taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Identification des actants et circonstants par apprentissage machine

Dans cet article, nous traitons de l’identification automatique des participants actants et circonstants de lexies prédicatives verbales tirées d’un corpus spécialisé en langue française. Les actants contribuent à la réalisation du sens de la lexie alors que les circonstants sont optionnels : ils ajoutent une information supplémentaire qui ne fait pas partie intégrante du sémantisme de la lexie. Nous proposons une classification de ces participants par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales du domaine de l’informatique, lexies qui ont été annotées manuellement avec des rôles sémantiques. Nous présentons des features qui nous permettent d’identifier les participants et de distinguer les actants des circonstants.

Mots-clés : actants et circonstants
Structure actancielle
features de classification

In this paper we discuss the identification of participants actants and circumstants of specialized verbal lexical units in a French specialised corpus. The actants are linguistic units that contribute to the sense of the verbal lexical unit while circumstants are optional: they add extra information that is not part of the meaning of the verbal unit. In this work, we propose a classification of participants using machine learning based on a specialized corpus of verbal lexical items in the field of computing which are annotated manually with semantic roles labels. We defined features to identify participants and distinguish actants from circumstants.
Actantial structure, actants and circumstants, classification features
Extraction automatique d'un lexique à connotation géographique à des fins ontologiques dans un corpus de récits de voyage

Le but de ces travaux est d’extraire un lexique en analysant les relations entre des syntagmes nominaux et des syntagmes verbaux dans les textes de notre corpus, essentiellement des récits de voyage. L’hypothèse que nous émettons est de pouvoir établir une catégorisation des syntagmes nominaux associés à des Entités Nommées de type lieu à l’aide de l’analyse des relations verbales. En effet, nous disposons d’une chaine de traitement automatique qui extrait, interprète et valide des Entités Nommées de type lieu dans des documents textuels. Ce travail est complété par l’analyse des relations verbales associées à ces EN, candidates à l’enrichissement d’une ontologie.

Mots-clés : ontologie
Entité nommée
relations verbales
patrons linguistiques

The aim of this research work is to extract a lexicon by analyzing the relationship between nominal syntagms and verb construction within our corpus, namely travel stories. We would like to establish a categorization of nominal syntagms linked to Named Entity (NE) (type space) thanks to verbal relationships analysis. In fact, we develop a computerized process flow in order to extract, to interpret and to validate NE of type space in textual documents. This research work is completed by the analyze of verbal relationships linked to these EN which could enrich our ontology.
Named Entity, ontology, verbal relations, language patterns
Classification du genre vidéo reposant sur des transcriptions automatiques

Dans cet article nous proposons une nouvelle méthode pour l’identification du genre vidéo qui repose sur une analyse de leur contenu linguistique. Cette approche consiste en l’analyse des mots apparaissant dans les transcriptions des pistes audio des vidéos, obtenues à l’aide d’un système de reconnaissance automatique de la parole. Les expériences sont réalisées sur un corpus composé de dessins animés, de films, de journaux télévisés, de publicités, de documentaires, d’émissions de sport et de clips de musique. L’approche proposée permet d’obtenir un taux de bonne classification de 74% sur cette tâche. En combinant cette approche avec des méthodes reposant sur des paramètres acoustiques bas-niveau, nous obtenons un taux de bonne classification de 95%.

Mots-clés : classification de genre vidéo
traitement audio de la vidéo
extraction de paramètres linguistiques

In this paper, we present a new method for video genre identification based on the linguistic content analysis. This approach relies on the analysis of the words in the video transcriptions provided by an automatic speech recognition system. Experiments are conducted on a corpus composed of cartoons, movies, news, commercials, documentary, sport and music. On this 7-genre identification task, the proposed transcription-based method obtains up to 74% of correct identification. Finally, this rate is increased to 95% by combining the proposed linguistic-level features with low-level acoustic features.
video genre classification, audio-based video processing, linguistic feature extraction
Reconnaissance robuste d’entités nommées sur de la parole transcrite automatiquement

Les transcriptions automatiques de parole constituent une ressource importante, mais souvent bruitée, pour décrire des documents multimédia contenant de la parole (e.g. journaux télévisés). En vue d’améliorer la recherche documentaire, une étape d’extraction d’information à caractère sémantique, précédant l’indexation, permet de faire face au problème des transcriptions imparfaites. Parmis ces contenus informatifs, on compte les entités nommées (e.g. noms de personnes) dont l’extraction est l’objet de ce travail. Les méthodes traditionnelles de reconnaissance basées sur une définition manuelle de grammaires formelles donnent de bons résultats sur du texte ou des transcriptions propres manuellement produites, mais leurs performances se trouvent fortement affectées lorsqu’elles sont appliquées sur des transcriptions automatiques. Nous présentons, ici, trois méthodes pour la reconnaissance d’entités nommées basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique : les champs conditionnels aléatoires, les machines à de support, et les transducteurs à états finis. Nous présentons également une méthode pour rendre consistantes les données d’entrainement lorsqu’elles sont annotées suivant des conventions légèrement différentes. Les résultats montrent que les systèmes d’étiquetage obtenus sont parmi les plus robustes sur les données d’évaluation de la campagne ESTER 2 dans les conditions où la transcription automatique est particulièrement bruitée.

Mots-clés : transcription automatique de parole
apprentissage automatique
champs conditionnels aléatoires
transducteurs à états finis
étiqueteur d’entités nommées
machines à vecteurs de support

Automatic speech transcripts are an important, but noisy, ressource to index spoken multimedia documents (e.g. broadcast news). In order to improve both indexation and information retrieval, extracting semantic information from these erroneous transcripts is an interesting challenge. Among these meaningful contents, there are named entities (e.g. names of persons) which are the subject of this work. Traditional named entity taggers are based on manual and formal grammars. They obtain correct performance on text or clean manual speech transcripts, but they have a lack of robustness when applied on automatic transcripts. We are introducing, in this work, three methods for named entity recognition based on machine learning algorithms, namely conditional random fields, support vector machines, and finitestate transducers. We are also introducing a method to make consistant the training data when they are annotated with slightly different conventions. We show that our tagger systems are among the most robust when applied to the evaluation data of the French ESTER 2 campaign in the most difficult conditions where transcripts are particularly noisy.
named entity tagger, automatic speech recognition transcripts, machine learning, conditionnal random fields, support vector machines, finite-state transducers
Traitement des disfluences dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané

Les disfluences inhérents de toute parole spontanée sont un vrai défi pour les systèmes de compréhension de la parole. Ainsi, nous proposons dans cet article, une méthode originale pour le traitement des disfluences (plus précisément, les autocorrections, les répétitions, les hésitations et les amorces) dans le cadre de la compréhension automatique de l’oral arabe spontané. Notre méthode est basée sur une analyse à la fois robuste et partielle, des énoncés oraux arabes. L’idée consiste à combiner une technique de reconnaissance de patrons avec une analyse sémantique superficielle par segments conceptuels. Cette méthode a été testée à travers le module de compréhension du système SARF, un serveur vocal interactif offrant des renseignements sur le transport ferroviaire tunisien (Bahou et al., 2008). Les résultats d’évaluation de ce module montrent que la méthode proposée est très prometteuse. En effet, les mesures de rappel, de précision et de F-Measure sont respectivement de 79.23%, 74.09% et 76.57%.

Mots-clés : disfluences
reconnaissance de patrons
segment conceptuel
parole arabe spontanée

The disfluencies inherent in spontaneous speaking are a real challenge for speech understanding systems. Thus, we propose in this paper, an original method for processing disfluencies (more precisely, self-corrections, repetitions, hesitations and word-fragments) in the context of automatic spontaneous Arabic speech understanding. Our method is based on a robust and partial analysis of Arabic oral utterances. The main idea is to combine a pattern matching technique and a surface semantic analysis with conceptual segments. This method has been evaluated through the understanding module of SARF system, an interactive vocal server offering Tunisian railway information (Bahou et al., 2008). The evaluation results of this module show that the proposed method is very promising. Indeed, the measures of recall, precision and F-Measure are respectively 79.23%, 74.09% and 76.57%.
disfluencies, conceptual segment, pattern matching, spontaneous Arabic speech
Utilisation de relations sémantiques pour améliorer la segmentation thématique de documents télévisuels

Les méthodes de segmentation thématique exploitant une mesure de la cohésion lexicale peuvent être appliquées telles quelles à des transcriptions automatiques de programmes télévisuels. Cependant, elles sont moins efficaces dans ce contexte, ne prenant en compte ni les particularités des émissions TV, ni celles des transcriptions. Nous étudions ici l’apport de relations sémantiques pour rendre les techniques de segmentation thématique plus robustes. Nous proposons une méthode pour exploiter ces relations dans une mesure de la cohésion lexicale et montrons qu’elles permettent d’augmenter la F1-mesure de +1.97 et +11.83 sur deux corpus composés respectivement de 40h de journaux télévisés et de 40h d’émissions de reportage. Ces améliorations démontrent que les relations sémantiques peuvent rendre les méthodes de segmentation moins sensibles aux erreurs de transcription et au manque de répétitions constaté dans certaines émissions télévisées.

Mots-clés : relations sémantiques
Segmentation thématique
cohésion lexicale
documents oraux

Topic segmentation methods based on a measure of the lexical cohesion can be applied as is to automatic transcripts of TV programs. However, these methods are less effective in this context as neither the specificities of TV contents, nor those of automatic transcripts are considered. The aim of this paper is to study the use of semantic relations to make segmentation techniques more robust.We propose a method to account for semantic relations in a measure of the lexical cohesion.We show that such relations increase the F1-measure by +1.97 and +11.83 for two data sets consisting of respectively 40h of news and 40h of longer reports on current affairs. These results demonstrate that semantic relations can make segmentation methods less sensitive to transcription errors or to the lack of repetitions in some television programs.
Topic segmentation, spoken document, lexical cohesion, semantic relations
Une évaluation de l’impact des types de textes sur la tâche de segmentation thématique

Cette étude a pour but de contribuer à la définition des objectifs de la segmentation thématique (ST), en incitant à prendre en considération le paramètre du type de textes dans cette tâche. Notre hypothèse est que, si la ST est certes pertinente pour traiter certains textes dont l’organisation est bien thématique, elle n’est pas adaptée à la prise en compte d’autres modes d’organisation (temporelle, rhétorique), et ne peut pas être appliquée sans précaution à des textes tout-venants. En comparant les performances d’un système de ST sur deux corpus, à organisation thématique "forte" et "faible", nous montrons que cette tâche est effectivement sensible à la nature des textes.

Mots-clés : Segmentation thématique
organisation textuelle
cohésion lexicale
voisins distributionnels

This paper aims to contribute to a better definition of the requirements of the text segmentation task, by stressing the need for taking into account the types of texts that can be appropriately considered. Our hypothesis is that while TS is indeed relevant to analyse texts with a thematic organisation, this task is ill-fitted to deal with other modes of text organisation (temporal, rhetorical, etc.). By comparing the performance of a TS system on two corpora, with either a "strong" or a "weak" thematic organisation, we show that TS is sensitive to text types.
Text segmentation, textual organisation, lexical cohesion, distributional neighbours
Utilisation d’indices temporels pour la segmentation événementielle de textes

Dans le domaine de l’Extraction d’Information, une place importante est faite à l’extraction d’événements dans des dépêches d’actualité, particulièrement justifiée dans le contexte d’applications de veille. Or il est fréquent qu’une dépêche d’actualité évoque plusieurs événements de même nature pour les comparer. Nous proposons dans cet article d’étudier des méthodes pour segmenter les textes en séparant les événements, dans le but de faciliter le rattachement des informations pertinentes à l’événement principal. L’idée est d’utiliser des modèles d’apprentissage statistique exploitant les marqueurs temporels présents dans les textes pour faire cette segmentation. Nous présentons plus précisément deux modèles (HMM et CRF) entraînés pour cette tâche et, en faisant une évaluation de ces modèles sur un corpus de dépêches traitant d’événements sismiques, nous montrons que les méthodes proposées permettent d’obtenir des résultats au moins aussi bons que ceux d’une approche ad hoc, avec une approche beaucoup plus générique.

Mots-clés : indices temporels
Extraction d’information
extraction d’événements
apprentissage statistique
segmentation de textes

One of the early application of Information Extraction, motivated by the needs for intelligence tools, is the detection of events in news articles. But this detection may be difficult when news articles mention several occurrences of events of the same kind, which is often done for comparison purposes. We propose in this article new approaches to segment the text of news articles in units relative to only one event, in order to help the identification of relevant information associated to the main event of the news. We present two approaches that use statistical machine learning models (HMM and CRF) exploiting temporal information extracted from the texts as a basis for this segmentation. The evaluation of these approaches in the domain of seismic events show that with a robust and generic approach, we can achieve results at least as good as results obtained with an ad hoc approach.
Information extraction, event extraction, text segmentation, temporal cues, statistical machine learning
Évaluation automatique de résumés avec et sans référence

Nous étudions différentes méthodes d’évaluation de résumé de documents basées sur le contenu. Nous nous intéressons en particulier à la corrélation entre les mesures d’évaluation avec et sans référence humaine. Nous avons développé FRESA, un nouveau système d’évaluation fondé sur le contenu qui calcule les divergences entre les distributions de probabilité. Nous appliquons notre système de comparaison aux diverses mesures d’évaluation bien connues en résumé de texte telles que la Couverture, Responsiveness, Pyramids et Rouge en étudiant leurs associations dans les tâches du résumé multi-document générique (francais/anglais), focalisé (anglais) et résumé mono-document générique (français/espagnol).

Mots-clés : Mesures d’évaluation
Résumé automatique de textes

We study document-summary content-based evaluation methods in text summarization and we investigate the correlation among evaluation measures with and without human models. We apply our comparison framework to various well-established content-based evaluation measures in text summarization such as Coverage, Responsiveness, Pyramids and Rouge studying their associations in various text summarization tasks including generic (English/French) and focus-based (English) multi-document summarization and generic multi and single-document summarization (French/Spanish). The research is carried out using the new content-based evaluation framework FRESA to compute the divergences among probability distributions.
Evaluation measures, Text Automatic Summarization
Jusqu’où peut-on aller avec les méthodes par extraction pour la rédaction de résumés?

La majorité des systèmes de résumés automatiques sont basés sur l’extraction de phrases, or on les compare le plus souvent avec des résumés rédigés manuellement par abstraction. Nous avons mené une expérience dans le but d’établir une limite supérieure aux performances auxquelles nous pouvons nous attendre avec une approche par extraction. Cinq résumeurs humains ont composé 88 résumés de moins de 100 mots, en extrayant uniquement des phrases présentes intégralement dans les documents d’entrée. Les résumés ont été notés sur la base de leur contenu, de leur niveau linguistique et de leur qualité globale par les évaluateurs de NIST dans le cadre de la compétition TAC 2009. Ces résumés ont obtenus de meilleurs scores que l’ensemble des 52 systèmes automatiques participant à la compétition, mais de nettement moins bons que ceux obtenus par les résumeurs humains pouvant formuler les phrases de leur choix dans le résumé. Ce grand écart montre l’insuffisance des méthodes par extraction pure.

Mots-clés : Résumés automatiques
résumés par extraction
résumés manuels

The majority of automatic summarization systems are based on sentence extraction, whereas they are usually compared with human-written, abstractive summaries. We have thus conducted an experiment to establish an upper bound on the expected performance of extractive summarization. 5 human summarizers completed 88 summaries of no more than 100 words from unedited sentences of the source documents. The summaries were scored based on their content, linguistic quality and overall responsiveness by NIST annotators in the context of the TAC 2009 competition. The human extracts received better scores than all of the 52 participating automatic systems, but much lower scores than those obtained by human summarizers free to use abstraction. This large gap shows that pure extraction methods are insufficient for summarization.
Automatic summarization, extractive summarization, manual summarization
Comment formule-t-on une réponse en langue naturelle ?

Cet article présente l’étude d’un corpus de réponses formulées par des humains à des questions factuelles. Des observations qualitatives et quantitatives sur la reprise d’éléments de la question dans les réponses sont exposées. La notion d’information-réponse est introduite et une étude de la présence de cet élément dans le corpus est proposée. Enfin, les formulations des réponses sont étudiées.

Mots-clés : réponse en langue naturelle
systèmes de réponse à une question
variations linguistiques
oral et écrit

This paper presents the study of a corpus of human answers to factual questions. Observations of how and how much question elements are used in the answer are done. We define the concept of “information-answer” and study its presence in the corpus. Finally, answer formulations are shown.
question-answering systems, linguistics variations, natural language answer, oral and written
Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté

Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.

Mots-clés : paires de phrases parallèles
corpus comparable
système de traduction automatique
apprentissage non-supervisé

This paper presents an unsupervised method for extracting parallel sentence pairs from a comparable corpus. A translation system is used to mine and detect the parallel sentence pairs from the comparable corpus. An iterative process is implemented not only to increase the number of extracted parallel sentence pairs but also to improve the overall quality of the translation system. A comparison between this unsupervised method and a semi-supervised method is also presented. The experiments conducted show that the unsupervised method can be really applied in cases where parallel data are not available. While preliminary experiments are conducted on French-English translation, this unsupervised method is also applied successfully to a low e-resourced language pair (Vietnamese-French).
unsupervised training, machine translation, comparable corpus, parallel sentence pairs
Du TAL au TIL

Historiquement deux types de traitement de la langue ont été étudiés: le traitement par le cerveau (approche psycholinguistique) et le traitement par la machine (approche TAL). Nous pensons qu’il y a place pour un troisième type: le traitement interactif de la langue (TIL), l’ordinateur assistant le cerveau. Ceci correspond à un besoin réel dans la mesure où les gens n’ont souvent que des connaissances partielles par rapport au problème à résoudre. Le but du TIL est de construire des ponts entre ces connaissances momentanées d’un utilisateur et la solution recherchée. À l'aide de quelques exemples, nous essayons de montrer que ceci est non seulement faisable et souhaitable, mais également d’un coût très raisonnable.

Mots-clés : traitement interactif de la langue
prise en compte de l'usager
outils de traitement de la langue
apprentissage des langues
dictionnaires
livres de phrases
concordanciers
traduction

Historically two types of NLP have been investigated: fully automated processing of language by machines (NLP) and autonomous processing of natural language by people, i.e. the human brain (psycholinguistics). We believe that there is room and need for another kind, INLP: interactive natural language processing. This intermediate approach starts from peoples’ needs, trying to bridge the gap between their actual knowledge and a given goal. Given the fact that peoples’ knowledge is variable and often incomplete, the aim is to build bridges linking a given knowledge state to a given goal. We present some examples, trying to show that this goal is worth pursuing, achievable and at a reasonable cost.
interactive NLP (INLP), user interaction, tools for NLP, language learning, dictionaries, phrase books, concordancers, translation