taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Un modèle d’interprétation constructionnelle pour les expressions référentielles extensionnelles

Dans le dialogue finalisé, les expressions référentielles portant sur les objets du contexte peuvent contenir des prédicats vagues ou relationnels, qu’il est difficile de traiter avec une logique propositionnelle. Inversement, les approches adaptées à ces types de prédicats sont difficilement implémentables dans un modèle générique et adaptable aux théories d’analyse linguistique. Nous proposons un modèle d’interprétation constructionnelle inspiré des grammaires de construction qui permet de modéliser le processus de résolution d’expressions référentielles extensionnelles tout en restant compatible avec la grammaire dont nous nous sommes inspirés.

Mots-clés : Grammaire de Construction
Référence Extensionnelle
Domaines de Référence

In practical dialogue, vague or relational predicates play an important role in referential expressions that refer to the objects in the context. These kind of referential expressions are difficult to handle using propositional logic but in the same time, approaches dealing with such predicates are hardly adaptable to language analysis theories. We propose a model of constructional interpretation that allow modelisation of resolution of extensional referential expressions while keeping compatibility with construction grammar theory.
Construction Grammar, Extensionnal Reference Resolution, Reference Domains
Apprentissage collectif et lexique

Cet article présente l’influence de la zone de travail que possède une entité logicielle pour lui permettre de prédire l’état futur de son environnement, sur la constitution d’un lexique partagé par les différents membres d’une population, dans le cadre d’une variante “du jeu de désignation” (naming game).

Mots-clés : lexique
apprentissage automatique
système multi-agents

In this paper, we show the influence that the work area used by software entities to predict the future state of their environment, has on the establishment of a common lexicon shared by the members of a population involved in a variant of the naming game.
lexicon, machine learning, multi-agent system
L’outil de traitement de corpus LIKES

LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.

Mots-clés : Traitement de corpus
segments répétés
recherches de relations
automates
transducteurs

LIKES (Llnguistic and Knowledge Engineering Station) is a linguistic engineering environment, build for corpora processing. Its provides different modules able to process most european and slavian languages. Corpora in Likes must be constituted by Texts in TXT format or in HTML texts of one particular. Tasks available are elementary likes classical basic corpora processing tasks (making list of forms, segmenting, sorting) and also more sophisticated as term extraction, help in relation extraction, pattern search, aimed at helping terminology building and ontology building. Main functionalities usefull for corpora processing are presented here.
Corpus processing, repeated segments, search of semantic relations, automata, transducers
Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ?

La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.

Mots-clés : anaphore infidèle
ressource sémantique
résolution d’anaphore
corpus annoté multiniveau

A system for solving indirect anaphora in French seems to be able to achieve a F-measure of 30%. However, this result supposes a high quality lexical database (equivalent to a classical dictionary), a good parser and a high precision named entity recognition. In case such resources are not available, the best results are obtained by using simple heuristics and are limited to a F-measure of 15%.
indirect anaphor, lexical database, anaphora resolution, multi-level corpus annotation
SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks

Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.

Mots-clés : modélisation stochastique du langage
chunks
Aide à la communication
n-gramme

We present in this article the language model of Sibyl, a new Alternative and Augmentative Communication (AAC) system. The use of language modeling improves the relevance of displayed words by taking into account the left context of the current sentence. The originality of our model is to introduce chunking. This enlarges the context taken into account to estimate the words probability.
AAC, stochastic language modeling, n-gram, chunks
Analogies dans les séquences : un solveur à états finis

L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.

Mots-clés : Apprentissage par Analogie
Automates finis

Analogical reasoning provides us with an inferential mecanism of potential interest for NLP applications. An effective use of this process requires a formal definition of the notion of an analogy between strings of symbols. In this paper, we propose such a definition, from which we derive the implementation of a finite-state transducer solving analogical equations on sequences. We finally present the results of an empirical study of the analogical extension of several finite languages, corresponding to dictionnaries of four European languages.
Analogical Learning, Finite-State Automaton
Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction

Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.

Mots-clés : modèles de langage
Traduction de parole
représentation pivot

This paper relates a methodology to include some semantic information early in the statistical language model for Automatic Speech Recognition (ASR). This work is done in the framework of a global speech-to-speech translation project. An Interchange Format (IF) based approach, representing the meaning of phrases independently of languages, is adopted. The methodology consists in introducing semantic information by using a class-based statistical language model for which classes directly correspond to IF entries. With this new Language Model, the ASR module can analyze into IF part of dialogue data: 35% dialogue words; 58% speaker turns, without degrading the overall system performance.
Speech-to-speech translation, language modeling, interchange format
Quand le TAL robuste sattaque au langage parlé : analyse incrémentale pour la compréhension de la parole spontanée

Dans cet article, nous discutons de lapplication au langage parlé des techniques danalyse syntaxique robuste développées pour lécrit. Nous présentons deux systèmes de compréhension de parole spontané en situation de dialogue homme-machine finalisé, dont les performances montrent la pertinence de ces méthodes pour atteindre une compréhension fine et robuste des énoncés oraux.

Mots-clés : compréhension de la parole
dialogue homme-machine
Analyse syntaxique robuste

This papers discusses the relevance of robust parsing techniques for the analysis of spontaneous spoken language. It presents two speech understanding systems devoted to human-machine communication that implement such robust methods. Their performances suggest that robust parsing should apply usefully to spontaneous speech.
Robust parsing, spoken language understanding, human-machine dialogue
Etude des critères de désambiguïsation sémantique automatique : résultats sur les cooccurrences

Nous présentons dans cet article une étude sur les critères de désambiguïsation sémantique automatique basés sur les cooccurrences. Lalgorithme de désambiguïsation utilisé est du type liste de décision, il sélectionne une cooccurrence unique supposée véhiculer l’information la plus fiable dans le contexte ciblé. Cette étude porte sur 60 vocables répartis, de manière égale, en trois classes grammaticales (nom, adjectif et verbe) avec une granularité fine au niveau des sens. Nous commentons les résultats obtenus par chacun des critères évalués de manière indépendante et nous nous intéressons aux particularités qui différencient les trois classes grammaticales étudiées. Cette étude sappuie sur un corpus français étiqueté sémantiquement dans le cadre du projet SyntSem.

Mots-clés : Désambiguïsation sémantique automatique
cooccurrences
corpus sémantiquement étiqueté

This paper describes a study on cooccurrence-based criteria for automatic word sense disambiguation. We use a decision-list algorithm which selects the best disambiguating cue in the target context. The algorithm is tested on 60 words equally distributed among three parts of speech (noun, adjective and verb) with a fine sense granularity. We present the results obtained by each criterion evaluated in an independent way and we discuss the characteristics which differentiate the three parts of speech studied. The study uses a French sense-tagged corpus developed in the SyntSem project.
Word sense disambiguation, sense tagged corpora, cooccurrences
Nouvelle approche de la sélection de vocabulaire pour la détection de thème

En reconnaissance de la parole, un des moyens d’améliorer les performances des systèmes est de passer par l’adaptation des modèles de langage. Une étape cruciale de ce processus consiste à détecter le thème du document traité et à adapter ensuite le modèle de langage. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de création des vocabulaires utilisés pour la détection de thème. Cette dernière est fondée sur le développement de vocabulaires spécifiques et caractéristiques des différents thèmes. Nous montrons que cette approche permet non seulement d’améliorer les performances des méthodes, mais exploite également des vocabulaires de taille réduite. De plus, elle permet d’améliorer de façon très significative les performances de méthodes de détection lorsqu’elles sont combinées.

Mots-clés : Détection de thème
création de vocabulaire
combinaison

One way to improve performance of Automatic Speech Recognition (ASR) systems consists in adapting language models. We are particularly interested in adapting language models to the topic related in data. Before adapting the language model, this topic has to be detected. In this work, we present a new way to create vocabularies used to detect the topic in a given text. This new method results in the improvement of topic detection performance of the methods studied, it also results in the reduction of the vocabulary size required. Finally, we show a large improvement of the performance when combining topic identification methods, when new vocabularies are used.
Topic detection, vocabulary creation, combination
Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique

L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.

Mots-clés : Classification
Analyse
Extraction d’information

This paper presents the assumption that discourse analysis, when perfomed by a robust parser backed up by an accurate semantic model, is a classification tool as efficient as statistical methods. To study the capabilities of discourse analysis in classification, we have used a parser for French, SYGMART, and applied it to a real project of press articles classification. This article presents the results of this research (on a corpus of 4843 texts), and tries to show that automatic discourse analysis, when possible, is an efficient way of classification through meaning discrimination, and not simply relying on surface similarities recognition.
Parsing, Categorization, Information Extraction
Extraction de couples nom-verbe sémantiquement liés : une technique symbolique automatique

Dans le modèle du Lexique génératif (Pustejovsky, 1995), certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l’aide de verbes. Les couples nom-verbe ainsi formés présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d’information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du Lexique génératif. Cet article présente une technique entièrement automatique permettant de répondre à ce double besoin d’extraction sur corpus de couples et de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques. Elle combine pour ce faire deux approches d’acquisition— l’approche statistique et l’approche symbolique— en conservant les avantages propres à chacune d’entre elles : robustesse et automatisation des méthodes statistiques, qualité et expressivité des résultats des techniques symboliques.

Mots-clés : lexique génératif
Acquisition de lexique
extraction de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques
programmation logique inductive
bootstrapping
apprentissage semi-supervisé

In the Generative Lexicon framework (Pustejovsky, 1995), some semantic properties of common nouns are expressed with the help of verbs. These noun-verb pairs are relevant in various domains, especially in Information Retrieval. Their corpus-based acquisition is thus an interesting issue; moreover discovering the contextual patterns in which these pairs can occur is also important in order to understand the Generative Lexicon model. This paper presents a fully automated technique that allows us to acquire from a corpus both noun-verb pairs, and semantic and morpho-syntactic patterns. This technique combines two acquisition approaches—the statistical one and the symbolic one—and keeps advantages of each approach: robustness and automation of statistical methods, quality of the results and expressiveness of symbolic ones.
Lexicon acquisition, morpho-syntactic and semantic pattern extraction, Generative Lexicon, inductive logic programming, bootstrapping, semi-supervised learning
Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés

Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.

Mots-clés : Grammaire
analyse syntaxique
ressources lexicales
LTAG
représentation compacte du lexique

Grammar, parser, lexical resources, LTAG, compact lexical representation
Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique?

Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.

Mots-clés : Désambiguïsation sémantique
arbres de classification sémantique

The determination of context length to use for Word Sense Disambiguation (WSD) has been the object of several studies. In this paper, we propose to use a monitoring system in order to select automatically the optimal window size among three possibilities. We used a two-step strategy based on Semantic Classification Trees (SCT) and on a similarity measure. Whereas SCTs are employed on a short window size of 3, 5 and 7 words, the technique based on similarity measure is appllied to a ‘wider’ context size. The improvements observed in the SENSEVAL-1 lexical-sample task are verified on the SENSEVAL-2 data.
Word sense disambiguation, semantic classification trees, monitoring system
Représentation sémantique sous-spécifiée pour les conjonctions de subordination

Cet article concerne les phrases complexes avec deux conjonctions de subordination. Nous montrerons que de telles phrases peuvent s’interpréter de quatre façons différentes. Il s’agit donc de formes fortement ambiguës pour lesquelles il est opportun d’avoir recours à des représentations sémantiques sous-spécifiées, et c’est ce que nous proposerons.

Mots-clés : Représentation sémantique sous-spécifiée
Discours
SDRT (Segmented Discourse représentation Theory)
DAG (Directed Acyclic Graph)
LTAG (Lexicalized Tree Adjoining Grammar)

This paper concerns sentences with two subordination conjunctions. It shows that such sentences can be given four interpretations. They are heavily ambiguous forms for which an underspecified semantic representation is proposed.
Discourses, SDRT, DAG, Underspecified semantic representation, LTAG
Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable

La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

Mots-clés : fiabilité des réponses
Système de question-réponse
recherche d’information

A question answering system will be more convincing if it can give a user elements concerning the reliability of it propositions. In order to address this problem, we choose to take the advice of several searches. First we search for answers in a reliable document collection, and second on the Web. When the two sources of knowledge give the system QALC common answers, we are confident with them and boost them at the first places.
Question answering system, information retrieval, answer reliability
Apprentissage Automatique de Paraphrases pour l’Amélioration d’un Système de Questions-Réponses

Dans cet article, nous présentons une méthodologie d’apprentissage faiblement supervisé pour l’extraction automatique de paraphrases à partir du Web. À partir d’un seule exemple de paire (prédicat, arguments), un corpus est progressivement accumulé par sondage duWeb. Les phases de sondage alternent avec des phases de filtrage, durant lesquelles les paraphrases les moins plausibles sont éliminées à l’aide d’une procédure de clustering non supervisée. Ce mécanisme d’apprentissage s’appuie sur un système de Questions-Réponses existant et les paraphrases apprises seront utilisées pour en améliorer le rappel. Nous nous concentrons ici sur le mécanisme d’apprentissage de ce système et en présentons les premiers résultats.

Mots-clés : Apprentissage Automatique
Questions-Réponses
Acquisition de Paraphrase

In this paper, we present a nearly unsupervised learning methodology for automatically extracting paraphrases from theWeb. Starting with one single instance of a pair (predicate,arguments), a corpus is incrementally built by sampling the Web. Sampling stages alternate with filteringstages, during which implausible paraphrases are filtered out using an EM-based unsupervised clustering procedure. This learning machinery is built on top of an existing questionanswering system and the learnt paraphrases will eventually be used to improve its recall. We focus here on the learning aspect of this system and report preliminary results.
Question Answering, Machine Learning, Paraphrase extraction