taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Processus de décision à base de SVM pour la composition d’arbres de frames sémantiques

Cet article présente un processus de décision basé sur des classifieurs à vaste marge (SVMDP) pour extraire l’information sémantique dans un système de dialogue oral. Dans notre composant de compréhension, l’information est représentée par des arbres de frames sémantiques définies selon le paradigme FrameNet. Le processus d’interprétation est réalisé en deux étapes. D’abord, des réseaux bayésiens dynamiques (DBN) sont utilisés comme modèles de génération pour inférer des fragments d’arbres de la requête utilisateur. Ensuite, notre SVMDP dépendant du contexte compose ces fragments afin d’obtenir la représentation sémantique globale du message. Les expériences sont menées sur le corpus de dialogue MEDIA. Une procédure semi-automatique fournit une annotation de référence en frames sur laquelle les paramètres des DBN et SVMDP sont appris. Les résultats montrent que la méthode permet d’améliorer les performances d’identification de frames pour les exemples de test les plus complexes par rapport à un processus de décision déterministe ad hoc.

Mots-clés : frame sémantique
système de dialogue oral
compréhension de la parole
composition sémantique
séparateur à vaste marge

This paper presents a decision process based on Support Vector Machines to extract the semantic information from the user’s input in a spoken dialog system. In our interpretation component, the information is represented by means of trees of semantic frames, as defined in the Berkeley FrameNet paradigm, and the understanding process is performed in two steps. First Dynamic Bayesian Networks are used as generative models to sequentially infer tree fragments from the users’ inputs. Then the contextsensitive SVMDP introduced in this paper is applied to detect the relations between the frames hypothesized in the fragments and compose them to obtain the overall semantic representation of the user’s request. Experiments are reported on the French MEDIA dialogue corpus. A semi-automatic process provides a reference frame annotation of the speech training data. The parameters of DBNs and SVMDP are learned from these data. The method is shown to outperform an ad-hoc deterministic decision process on the most complex test examples for frame identification.
spoken dialogue system, spoken language understanding, semantic composition, semantic frame, support vector machines
Les entités nommées événement et les verbes de cause-conséquence

L’extraction des événements désignés par des noms est peu étudiée dans des corpus généralistes. Si des lexiques de noms déclencheurs d’événements existent, les problèmes de polysémie sont nombreux et beaucoup d’événements ne sont pas introduits par des déclencheurs. Nous nous intéressons dans cet article à une hypothèse selon laquelle les verbes induisant la cause ou la conséquence sont de bons indices quant à la présence d’événements nominaux dans leur cotexte.

Mots-clés : Entité nommée
événement
rapports de cause et conséquence

Few researches focus on nominal event extraction in open-domain corpora. Lists of cue words for events exist, but raise many problems of polysemy. In this article, we focus on the following hypothesis : verbs introducing cause or consequence links have good chances to have an event noun around them.
Named entity, event, cause and consequence links
Construction d’un lexique affectif pour le français à partir de Twitter

Un lexique affectif est un outil utile pour l’étude des émotions ainsi que pour la fouille d’opinion et l’analyse des sentiments. Un tel lexique contient des listes de mots annotés avec leurs évaluations émotionnelles. Il existe un certain nombre de lexiques affectifs pour la langue anglaise, espagnole, allemande, mais très peu pour le français. Un travail de longue haleine est nécessaire pour construire et enrichir un lexique affectif. Nous proposons d’utiliser Twitter, la plateforme la plus populaire de microblogging de nos jours, pour recueillir un corpus de textes émotionnels en français. En utilisant l’ensemble des données recueillies, nous avons estimé les normes affectives de chaque mot. Nous utilisons les données de la Norme Affective desMots Anglais (ANEW, Affective Norms of EnglishWords) que nous avons traduite en français afin de valider nos résultats. Les valeurs du coefficient tau de Kendall et du coefficient de corrélation de rang de Spearman montrent que nos scores estimés sont en accord avec les scores ANEW.

Mots-clés : Twitter
Analyse de sentiments
ANEW

Affective lexicons are a useful tool for emotion studies as well as for opinion mining and sentiment analysis. Such lexicons contain lists of words annotated with their emotional assessments. There exist a number of affective lexicons for English, Spanish, German and other languages. However, only a few of such resources are available for French. A lot of human efforts are needed to build and extend an affective lexicon. We propose to use Twitter, the most popular microblogging platform nowadays, to collect a dataset of emotional texts in French. Using the collected dataset, we estimated the affective norms of words present in our corpus. We used the dataset of Affective Norms of English Words (ANEW) that we translated into French to validate our results. Values of Kendall’s tau coefficient and Spearman’s rank correlation coefficient show that our estimated scores correlate well with the ANEW scores.
Sentiment analysis, ANEW, Twitter
Analyse d’opinion : annotation sémantique de textes chinois

Notre travail concerne l’analyse automatique des énoncés d’opinion en chinois. En nous inspirant de la théorie linguistique de l’Appraisal, nous proposons une méthode fondée sur l’usage de lexiques et de règles locales pour déterminer les caractéristiques telles que la Force (intensité), le Focus (prototypicalité) et la polarité de tels énoncés. Nous présentons le modèle et sa mise en oeuvre sur un corpus journalistique. Si pour la détection d’énoncés d’opinion, la précision est bonne (94 %), le taux de rappel (67 %) pose cependant des questions sur l’enrichissement des ressources actuelles.

Mots-clés : Analyse d’opinion
théorie de l’Appraisal

Our work concerns automatic analysis of opinion in texts. Based on the Appraisal linguistic theory, our method uses lexical and syntactic resources to process such properties as the Force, the Focus and the polarity of an opinion. We present our model and its implementation on a journalistic corpus. The precision for detecting opinion expressions is high (94%), but the recall (67%) raises the question of how to enhance the resources.
Opinion analysis, Appraisal theory
Fouille de données séquentielles d’itemsets pour l’apprentissage de patrons linguistiques

Dans cet article nous présentons une méthode utilisant l’extraction de motifs séquentiels d’itemsets pour l’apprentissage automatique de patrons linguistiques. De plus, nous proposons de nous appuyer sur l’ordre partiel existant entre les motifs pour les énumérer de façon structurée et ainsi faciliter leur validation en tant que patrons linguistiques.

Mots-clés : Fouille de données
apprentissage de patrons linguistiques
motifs séquentiels
extraction d’information

In this paper, we present a method based on the extraction of itemset sequential patterns in order to automatically generate linguistic patterns. In addition, we propose to use the partial ordering between sequential patterns to enumerate and validate them.
Data mining, sequential patterns, information extraction, linguistic pattern learning
Adapter un système de question-réponse en domaine ouvert au domaine médical

Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses.

Mots-clés : systèmes de question-réponse
domaine médical
extraction de relations

In this article, we present Esculape, a question-answering system for French dedicated to family doctors and built from OEdipe, an open-domain system. Esculape adds to OEdipe the capability to exploit the concepts and relations of a domain model, the medical domain in the present case. Although a large number of resources exist in this domain (UMLS, MeSH ...), it is not possible to rely only on them, and more specifically on the relations they contain, to answer questions. We show how this difficulty can be overcome by learning linguistic patterns for identifying relations and applying them to extract answers.
question-answering systems, relation extraction, medical domain
L’apport d’une approche hybride pour la reconnaissance des entités nommées en langue arabe

Dans cet article, nous proposons une méthode hybride pour la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe. Cette méthode profite, d’une part, des avantages de l’utilisation d’une méthode d’apprentissage pour extraire des règles permettant l’identification et la classification des entités nommées. D’autre part, elle repose sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger et améliorer le résultat de la méthode d’apprentissage. Les résultats de l’évaluation de la méthode proposée sont encourageants. Nous avons obtenu un taux global de F-mesure égal à 79.24%.

Mots-clés : reconnaissance des entités nommées
méthode d’apprentissage
Traitement de la langue arabe

In this paper, we propose a hybrid method for Arabic named entities recognition. This method takes advantage of the use of a learning method to extract rules for the identification and classification of named entities. Moreover, it is based on a set of rules extracted manually to correct and improve the outcome of the learning method. The evaluation results are encouraging as we get an overall F-measure equal to 79.24%.
Arabic language processing, named entity recognition, learning method
Exploitation de résultats d’analyse syntaxique pour extraction semi-supervisée des chemins de relations

Le présent article décrit un travail en cours sur l’acquisition des patrons de relations entre entités nommées à partir de résultats d’analyse syntaxique. Sans aucun patron prédéfini, notre méthode fournit des chemins syntaxiques susceptibles de représenter une relation donnée à partir de quelques exemples de couples d’entités nommées entretenant la relation en question.

Mots-clés : Extraction des connaissances
extraction des patrons
relation des entités nommées
arbre syntaxique dépendanciel

This paper describes our current work on the acquisition of named entity relation patterns from parsing results. Without any predefined pattern, our method provides candidate syntactic paths that represent a given relationship with a small seed set of named entity pairs on this relationship.
Knowledge extraction, pattern extraction, named entity relation, syntactic dependency tree
Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes

Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

Mots-clés : Reconnaissance d’Entités Nommées
Ester2
Motifs
Séquences Hiérarchiques

In this paper, we present and analyze the results obtained by our named entity recognition system, CasEN, during the Ester2 evaluation campaign.We identify on what difficulties our system was the most challenged, which mainly are : out-of-vocabulary words, metonymy and detection of the boundaries of named entities. Next, we propose a direction which may help us for improving performances of our system, by using exhaustive hierarchical and sequential data mining algorithms. This approach aims at extracting patterns corresponding to useful linguistic constructs for recognizing named entities. Finaly, we describe our experiments, give the results we currently obtain and analyze those results.
Named Entity Recognition, Hierarchical Sequences, Patterns, Ester2
Traduction de requêtes basée sur Wikipédia

Cet article s'inscrit dans le domaine de la recherche d'information multilingue. Il propose une méthode de traduction automatique de requêtes basée sur Wikipédia. Une phase d'analyse permet de segmenter la requête en syntagmes ou unités lexicales à traduire en s'appuyant sur les liens multilingues entre les articles de Wikipédia. Une deuxième phase permet de choisir, parmi les traductions possibles, celle qui est la plus cohérente en s'appuyant sur les informations d'ordre sémantique fournies par les catégories associées à chacun des articles de Wikipédia. Cet article justifie que les données issues de Wikipédia sont particulièrement pertinentes pour la traduction de requêtes, détaille l'approche proposée et son implémentation, et en démontre le potentiel par la comparaison du taux d'erreur du prototype de traduction avec celui d'autres services de traduction automatique.

Mots-clés : traduction de requêtes
Wikipédia
recherche d'information multilingue

This work investigates query translation using only Wikipedia-based resources in a two steps approach: analysis and disambiguation. After arguing that data mined from Wikipedia is particularly relevant to query translation, we detail the implementation of the approach. In the analysis phase, queries are segmented into lexical units that are associated to several possible translations using a bilingual dictionary extracted from Wikipedia. During the second phase, one translation is chosen amongst the various candidates, based on consistency, asserted with the help of semantic information carried by categories associated to Wikipedia articles. These two steps take advantage of data mined from Wikipedia, which is very rich and detailed, constantly updated but also easy and free to access. We report promising results regarding translation accuracy.
cross language information retrieval, query translation, Wikipedia
TerminoWeb : recherche et analyse d’information thématique

Notre démonstration porte sur le prototype TerminoWeb, une plateforme Web qui permet (1) la construction automatique d’un corpus thématique à partir d’une recherche de documents sur le Web, (2) l’extraction de termes du corpus, et (3) la recherche d’information définitionnelle sur ces termes en corpus. La plateforme intégrant les trois modules, elle aidera un langagier (terminologue, traducteur, rédacteur) à découvrir un nouveau domaine (thème) en facilitant la recherche et l’analyse de documents informatifs pertinents à ce domaine.

Mots-clés : information thématique
extraction de termes
construction de corpus
découverte de contextes définitionnels

Our demonstration shows the TerminoWeb prototype, a Web platform which can (1) automatically assemble a thematic corpus from Web documents, (2) extract terms from that corpus, and (3) find definitional information in the corpus about terms of interest. As the platform integrates all three modules, it can help a language worker (terminologist, translator, writer) to explore a new domain (theme) as it facilitates the gathering and analysis of informative documents about that domain.
thematic information, corpus construction, term extraction, definitional contexts discovery
L'intégration d'un outil de repérage d'entités nommées pour la langue arabe dans un système de veille

Dans cette démonstration, nous présentons l'implémentation d'un outil de repérage d'entités nommées à base de règle pour la langue arabe dans le système de veille médiatique EMM (Europe Media Monitor).

Mots-clés : langue arabe
système de veille médiatique
Étiquetage des entités nommées

We will present in this demo an Arabic rule-based named entity recogntion tool which is integrated within the news monitoring system EMM (Europe Media Montior).
Named entity recognition, Arabic language, news monitoring system
Expressive : Génération automatique de parole expressive à partir de données non linguistiques

Nous présentons Expressive, un système de génération de parole expressive à partir de données non linguistiques. Ce système est composé de deux outils distincts : Taittingen, un générateur automatique de textes d’une grande variété lexico-syntaxique produits à partir d’une représentation conceptuelle du discours, et StyloPhone, un système de synthèse vocale multi-styles qui s’attache à rendre le discours produit attractif et naturel en proposant différents styles vocaux.

Mots-clés : expressivité
synthèse vocale
Génération de texte

We present Expressive, a system that converts non-linguistic data into expressive speech. This system is made of two distinct parts : Taittingen, a natural language generation tool able to produce lexically and syntactically rich texts from a discourse abstract representation, and StyloPhone, a text-to-speech synthesis system that proposes varying speaking styles, to make the speech sound both more attractive and natural.
Natural language generation, text-to-speech synthesis, expressiveness
Exploitation de Wikipédia pour l’Enrichissement et la Construction des Ressources Linguistiques

Cet article présente une approche et des résultats utilisant l'encyclopédie en ligne Wikipédia comme ressource semi-structurée de connaissances linguistiques et en particulier comme un corpus comparable pour l’extraction de terminologie bilingue. Cette approche tend à extraire d’abord des paires de terme et traduction à partir de types des informations, liens et textes de Wikipédia. L’étape suivante consiste à l’utilisation de l’information linguistique afin de ré-ordonner les termes et leurs traductions pertinentes et ainsi éliminer les termes cibles inutiles. Les évaluations préliminaires utilisant les paires de langues français-anglais, japonais-français et japonais-anglais ont montré une bonne qualité des paires de termes extraits. Cette étude est très favorable pour la construction et l’enrichissement des ressources linguistiques tels que les dictionnaires et ontologies multilingues. Aussi, elle est très utile pour un système de recherche d’information translinguistique (RIT).

Mots-clés : Wikipédia
corpus comparable
Terminologie bilingue
ontologie multilingue

Multilingual linguistic resources are usually constructed from parallel corpora, but since these corpora are available only for selected text domains and language pairs, the potential of other resources is being explored as well. This article seeks to explore and exploit the idea of using multilingual web-based encyclopaedias such as Wikipedia as comparable corpora for bilingual terminology extraction. We propose an approach to extract terms and their translations from different types of Wikipedia link information and texts. The next step will be using a linguistic-based information to re-rank and filter the extracted term candidates in the target language. Preliminary evaluations using the combined statisticsbased and linguistic-based approaches were applied on Japanese-French, French-English and Japanese- French. These evaluations showed a real open improvement and good quality of the extracted term candidates for building or enriching multilingual ontologies, dictionaries or feeding a cross-language information retrieval system with the related expansion terms of the source query.
Bilingual terminology, comparable corpora, Wikipedia, mulilingual ontologies
Traitement automatique des langues des signes : le projet Dicta-Sign, des corpus aux applications

Cet article présente Dicta-Sign, un projet de recherche sur le traitement automatique des langues des signes (LS), qui aborde un grand nombre de questions de recherche : linguistique de corpus, modélisation linguistique, reconnaissance et génération automatique. L’objectif de ce projet est de réaliser trois applications prototypes destinées aux usagers sourds : un traducteur de termes de LS à LS, un outil de recherche par l’exemple et un Wiki en LS. Pour cela, quatre corpus comparables de cinq heures de dialogue seront produits et analysés. De plus, des avancées significatives sont attendues dans le domaine des outils d’annotation. Dans ce projet, le LIMSI est en charge de l’élaboration des modèles linguistiques et participe aux aspects corpus et génération automatique. Nous nous proposons d’illustrer l’état d’avancement de Dicta-Sign au travers de vidéos extraites du corpus et de démonstrations des outils de traitement et de génération d’animations de signeur virtuel.

Mots-clés : Langue des signes
génération automatique
corpus vidéo comparables
reconnaissance automatique

This paper presents Dicta-Sign, a research project related to sign language (SL) processing. It covers numerous research topics: corpus linguistics, linguistic modelling, automatic recognition and generation. The aim of this project is to design three proof-of-concept end user applications: an SL-to-SL term translator, a search-by-example tool, and a SL wiki. For that, four comparable corpora of five hours will be produced and analysed. Aside from these applications, we also expect major improvements to be integrated to annotation tools. In this project, LIMSI is in charge of the linguistic modelling, and participates in building the corpus and in the generation efforts. We propose to illustrate the current work with excerpts from the corpus and demonstrations of the processing and generation tools.
Sign languages, comparable video corpora, automatic recognition, automatic generation
FipsColor : grammaire en couleur interactive pour l’apprentissage du français

L'analyseur multilingue FiPS permet de transformer une phrase en une structure syntaxique riche et accompagnée d'informations lexicales, grammaticales et thématiques. On décrit ici une application qui adapte les structures en constituants de l’analyseur FiPS à une nomenclature grammaticale permettant la représentation en couleur. Cette application interactive et disponible en ligne (http://latl.unige.ch/fipscolor) peut être utilisée librement par les enseignants et élèves de primaire.

Mots-clés : analyse syntaxique
grammaire générative
services web
tei

The FiPS parser analyzes a sentence into a syntactic structure reflecting lexical, grammatical and thematic information. The present paper describes the adaptation of the structures in terms of constituents as existent in FiPS to a grammatical annotation, as well as its coloured representation. This online interactive application (available at http://latl.unige.ch/fipscolor) can be freely used by teachers and pupils of primary education.
chart parser, generative grammar, web services, tei