taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Etude des répétitions en français parlé spontané pour les technologies de la parole

Cet article rapporte les résultats d’une étude quantitative des répétitions menée à partir d’un corpus de français parlé spontané d’un million de mots, étude réalisée dans le cadre de notre première année de thèse. L’étude linguistique pourra aider à l’amélioration des systèmes de reconnaissance de la parole et de l'étiquetage grammatical automatique de corpus oraux. Ces technologies impliquent la prise en compte et l’étude des répétitions de performance (en opposition aux répétitions de compétence, telles que nous nous sujet + complément) afin de pouvoir, par la suite, les « gommer » avant des traitements ultérieurs. Nos résultats montrent que les répétitions de performance concernent principalement les mots-outils et apparaissent à des frontières syntaxiques majeures.

Mots-clés : Répétitions
français parlé spontané
étude quantitative
reconnaissance de la parole
« disfluences »
phénomènes de performance
étiquetage morpho-syntaxique

This article is a report of a quantitative study of repetitions based on a corpus of a onemillion- word spontaneous spoken French, conducted during the first year of our PhD thesis. This linguistic study can contribute to the improvement of speech recognition and spoken French part-of-speech tagging. Improvement of these technologies requires taking into account and studying performance repetitions (such as complement + complement nous nous) in order to be able to "erase" them before further processing. Our results show that repetitions mainly involve function words and take place at major syntactic boundaries.
Repetitions, spontaneous French speech, disfluencies, performance phenomena, quantitative study, speech recognition, part-of-speech tagging
Normalisation de documents par analyse du contenu à l’aide d’un modèle sémantique et d’un générateur

La problématique de la normalisation de documents est introduite et illustrée par des exemples issus de notices pharmaceutiques. Un paradigme pour l’analyse du contenu des documents est proposé. Ce paradigme se base sur la spécification formelle de la sémantique des documents et utilise une notion de similarité floue entre les prédictions textuelles d’un générateur de texte et le texte du document à analyser. Une implémentation initiale du paradigme est présentée.

Mots-clés : normalisation de document
génération
analyse de contenu
création assistée de documents

This paper discusses document normalization and gives examples based on a class of pharmaceutical documents. The discussion is based on a paradigm for document content analysis. This paradigm focusses on a formal specification of document semantics and uses a fuzzy matching measure between the textual predictions of a natural language generator and the input document. An initial implementation is presented.
content analysis, generation, document authoring, document normalization
Un Modèle Distribué d’Interprétation de Requêtes fondé sur la notion d’Observateur

Nous proposons un modèle de conception d’agent conversationnel pour l’assistance d’interface. Notre but est d’obtenir un système d’interprétation de requêtes en contexte, générique pour l’indépendance vis-à-vis de la tâche, extensible pour sa capacité à intégrer des connaissances sur un nouveau domaine sans remettre en cause les connaissances antérieures et unifié dans le sens où tous les aspects du traitement de la langue naturelle, syntaxe, sémantique, ou pragmatique doivent s’exprimer dans un même formalisme. L’originalité de notre système est de permettre de représenter des connaissances d’interprétation de niveaux de granularité divers sous une même forme, réduisant la problématique de communication entre sources de connaissances qui existe dans les systèmes modulaires. Nous adoptons l’approche des micro-systèmes suivant laquelle l’interprétation de la langue se fait selon un processus non stratifié, et où absolument tous les niveaux peuvent interagir entre eux. Pour cela, nous introduisons et définissons un type d’entité que nous avons nommé observateur.

Mots-clés : Agents Conversationnels
Micro-Systèmes
Analyse Distribuée
Sémantique Procédurale

This paper describes a conversationnal agent design model for interface assistance. The model is meant to be generic, i.e. task independant extensible for the ability of integrating knowledge about a new task without revising previous knowledge, and unified because every level of Natural Language, from syntax, semantics, pragmatics and dialogue to production should be described within the same formalism. The main originality of the proposed system is its ability to represent in the same way various granularity levels of interpretation knowledge sources. This avoids communication problems between heterogeneous knowledge sources, as they occur in modular systems. Thus we adopt a micro-systemics approach, stating that the Natural Language Interpretation, rather than being made of multi-layered processes, a process where all the components levels can interact with each others. This is achieved by introducing the notion of observer.
Conversationnal Agents, Distributed Analysis, Micro-Systems, Procedural Semantics
Extraction et classification automatique de matériaux textuels pour la création de tests de langue

Nous présentons l’état de développement d’un outil d’extraction et de classification automatique de phrases pour la création de tests de langue. Cet outil de TAL est conçu pour, dans un premier temps, localiser et extraire de larges corpus en ligne du matériel textuel (phrases) possédant des propriétés linguistiques bien spécifiques. Il permet, dans un deuxième temps, de classifier automatiquement ces phrases-candidates d’après le type d’erreurs qu’elles sont en mesure de contenir. Le développement de cet outil s’inscrit dans un contexte d’optimalisation du processus de production d’items pour les tests d’évaluation. Pour répondre aux exigences croissantes de production, les industries de développement de tests de compétences doivent être capable de développer rapidement de grandes quantités de tests. De plus, pour des raisons de sécurité, les items doivent être continuellement remplacés, ce qui crée un besoin d’approvisionnement constant. Ces exigences de production et révision sont, pour ces organisations, coûteuses en temps et en personnel. Les bénéfices à retirer du développement et de l’implantation d’un outil capable d’automatiser la majeure partie du processus de production de ces items sont par conséquents considérables.

Mots-clés : classification automatique de phrases
Automates à états finis
analyse de corpus
extraction automatique de phrases
INTEX

We present here the state of development of an automatic sentence extractor and classificator for use in the creation of language tests. This NLP tool has been designed to, in a first instance, automatically locate and extract from designated on-line databases candidate source sentences meeting specific linguistic criteria and, in a second instance, to classify those sentences according to the specific types of errors they are capable of supporting. The development of this NLP tool is couched in the context and goals of automated item models instantiating for educational assessment. To meet increasing testing demands, assessment industries must be able to quickly produce large number of tests and regularly replace the items to prevent lapses in test security. The high number of items that must be continuously ‘retired’ and replaced creates a great need for continuous item supply. Those high production and revision demands, apart from being timeconsuming, are also costly. The development and implementation of a NLP tool capable of automating the bulk of the processing involved in instantiating the test item models is thus of considerable benefit to educational testing organisations.
Finite-state automaton, corpus analysis, automatic sentence extraction, automatic sentence classification, INTEX
MemLabor, un environnement de création, de gestion et de manipulation de corpus de textes

Nous présentons dans cet article un logiciel d’étude permettant la création, la gestion et la manipulation de corpus de textes. Ce logiciel appelé MemLabor se veut un outil ouvert et open-source adaptable à toutes les opérations possibles que l’on peut effectuer sur ce type de matériau. Dans une première partie, nous présenterons les principes généraux de l’outil. Dans une seconde, nous en proposerons une utilisation dans le cadre d’une acquisition supervisée de classes sémantiques.

Mots-clés : analyse de corpus
acquisition supervisée de terminologie
sémantique lexicale

In this article, we present a study software that allows creation, management and handling of corpora. This software called MemLabor is an open-source program, adaptable to all operations that we can carry out on this type of material. In the first part of this article, we will present the main principles of this tool. In the second part, we will suggest one of it use within the framework of a semantic classes supervised acquisition.
corpus analysis, supervised terminology acquisition, lexical semantics
Classification Automatique de messages : une approche hybride

Les systèmes actuels de filtrage de l’information sont basés d’une façon directe ou indirecte sur les techniques traditionnelles de recherche d’information (Malone, Kenneth, 1987), (Kilander, Takkinen, 1996). Notre approche consiste à séparer le processus de classification du filtrage proprement dit. Il s’agit d’effectuer un traitement reposant sur une compréhension primitive du message permettant d’effectuer des opérations de classement. Cet article décrit une solution pour classer des messages en se basant sur les propriétés linguistiques véhiculées par ces messages. Les propriétés linguistiques sont modélisées par un réseau de neurone. A l'aide d'un module d'apprentissage, le réseau est amélioré progressivement au fur et à mesure de son utilisation. Nous présentons à la fin les résultats d’une expérience d’évaluation.

Mots-clés : propriétés linguistiques
réseaux de neurones
Filtrage d’information
e-mail
classification de messages
filtrage d’email

The current approaches in information filtering are based directly or indirectly on the traditional methods of information retrieval (Malone, Kenneth, 1987), (Kilander, Takkinen, 1996). Our approach to email filtering is to separate classification from filtering. Once the classification process is complete, the filtering takes place. This paper presents an approach to classify e-mail, based on linguistic features model. The main feature of the model is its representation by a neural network and its learning capability. At the end, to measure the approach performances, we illustrate and discuss the results obtained by experimental evaluations.
Information filtering, e-mail, information classification, linguistic proprieties, neural network, Filters, e-mail filtering
fr2sql : Interrogation de bases de données en français

Les bases de données sont de plus en plus courantes et prennent de plus en plus d'ampleur au sein des applications et sites Web actuels. Elles sont souvent amenées à être utilisées par des personnes n'ayant pas une grande compétence en la matière et ne connaissant pas rigoureusement leur structure. C'est pour cette raison que des traducteurs du langage naturel aux requêtes SQL sont développés. Malheureusement, la plupart de ces traducteurs se cantonnent à une seule base du fait de la spéciﬁcité de l'architecture de celle-ci. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à pouvoir interroger n'importe quelle base de données à partir de questions en français. Nous évaluons notre application sur deux bases à la structure différente et nous montrons également qu'elle supporte plus d'opérations que la plupart des autres traducteurs.

Mots-clés : Requêtes SQL
Base de données (BdD)
Traducteur français SQL
Interface Homme-BdD

fr2sql : database query in French
Databases are increasingly common and are becoming increasingly important in actual applications and Web sites. They often used by people who do not have great competence in this domain and who do not know exactly their structure. This is why translators from natural language to SQL queries are developed. Unfortunately, most of these translators is conﬁned to a single database due to the speciﬁcity of the base architecture. In this paper, we propose a method to query any database from french. We evaluate our application on two different databases and we also show that it supports more operations than most other translators.
Databases (DB), Structured Query Language (SQL), French to SQL translator, Natural language interfaces to databases (NLIDB)
Désambiguïsation lexicale à base de connaissances par sélection distributionnelle et traits sémantiques

La désambiguïsation lexicale permet d'améliorer de nombreuses applications en traitement automatique des langues (TAL) comme la recherche d'information, l'extraction d'information, la traduction automatique, ou la simplification lexicale de textes. Schématiquement, il s'agit de choisir quel est le sens le plus approprié pour chaque mot d'un texte. Une des approches classiques consiste à estimer la similarité sémantique qui existe entre les sens de deux mots puis de l'étendre à l'ensemble des mots du texte. La méthode la plus directe donne un score de similarité à toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaîne de sens qui retourne le meilleur score (on imagine la complexité exponentielle liée à cette approche exhaustive). Dans cet article, nous proposons d'utiliser une méta-heuristique d'optimisation combinatoire qui consiste à choisir les voisins les plus proches par sélection distributionnelle autour du mot à désambiguïser. Le test et l'évaluation de notre méthode portent sur un corpus écrit en langue française en se servant du réseau sémantique BabelNet. Le taux d'exactitude obtenu est de 78% sur l'ensemble des noms et des verbes choisis pour l'évaluation.

Mots-clés : désambiguïsation lexicale non supervisée
mesure de similarité distributionnelle
mesures de similarité sémantique

A Knowledge-Based Approach to Word Sense Disambiguation by distributional selection and semantic features
Word sense disambiguation improves many Natural Language Processing (NLP) applications such as Information Retrieval, Information Extraction, Machine Translation, or Lexical Simplification. Roughly speaking, the aim is to choose for each word in a text its best sense. One of the most popular method estimates local semantic similarity relatedness between two word senses and then extends it to all words from text. The most direct method computes a rough score for every pair of word senses and chooses the lexical chain that has the best score (we can imagine the exponential complexity that returns this comprehensive approach). In this paper, we propose to use a combinatorial optimization metaheuristic for choosing the nearest neighbors obtained by distributional selection around the word to disambiguate. The test and the evaluation of our method concern a corpus written in French by means of the semantic network BabelNet. The obtained accuracy rate is 78 % on all names and verbs chosen for the evaluation.
unsupervised word sense disambiguation, distributional similarity measure, semantic similarity measures
Vers un modèle de détection des affects, appréciations et jugements dans le cadre d'interactions humain-agent

Cet article aborde la question de la détection des expressions d'attitude – i.e affect, d'appréciation et de jugement (Martin & White, 2005) – dans le contenu verbal de l'utilisateur au cours d'interactions en face-à-face avec un agent conversationnel animé. Il propose un positionnement en termes de modèles et de méthodes pour le développement d'un système de détection adapté aux buts communicationnels de l'agent et à une parole conversationnelle. Après une description du modèle théorique de référence choisi, l'article propose un modèle d'annotation des attitudes dédié l'exploration de ce phénomène dans un corpus d'interaction humain-agent. Il présente ensuite une première version de notre système. Cette première version se concentre sur la détection des expressions d'attitudes pouvant référer à ce qu'aime ou n'aime pas l'utilisateur. Le système est conçu selon une approche symbolique fondée sur un ensemble de règles sémantiques et de représentations logico-sémantiques des énoncés.

Mots-clés : interaction humain-agent
agents conversationnels animés
Analyse de sentiments
dialogue homme-machine

Toward a detection model of affects, appreciations, jugements within human-agent interactions
This article concerns the detection of attitudes – i.e affects, appreciations and jugements (Martin & White, 2005) – in the user's verbal content during a face-to-face interaction with an embodied conversational agent. It tackles the issue of the adaptation to the ECA's communicational goals and to the conversational speech. After a description of our theoretical model, it introduces an annotation model dedicated to the study of attitudes in a human-agent interaction corpus. Then, it describes a ﬁrst version of our detection system, focusing on the attitude which can refer to a user's like or dislike. The system is rule-based and embeds logic and semantic representations of the sentences.
Sentiment analysis, human-agent interaction, embodied conversational agents, dialogue homme-machine
Résumé Automatique Multi-Document Dynamique : État de l'Art

Les travaux menés dans le cadre du résumé automatique de texte ont montré des résultats à la fois très encourageants mais qui sont toujours à améliorer. La problématique du résumé automatique ne cesse d'évoluer avec les nouveaux champs d'application qui s'imposent, ce qui augmente les contraintes liées à cette tâche. Nous nous inté- ressons au résumé extractif multi-document dynamique. Pour cela, nous examinons les différentes approches existantes en mettant l'accent sur les travaux les plus récents. Nous montrons ensuite que la performance des systèmes de résumé multi-document et dynamique est encore modeste. Trois contraintes supplémentaires sont ajoutées : la redondance inter-document, la redondance à travers le temps et la grande taille des données à traiter. Nous essayons de déceler les insufﬁsances des systèmes existants aﬁn de bien déﬁnir notre problématique et guider ainsi nos prochains travaux.

Mots-clés : Résumé multi-document
redondance
résumé dynamique
évaluation

Automatic multi-document update summarization : State of the Art
The ﬁeld of automatic text summarization is characterized both by some interesting achievements and a lot of issues to address, especially with the introduction of new tasks brought by applications. In this article, we focus more particularly on the multi-document update summarization task and review the existing work about it with a special emphasis on recent work. We show that the results for this task are still low because of the necessity to take into account three important constraints : information redundancy through documents and time and the size of data. We analyze the strengths and weaknesses of existing systems according to these constraints to propose subsequently new solutions.
Multi-document summarization, update summarization, redundancy, evaluation
Alignement multimodal de ressources éducatives et scientiﬁques

Cet article présente certaines questions de recherche liées au projet COC O 1 . L'ambition de ce projet est de valoriser les ressources éducatives et académiques en exploitant au mieux les différents médias disponibles (vidéos de cours ou de présentations d'articles, manuels éducatifs, articles scientiﬁques, présentations, etc). Dans un premier temps, nous décrirons le problème d'utilisation jointe de ressources multimédias éducatives ou scientiﬁques pour ensuite introduire l'état de l'art dans les domaines concernés. Cela nous permettra de présenter quelques questions de recherche sur lesquelles porteront des études ultérieures. Enﬁn nous ﬁnirons en introduisant trois prototypes développés pour analyser ces questions.

Mots-clés : alignement
multimodalité
e-research
e-learning

Multimodal Alignment of Educative and Scientiﬁc Resources
This article presents some questions linked to the COC O 1 project. The ambition of this project is to better exploit educa- tive and academic resources by leveraging the different available supports (courses and conference talks videos, scientiﬁc articles, textbooks, slides, etc). We will ﬁrst describe the problem of joint educative or scientiﬁc multimedia resources use. We will then give an overview of the related state of the art that will allow us to introduce a few research questions that will be the subject of further studies. Finally we will introduce three research prototypes that are helpful to start to investigate those research questions.
alignment, e-research, e-learning, multimodality
État de l'art : analyse des conversations écrites en ligne porteuses de demandes d'assistance en termes d'actes de dialogue

Le développement du Web 2.0 et le processus de création et de consommation massive de contenus générés par les utilisateurs qu'elle a enclenché a permis le développement de nouveaux types d'interactions chez les internautes. En particulier, nous nous intéressons au développement du support en ligne et des plate-formes d'entraide. En effet, les archives de conversations en ligne porteuses de demandes d'assistance représentent une ressource inestimable, mais peu exploitée. L'exploitation de cette ressource permettrait non seulement d'améliorer les systèmes liés à la résolution collaborative des problèmes, mais également de perfectionner les canaux de support proposés par les entreprises opérant sur le web. Pour ce faire, il est cependant nécessaire de déﬁnir un cadre formel pour l'analyse discursive de ce type de conversations. Cet article a pour objectif de présenter l'état de la recherche en analyse des conversations écrites en ligne, sous différents médiums, et de montrer dans quelle mesure les différentes méthodes exposées dans la littérature peuvent être appliquées à des conversations fonctionnelles inscrites dans le cadre de la résolution collaborative des problèmes utilisateurs.

Mots-clés : Conversation
Acte de dialogue
Analyse discursive
Résolution de problèmes
Schéma d'annotation

State of the Art : analysis of problem-oriented online written conversations in terms of dialog acts
The advent of Web 2.0 and the massive creation and consumption of user generated content it triggered allowed for new kinds of interactions among web users. Indeed, freely available archives of problem-oriented online conversations represent an invaluable resource, however it remains largely unexploited. Exploiting this resource would not only allow for the improvement of systems related to collaborative problem resolution, but also to reﬁne the customer support channels that web-based companies put at their users' disposal. However, in order to achieve this, it is ﬁrst necessary to deﬁne a formal framework for the ﬁne-grained analysis of online written conversations bearing requests for assistance. This paper presents an overview of the state of the art for discourse analysis in online written conversations, and discusses the applicability of the different methods for the analysis of conversations set within the scope of collaborative problem-solving.
Discourse analysis, Conversation, Problem solving, Annotation scheme, Dialog act