taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Ubiq : une plateforme de collecte, analyse et valorisation des corpus

Proxem édite Ubiq, une plateforme de collecte de documents et d’analyse sémantique, capable d'extraire des informations pertinentes à partir du contenu de vastes corpus. Les documents analysés sont d’une grande diversité : opinions collectées sur des sites web, emails de réclamation ou de demande d’information, réponse à des questions ouvertes dans des sondages, offres ou demandes d’emploi, etc. La reconnaissance des entités nommées joue un rôle central car c’est un préalable à d’autres traitements sémantiques. La conception d’un module de reconnaissance d’entités nommées nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. Ubiq propose une approche d’apprentissage faiblement supervisé de l’extraction d’entités nommées qui tient compte du corpus collecté et de ressources externes (Wikipédia). La méthode et l’outillage développés permettent de déterminer à la volée, en interaction avec l’utilisateur, la granularité des types d’entités adaptée à un corpus de texte tout-venant.

Mots-clés : entités nommées
apprentissage
Wikipédia
désambiguïsation
catégorisation

Ubiq: a platform for crawling, analyzing and exploiting corpora
Proxem publishes Ubiq, a platform for web crawling and semantic analysis, which can extract relevant information from large corpus. Documents are of great variety: reviews crawled from websites, emails about complaints or requests for information, answers to open questions in surveys, employment offers or job applications, etc. Named Entity Recognition plays a key role since it is a prerequisite to further semantic processing. The design of a NER module generally requires a significant upfront investment with some domain adaptation. Ubiq proposes a semi-supervised approach to NER that takes into account the crawled corpus and external resources (Wikipedia). The proposed method and tools allow to get on the fly, with some user interaction, the type granularity of entities suitable for a given corpus.
named entities, disambiguation, machine learning, Wikipedia, categorization
Zodiac : Insertion automatique des signes diacritiques du français

Nous proposons dans cette démonstration de présenter le logiciel Zodiac, permettant l’insertion automatique de diacritiques (accents, cédilles, etc.) dans un texte français. Zodiac prend la forme d’un complément Microsoft Word sous Windows permettant des corrections automatiques du texte au cours de la frappe. Sous Linux et Mac OS X, il est implémenté comme un programme sur ligne de commande, se prêtant naturellement à lire ses entrées sur un « pipeline » et écrire ses sorties sur la sortie standard. Implémenté en UTF-8, il met en oeuvre diverses librairies C++ utiles à certaines tâches du TAL, incluant la manipulation de modèles de langue statistiques.

Mots-clés : diacritiques
aide à la rédaction
modèles de langue probabilistes

A Tool for the Automatic Insertion of Diacritics in French
In this demo session, we propose to show how the software module Zodiac works. It allows the automatic insertion of diacritical marks (accents, cedillas, etc.) in text written in French. Zodiac is implemented as a Microsoft Word add-in under Windows, allowing automatic corrections as the user is typing. Under Linux and Mac OS X, it is implemented as a command-line utility, lending itself naturally to be used in a text-processing pipeline. Zodiac handles UTF-8, and showcases some useful C++ libraries for natural language processing, including statistical language modeling.
text editing, diacritical marks, statistical language models
Le système STAM

Le projet STAM aborde la problématique de la transcription automatique du langage texto (SMS) et plus particulièrement la traduction des messages écrits en arabe dialectal. L’objectif du système STAM est de traduire automatiquement des textes rédigés en langage SMS dans un dialecte parlé dans le monde arabe (langue source) en un texte facilement interprétable, compréhensible et en bon français (langue cible).

Mots-clés : STAM
Transcription
SMS
Dialecte

The STAM System
The STAM project addresses the problem of automatic transcription of SMS language and especially the translation of messages written in Arabic dialect. The objective of STAM system is to automatically translate texts written in SMS language in a dialect spoken in the Arab World (source language) into a French text (target language), interpretable and understandable.
Dialect, SMS, Transcription, STAM
DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros.

Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.

Mots-clés : Systèmes de Dialogue
Traitement Incrémental
Architecture des Systèmes de Dialogue

DictaNum: a dialogue system for numbers dictation
Incremental dialogue strategies are more reactive, offer a better user experience and reduce desynchronisation risks. However, incremental dialogue systems are based on architectures that are long, difficult and hence costly to implement. In order to make this architecture evolution easier, we suggest to simulate incremental behavior by adding a new layer to an existing traditional service. DictaNum is an incremental dialogue demonstrator that uses this approach. It collects numbers dictated by the user. Thanks to its incremental behavior, it makes it possible to rapidly correct errors on the fly.
Dialogue Systems, Incremental Processing, Dialogue Systems Architectures
Construction (très) rapide de tables de traduction à partir de grands bi-textes

Dans cet article de démonstration, nous introduisons un logiciel permettant de construire des tables de traduction de manière beaucoup plus rapide que ne le font les techniques à l’état de l’art. Cette accélération notable est obtenue par le biais d’un double échantillonnage : l’un permet la sélection d’un nombre limité de bi-phrases contenant les segments à traduire, l’autre réalise un alignement à la volée de ces bi-phrases pour extraire des exemples de traduction.

Mots-clés : traduction automatique statistique
développement efficace
temps de calcul

(Much) Faster Construction of SMT Phrase Tables from Large-scale Parallel Corpora
statistical machine translation, efficient development, computation time
Un assistant vocal personnalisable

Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.

Mots-clés : assistant personnel
Système de dialogue
applications du traitement automatique du langage naturel

Enia : A customizable multi-domain assistant
We introduce a personal assistant based on a distributed architecture. A portal connects user to applications. Applications are installed by a user who compose his own assistant according to his needs.
Dialogue system, natural language processing applications, personal assistant
Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux

Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.

Mots-clés : Réseaux lexicaux
marches aléatoires
réseaux petits mondes
comparaison de graphes

Measuring the structural similarity between lexical networks
In this paper, we compare the topological structure of lexical networks with a method based on random walks. Instead of characterising pairs of vertices according only to whether they are connected or not, we measure their structural proximity by evaluating the relative probability of reaching one vertex from the other via a short random walk. This proximity between vertices is the basis on which we can compare the topological structure of lexical networks because it outlines the similar dense zones of the graphs.
Lexical networks, small worlds, comparison graphs, random walks
Un reconnaisseur d’entités nommées du Français

Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.

Mots-clés : French Treebank
REN
POS
apprentissage automatique
extraction d’information
CRF

A Named Entity recognizer for French
We propose to demonstrate a french named entity recognizer trained on the French TreeBank enriched with named entity annotations.
NER, POS, machine learning, French Treebank, information extraction, CRF
Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches

Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.

Mots-clés : langages morphologiquement riches
traduction statistique
connaissances linguistiques

Improving Translation to Morphologically Rich Languages
While statistical techniques for machine translation have made significant progress in the last 20 years, results for translating to morphologically rich languages are still mixed versus previous generation rule-based systems. Current research in statistical techniques for translating to morphologically rich languages varies greatly in the amount of linguistic knowledge used and the form of this linguistic knowledge. This varies most strongly by target language (e.g., the resources used for linguistically-aware statistical machine translation to Arabic, French, German are very different). The talk will discuss state-of-the-art techniques for statistical translation tasks involving translating to a target language which is morphologically richer than the source language.
statistical translation, morphologically rich languages, linguistic knowledge
Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles

La recherche d’information s’intéresse à l’accès aux documents et une majorité de travaux dans le domaine s’appuie sur les éléments textuels de ces documents écrits en langage naturel. Les requêtes soumisses par les utilisateurs de moteurs de recherche sont également textuelles, même si elles sont très pauvres d’un point de vue linguistique. Il parait donc naturel que les travaux en recherche d’information cherchent à s’alimenter par les avancées et les résultats en traitement automatique des langues naturelles. Malgré les espoirs déçus des années 80, l’engouement pour l’utilisation du traitement du langage naturel en recherche d’information reste intact, poussé par les nouvelles perspectives offertes. Dans cette conférence, nous balayerons les aspects de la recherche d’information qui se sont le plus appuyés sur des éléments du traitement automatique des langues naturelles. Nous présenterons en particulier quelques résultats relatifs à la reformulation automatique de requêtes, à la prédiction de la difficulté des requêtes, au résumé automatique et à la contextualisation de textes courts ainsi que les perspectives actuelles offertes en particulier par les travaux en linguistique computationnelle.

Mots-clés : Recherche d’information
traitement automatique des langues
difficulté des requêtes
résumé automatique
reformulation de requêtes

Information Retrieval and Natural Language Processing
Information retrieval aims at providing means to access documents. Most of current work in the domain relies on the textual elements of these documents which are written in natural language. Users’ queries are also generally textual, even if the queries are very poor from a linguistic point of view. As a results information retrieval field aimed at feeding on advances and results from natural language processing field. In spite of the disappointed hopes of the 80s, the enthusiasm for using natural language processing in information retrieval remains high, pushed by the new perspectives. In this talk, we will mention the various aspects of information retrieval which rely, at various levels, on natural language processing components. We will present in particular some results regardless automatic query reformulation, query difficulty prediction, automatic summarization and short text contextualization as well as some perspectives offered in particular considering computational linguistics.
Information retrieval, natural language processing, query reformulation, query difficulty, automatic summarization
La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes

La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).

Mots-clés : éthique
big data
ressources langagières

The Ethics & Big Data Charter : for tractable and lasting NLP resources
The Ethics & Big Data Charter was designed by ATALA, AFCP, APROGED and CAP DIGITAL, in a working group including other academic and industrial partners (such as CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, Itéanu office or ELRA/ELDA). Its aims at ensuring the traceability and quality of the data (including language resources), how they are produced and their impact on working conditions. This charter has been adopted by Cap Digital (co-writer). We also proposed it to DGLFLF and ANR. As of today, it is available as a wiki, a pdf file and an English version 6. The charter is detailled in (Couillault et Fort, 2013).
ethics, big data, language resources
Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe

Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.

Mots-clés : analyse morphologique
NooJ
La langue amazighe
TALN
morphologie flexionnelle
morphologie dérivationnelle

Morphological analysis of the standard Amazigh language using NooJ platform
In the aim of safeguarding the Amazigh heritage from being threathned of disappearance, it seems opportune to equip this language of necessary means to confront the stakes of access to the domain of New Information and Communication Technologies (ICT). In this context, and in the perspective to build tools and linguistic resources for the automatic processing of Amazigh language, we have undertaken to develop a system of a morphological description for standard Amazigh of Morocco. This system uses finite state technology, within the linguistic developmental environment NooJ by using a large-coverage of morphological grammars covering all grammatical rules.
Amazigh language, NLP, NooJ, morphological analysis, inflectional morphology, derivational morphology
Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons

Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.

Mots-clés : chunking
inférence grammaticale
CRF
apprentissage automatique
k-RI
FrenchTreeBank

Symbolic and statistical learning for chunking : comparison and combinations
We describe in this paper how to use grammatical inference algorithms for chunking, then compare and combine them to CRFs (Conditional Random Fields) which are known efficient for this task. Our corpus is extracted from the FrenchTreebank. We propose and evaluate two ways of combining a symbolic model and a statistical model learnt by a CRF, and show that in both cases they benefit from one another.
machine learning, chunking, CRF, grammatical inference, k-RI, French TreeBank
L’utilisation des POMDP pour les résumés multi-documents orientés par une thématique

L’objectif principal du résumé multi-documents orienté par une thématique est de générer un résumé à partir de documents sources en réponse à une requête formulée par l’utilisateur. Cette tâche est difficile car il n’existe pas de méthode efficace pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur. Cela introduit ainsi une incertitude dans le processus de génération de résumé. Dans cet article, nous proposons une modélisation de l’incertitude en formulant notre système de résumé comme un processus de décision markovien partiellement observables (POMDP) car dans de nombreux domaines on a montré que les POMDP permettent de gérer efficacement les incertitudes. Des expériences approfondies sur les jeux de données du banc d’essai DUC ont démontré l’efficacité de notre approche.

Mots-clés : POMDP
Résumé multi-document
résumé orienté requête

Using POMDPs for Topic-Focused Multi-Document Summarization
The main goal of topic-focused multidocument summarization is to generate a summary from the source documents in response to a given query or particular information requested by the user. This task is difficult in large part because there is no significant way of measuring whether the user is satisfied with the information provided. This introduces uncertainty in the current state of the summary generation procedure. In this paper, we model the uncertainty explicitly by formulating our summarization system as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) since researchers in many areas have shown that POMDPs can deal with uncertainty successfully. Extensive experiments on the DUC benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach.
Topic-focused multi-document summarization, POMDP
Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel

Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.

Mots-clés : thésaurus
Sémantique lexicale
similarité sémantique

Unsupervised selection of semantic relations for improving a distributional thesaurus
Work about distributional thesauri has shown that the relations in these thesauri are mainly reliable for high frequency words. In this article, we propose a method for improving such a thesaurus through its re-balancing in favor of low frequency words. This method is based on a bootstrapping mechanism : a set of positive and negative examples of semantically similar words are selected in an unsupervised way and used for training a supervised classifier. This classifier is then applied for reranking the semantic neighbors of the thesaurus used for example selection. We show how the relations between the mono-terms of similar nominal compounds can be used for performing this selection and how to associate this criterion with an already tested criterion based on the symmetry of semantic relations. We evaluate the interest of the global procedure for a large set of English nouns with various frequencies.
Lexical semantics, semantic similarity, distributional thesauri