taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Collocation translation based on sentence alignment and parsing

Bien que de nombreux efforts aient été déployés pour extraire des collocations à partir de corpus de textes, seule une minorité de travaux se préoccupent aussi de rendre le résultat de l’extraction prêt à être utilisé dans les applications TAL qui pourraient en bénéficier, telles que la traduction automatique. Cet article décrit une méthode précise d’identification de la traduction des collocations dans un corpus parallèle, qui présente les avantages suivants : elle peut traiter des collocation flexibles (et pas seulement figées) ; elle a besoin de ressources limitées et d’un pouvoir de calcul raisonnable (pas d’alignement complet, pas d’entraînement) ; elle peut être appliquée à plusieurs paires des langues et fonctionne même en l’absence de dictionnaires bilingues. La méthode est basée sur l’information syntaxique provenant du parseur multilingue Fips. L’évaluation effectuée sur 4000 collocations de type verbe-objet correspondant à plusieurs paires de langues a montré une précision moyenne de 89.8% et une couverture satisfaisante (70.9%). Ces résultats sont supérieurs à ceux enregistrés dans l’évaluation d’autres méthodes de traduction de collocations.

Mots-clés : parsing
traduction de collocations
extraction de collocations
alignement de textes

To date, substantial efforts have been devoted to the extraction of collocations from text corpora. However, only a few works deal with the subsequent processing of results in order for these to be successfully integrated into the NLP applications that could benefit from them (e.g., machine translation). This paper presents an accurate method for identifying translation equivalents of collocations in parallel text, whose main strengths are that : it can handle flexible (not only rigid) collocations ; it only requires limited resources and computation (no full alignment, no training needed) ; it deals with several language pairs, and it can even work when no bilingual dictionary is available. The method relies heavily on syntactic information provided by the Fips multilingual parser. Evaluation performed on 4000 verb-object collocations for different language pairs showed an average accuracy of 89.8% and a reasonable coverage (70.9%). These figures are higher that those reported in the evaluation of related work in collocation translation.
collocation translation, collocation extraction, parsing, text alignment
Utilisation d’une approche basée sur la recherche cross-lingue d’information pour l’alignement de phrases à partir de textes bilingues Arabe-Français

L’alignement de phrases à partir de textes bilingues consiste à reconnaître les phrases qui sont traductions les unes des autres. Cet article présente une nouvelle approche pour aligner les phrases d’un corpus parallèle. Cette approche est basée sur la recherche crosslingue d’information et consiste à construire une base de données des phrases du texte cible et considérer chaque phrase du texte source comme une requête à cette base. La recherche crosslingue utilise un analyseur linguistique et un moteur de recherche. L’analyseur linguistique traite aussi bien les documents à indexer que les requêtes et produit un ensemble de lemmes normalisés, un ensemble d’entités nommées et un ensemble de mots composés avec leurs étiquettes morpho-syntaxiques. Le moteur de recherche construit les fichiers inversés des documents en se basant sur leur analyse linguistique et retrouve les documents pertinents à partir de leur indexes. L’aligneur de phrases a été évalué sur un corpus parallèle Arabe-Français et les résultats obtenus montrent que 97% des phrases ont été correctement alignées.

Mots-clés : recherche cross-lingue d’information
alignement de phrases
corpus parallèle

Sentence alignment consists in identifying correspondences between sentences in one language and sentences in the other language. This paper describes a new approach to aligning sentences from a parallel corpora. This approach is based on cross-language information retrieval and consists in building a database of sentences of the target text and considering each sentence of the source text as a query to that database. Cross-language information retrieval uses a linguistic analyzer and a search engine. The linguistic analyzer processes both documents to be indexed and queries to produce a set of normalized lemmas, a set of named entities and a set of nominal compounds with their morpho-syntactic tags. The search engine builds the inverted files of the documents on the basis of their linguistic analysis and retrieves the relevant documents from the indexes. An evaluation of the sentence aligner was performed based on a Arabic to French parallel corpus and results show that 97% of sentences were correctly aligned.
sentence alignment, parallel corpora, cross-lingual information retrieval
Désambiguïsation lexicale automatique : sélection automatique d’indices

Nous exposons dans cet article une expérience de sélection automatique des indices du contexte pour la désambiguïsation lexicale automatique. Notre point de vue est qu’il est plus judicieux de privilégier la pertinence des indices du contexte plutôt que la sophistication des algorithmes de désambiguïsation utilisés. La sélection automatique des indices par le biais d’un algorithme génétique améliore significativement les résultats obtenus dans nos expériences précédentes tout en confortant des observations que nous avions faites sur la nature et la répartition des indices les plus pertinents.

Mots-clés : désambiguïsation lexicale automatique
algorithmes génétiques
corpus sémantiquement étiqueté
cooccurrences
sélection d’indices

This article describes an experiment on automatic features selection for word sense disambiguation. Our point of view is that word sense disambiguation success is more dependent on the features used to represent the context in which an ambiguous word occurs than on the sophistication of the learning techniques used. Automatic features selection using a genetic algorithm improves significantly our last experiment bests results and is consistent with the observations we have made on the nature and space distribution of the most reliable features.
word sense disambiguation, sense tagged corpora, cooccurrences, features selection, genetic algorithms
Représenter la dynamique énonciative et modale de textes

Nous proposons d’exposer ici une méthodologie d’analyse et de représentation d’une des composantes de la structuration des textes, celle liée à la notion de prise en charge énonciative. Nous mettons l’accent sur la structure hiérarchisée des segments textuels qui en résulte ; nous la représentons d’une part sous forme d’arbre et d’autre part sous forme de graphe. Ce dernier permet d’appréhender la dynamique énonciative et modale de textes comme un cheminement qui s’opère entre différents niveaux de discours dans un texte au fur et à mesure de sa lecture syntagmatique.

Mots-clés : énonciation
linguistique textuelle
représentation sémantique

We propose a methodological framework for analyzing and representing the concept of commitment, which is one of the features characterizing textual structure. We emphasize the hierarchical structure of textual segments commitment conveys to. We represent it first as a tree and then as a graph. The latter enables us to access the modal and enunciative textual dynamics, as it shows the path followed through different discursive levels during the syntagmatic reading of a text.
textual linguistics, enunciation, semantical representation
Segmentation en super-chunks

Depuis l’analyseur développé par Harris à la fin des années 50, les unités polylexicales ont peu à peu été intégrées aux analyseurs syntaxiques. Cependant, pour la plupart, elles sont encore restreintes aux mots composés qui sont plus stables et moins nombreux. Toutefois, la langue est remplie d’expressions semi-figées qui forment également des unités sémantiques : les expressions adverbiales et les collocations. De même que pour les mots composés traditionnels, l’identification de ces structures limite la complexité combinatoire induite par l’ambiguïté lexicale. Dans cet article, nous détaillons une expérience qui intègre ces notions dans un processus de segmentation en super-chunks, préalable à l’analyse syntaxique. Nous montrons que notre chunker, développé pour le français, atteint une précision et un rappel de 92,9 % et 98,7 %, respectivement. Par ailleurs, les unités polylexicales réalisent 36,6 % des attachements internes aux constituants nominaux et prépositionnels.

Mots-clés : super-chunks
chunker
analyse syntaxique
patrons lexico-syntaxiques

Since Harris’ parser in the late 50’s, multiword units have been progressively integrated in parsers. Nevertheless, in the most part, they are still restricted to compound words, that are more stable and less numerous. Actually, language is full of semi-frozen expressions that also form basic semantic units : semi-frozen adverbial expressions (e.g. time), collocations. Like compounds, the identification of these structures limits the combinatorial complexity induced by lexical ambiguity. In this paper, we detail an experiment that largely integrates these notions in a procedure of segmentation into super-chunks, preliminary to a parser. We show that the chunker, developped for French, reaches 92.9% precision and 98.7% recall. Moreover, multiword units realize 36.6% of the attachments within nominal and prepositional phrases.
chunker, super-chunks, syntactic analysis, lexico-syntactic patterns
Détection et prédiction de la satisfaction des usagers dans les dialogues Personne-Machine

Nous étudions le rôle des entités nommées et marques discursives de rétroaction pour la tâche de classification et prédiction de la satisfaction usager à partir de dialogues. Les expériences menées sur 1027 dialogues Personne-Machine dans le domaine des agences de voyage montrent que les entités nommées et les marques discursives n’améliorent pas de manière significative le taux de classification des dialogues. Par contre, elles permettent une meilleure prédiction de la satisfaction usager à partir des premiers tours de parole usager.

Mots-clés : prédiction de la satisfaction usager
classification des dialogues Personne-Machine

We study the usefulness of named entities and acknowldgment words for user satisfaction classification and prediction from Human-Computer dialogs. We show that named entities and acknowledgment words do not enhance baseline classification performance. However, they allow a better prediction of user satisfaction in the beginning of the dialogue.
prediction of user satisfaction, Human-Computer dialog classification
Les ellipses dans un système de traduction automatique de la parole

Dans tout dialogue, les phrases elliptiques sont très nombreuses. Dans cet article, nous évaluons leur impact sur la reconnaissance et la traduction dans le système de traduction automatique de la parole MedSLT. La résolution des ellipses y est effectuée par une méthode robuste et portable, empruntée aux systèmes de dialogue homme-machine. Cette dernière exploite une représentation sémantique plate et combine des techniques linguistiques (pour construire la représentation) et basées sur les exemples (pour apprendre sur la base d’un corpus ce qu’est une ellipse bien formée dans un sous-domaine donné et comment la résoudre).

Mots-clés : ellipses
traduction automatique de la parole
reconnaissance de la parole
évaluation
traitement du dialogue
modèle du language fondé sur les grammaire

Elliptical phrases are frequent in all genres of dialogue. In this paper, we describe an evaluation of the speech understanding component of the MedSLT medical speech translation system, which focusses on the contrast between system performance on elliptical phrases and full utterances. Ellipsis resolution in the system is handled by a robust and portable method, adapted from similar methods commonly used in spoken dialogue systems, which exploits the flat representation structures used. The resolution module combines linguistic methods, used to construct the representations, with an example-based approach to defining the space of well-formed ellipsis resolutions in a subdomain.
speech recognition, speech translation, ellipsis, dialogue processing, grammar-based language modelling, evaluation
Analyse automatique de sondages téléphoniques d’opinion

Cette étude présente la problématique de l’analyse automatique de sondages téléphoniques d’opinion. Cette analyse se fait en deux étapes : tout d’abord extraire des messages oraux les expressions subjectives relatives aux opinions de utilisateurs sur une dimension particulière (efficacité, accueil, etc.) ; puis sélectionner les messages fiables, selon un ensemble de mesures de confiance, et estimer la distribution des diverses opinions sur le corpus de test. Le but est d’estimer une distribution aussi proche que possible de la distribution de référence. Cette étude est menée sur un corpus de messages provenant de vrais utilisateurs fournis par France Télécom R&D.

Mots-clés : détection d’opinions
classification automatique
reconnaissance automatique de la parole
champs conditionnels aléatoires

This paper introduces the context of the automatic analysis of opinion telephone surveys. This analysis is done by means of two stages : firstly the subjective expressions, related to the expression of an opinion on a particular dimension (efficiency, courtesy, . . . ), are extracted from the audio messages ; secondly the reliable messages, according to a set of confidence measures, are selected and the distribution of the positive and negative opinions in these messages is estimated. The goal is to obtain a distribution as close as possible to the reference one. This study is carried on a telephone survey corpus, provided by France Télécom R&D, obtained in real field conditions.
opinion extraction, automatic classification, automatic speech recognition, conditional random fields
Une réalisateur de surface basé sur une grammaire réversible

En génération, un réalisateur de surface a pour fonction de produire, à partir d’une représentation conceptuelle donnée, une phrase grammaticale. Les réalisateur existants soit utilisent une grammaire réversible et des méthodes statistiques pour déterminer parmi l’ensemble des sorties produites la plus plausible ; soit utilisent des grammaires spécialisées pour la génération et des méthodes symboliques pour déterminer la paraphrase la plus appropriée à un contexte de génération donné. Dans cet article, nous présentons GENI, un réalisateur de surface basé sur une grammaire d’arbres adjoints pour le français qui réconcilie les deux approches en combinant une grammaire réversible avec une sélection symbolique des paraphrases.

Mots-clés : réalisation de surface
grammaire d’arbres adjoints
réversibilité

In generation, a surface realiser takes as input a conceptual representation and outputs a grammatical sentence. Existing realisers fall into two camps. Either they are based on a reversible grammar and use statistical filtering to determine among the several outputs the most plausible one. Or they combine a grammar tailored for generation and a symbolic means of choosing the paraphrase most appropriate to a given generation context. In this paper, we present GENI, a surface realiser based on a Tree Adjoining Grammar for French which reconciles both approaches in that (i) the grammar used is réversible and (ii) paraphrase selection is based on symbolic means.
surface realisation, tree adjoining grammar, reversibility
Analyse des échecs d’une approche pour traiter les questions définitoires soumises à un système de questions/réponses

Cet article revient sur le type particulier des questions définitoires étudiées dans le cadre des campagnes d’évaluation des systèmes de Questions/Réponses. Nous présentons l’approche développée suite à notre participation à la campagne EQueR et son évaluation lors de QA@CLEF 2006. La réponse proposée est la plus représentative des expressions présentes en apposition avec l’objet à définir, sa sélection est faite depuis des indices dérivés de ces appositions. Environ 80% de bonnes réponses sont trouvées sur les questions définitoires des volets francophones de CLEF. Les cas d’erreurs rencontrés sont analysés et discutés en détail.

Mots-clés : questions définitoires
système de questions/réponses

This paper proposes an approach to deal with definitional question answering. Our system extracts answers to these questions from appositives appearing closed to the subject to define. Results are presented for CLEF campaigns. Next, failures are discussed.
question answering, definitional question answering
Caractérisation des discours scientifiques et vulgarisés en français, japonais et russe

L’objectif principal de notre travail consiste à étudier la notion de comparabilité des corpus, et nous abordons cette question dans un contexte monolingue en cherchant à distinguer les documents scientifiques et vulgarisés. Nous travaillons séparément sur des corpus composés de documents du domaine médical dans trois langues à forte distance linguistique (le français, le japonais et le russe). Dans notre approche, les documents sont caractérisés dans chaque langue selon leur thématique et une typologie discursive qui se situe à trois niveaux de l’analyse des documents : structurel, modal et lexical. Le typage des documents est implémenté avec deux algorithmes d’apprentissage (SVMlight et C4.5). L’évaluation des résultats montre que la typologie discursive proposée est portable d’une langue à l’autre car elle permet en effet de distinguer les deux discours. Nous constatons néanmoins des performances très variées selon les langues, les algorithmes et les types de caractéristiques discursives.

Mots-clés : algorithmes d’apprentissage
linguistique des corpus
corpus comparable
analyse stylistique
degré de comparabilité

The main objective of our study consists to characterise the comparability of corpora, and we address this issue in the monolingual context through the disctinction of expert and non expert documents. We work separately with corpora composed of medical area documents in three languages, which show an important linguistic distance between them (French, Japanese and Russian). In our approach, documents are characterised in each language through their thematic topic and through a discursive typology positioned at three levels of document analysis : structural, modal and lexical. The document typology is implemented with two learning algorithms (SVMlight and C4.5). Evaluation of results shows that the proposed discursive typology can be transposed from one language to another, as it indeed allows to distinguish the two aimed discourses. However, we observe that performances vary a lot according to languages, algorithms and types of discursive characteristics.
corpus linguistics, comparable corpora, learning algorithms, stylistic analysis, degree of comparability
OGMIOS : une plate-forme d’annotation linguistique de collection de documents issus du Web

L’un des objectifs du projet ALVIS est d’intégrer des informations linguistiques dans des moteurs de recherche spécialisés. Dans ce contexte, nous avons conçu une plate-forme d’enrichissement linguistique de documents issus du Web, OGMIOS, exploitant des outils de TAL existants. Les documents peuvent être en français ou en anglais. Cette architecture est distribuée, afin de répondre aux contraintes liées aux traitements de gros volumes de textes, et adaptable, pour permettre l’analyse de sous-langages. La plate-forme est développée en Perl et disponible sous forme de modules CPAN. C’est une structure modulaire dans lequel il est possible d’intégrer de nouvelles ressources ou de nouveaux outils de TAL. On peut ainsi définir des configuration différentes pour différents domaines et types de collections. Cette plateforme robuste permet d’analyser en masse des données issus du web qui sont par essence très hétérogènes. Nous avons évalué les performances de la plateforme sur plusieurs collections de documents. En distribuant les traitements sur vingt machines, une collection de 55 329 documents du domaine de la biologie (106 millions de mots) a été annotée en 35 heures tandis qu’une collection de 48 422 dépêches relatives aux moteurs de recherche (14 millions de mots) a été annotée en 3 heures et 15 minutes.

Mots-clés : plateforme d’annotation linguistique
passage à l’échelle
robustesse

In the context of the ALVIS project, which aims at integrating linguistic information in topic-specific search engines, we developed an NLP architecture, OGMIOS, to linguistically annotate large collections of web documents with existing NLP tools. Documents can be written in French or English. The distributed architecture allows us to take into account constraints related to the scalability problem of Natural Language Processing and the domain specific tuning of the linguistic analysis. The platform is developed in Perl and is available as CPAN modules. It is a modularized framework where new resources or NLP tools can be integrated. Then, various configurations are easy to define for various domains and collections. This platform is robust to massively analyse web document collections which are heterogeneous in essence. We carried out experiments on two different collections of web documents on 20 computers. A 55,329 web documents collection dealing with biology (106 millions of words) has been annotated in 35 hours, whereas a 48,422 search engine news collection (14 millions of word) has been annotated in 3 hours and 15 minutes.
linguistic annotation, NLP platform, process scability, robustess
Les Lexiques-Miroirs. Du dictionnaire bilingue au graphe multilingue

On observe dans les dictionnaires bilingues une forte asymétrie entre les deux parties d’un même dictionnaire et l’existence de traductions et d’informations « cachées », i.e. pas directement visibles à l’entrée du mot à traduire. Nous proposons une méthodologie de récupération des données cachées ainsi que la « symétrisation » du dictionnaire grâce à un traitement automatique. L’étude d’un certain nombre de verbes et de leurs traductions en plusieurs langues a conduit à l’intégration de toutes les données, visibles ou cachées, au sein d’une base de données unique et multilingue. L’exploitation de la base de données a été rendue possible par l’écriture d’un algorithme de création de graphe synonymique qui lie dans un même espace les mots de langues différentes. Le programme qui en découle permettra de générer des dictionnaires paramétrables directement à partir du graphe.

Mots-clés : dictionnaires bilingues
graphe multilingue
algorithme
traduction automatique
polysémie verbale
dissymétrie lexicographique

Lexical asymmetry and hidden data, i.e. not directly visible into one lexical entry, are phenomena peculiar to most of the bilingual dictionaries. Our purpose is to establish a methodology to highlight both phenomena by extracting hidden data from the dictionary and by re-establishing symmetry between its two parts. So we studied a large number of verbs and integrated them into a unique multilingual database. At last, our database is turned into a “multilexical” graph thanks to an algorithm, which is binding together words from different languages into the same semantic space. This will allow us to generate automatically dictionaries straight from the graph.
bilingual dictionaries, machine translation, multilingual graph, algorithm, verbal polysemy, lexicographical asymmetry