point de départ pour la nouvelle base de données qui sera le noyau d’un nouvel environnement de travail centré sur son utilisateur, l’expert linguistique. Cet environnement centralisera la gestion de toutes les ressources linguistiques d’Intuition.

Mots-clés : ressources linguistiques
multilinguisme
architecture linguistique
gestion de lexiques
base de données linguistique

The proper functioning of Intuition, Sinequa’s platform for information retrieval, depends on the development and integration of a large number of linguistic resources. To improve their coherence and management, these resources which contain very diverse knowledge, need to be unified. As Intuition is available in most European languages, the multilingual factor complicates this unification. To overcome the problems caused by the structural differences among languages, a new linguistic architecture has been designed and modelled using UML. This meta-model is the starting point for a new database that will be the core component of a new workbench, centred on its user, the linguistic expert. This workbench will provide a centralised management of all the linguistic resources within Intuition.
lexicon management, linguistic database, linguistic resources, multilinguism, linguistic architecture