taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue

Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.

Mots-clés : termes
Relations sémantiques
domaine de spécialité
médecine
contexte crosslangue

Grouping of terms based on linguistic and semantic regularities in a cross-lingual context
We propose to exploit the Natural Language Processing methods dedicated to terminology structuring independently in two languages (English and French) and then to merge the results obtained in each language. The terms are grouped into clusters thanks to the generated relations. The evaluation of the relations is done via the comparison of the clusters with the reference data and the baseline, while the complementarity of the relations is analyzed through their involvement in the clusters of terms. Our results indicate that : each language contributes almost equally to the generated results ; the number of common hierarchical relations is greater than the number of common synonym relations. On the whole, the obtained results point out that in a cross-language context, each language brings additional linguistic and semantic regularities. The union of the results obtained in each language improves the overall quality of the clusters.
Semantic relations, terms, specialized areas, medicine, cross-lingual context
WoNeF : amélioration, extension et évaluation d’une traduction française automatique de WordNet

Identifier les sens possibles des mots du vocabulaire est un problème difficile demandant un travail manuel très conséquent. Ce travail a été entrepris pour l’anglais : le résultat est la base de données lexicale WordNet, pour laquelle il n’existe encore que peu d’équivalents dans d’autres langues. Néanmoins, des traductions automatiques de WordNet vers de nombreuses langues cibles existent, notamment pour le français. JAWS est une telle traduction automatique utilisant des dictionnaires et un modèle de langage syntaxique. Nous améliorons cette traduction, la complétons avec les verbes et adjectifs de WordNet, et démontrons la validité de notre approche via une nouvelle évaluation manuelle. En plus de la version principale nommée WoNeF, nous produisons deux versions supplémentaires : une version à haute précision (93% de précision, jusqu’à 97% pour les noms), et une version à haute couverture contenant 109 447 paires (littéral, synset).

Mots-clés : traduction
WordNet
désambiguïsation lexicale
ressource

WoNeF, an improved, extended and evaluated automatic French translation of WordNet
Identifying the various possible meanings of each word of the vocabulary is a difficult problem that requires a lot of manual work. It has been tackled by the WordNet lexical semantics database in English, but there are still few resources available for other languages. Automatic translations of WordNet have been tried to many target languages such as French. JAWS is such an automatic translation of WordNet nouns to French using bilingual dictionaries and a syntactic langage model. We improve the existing translation precision and coverage, complete it with translations of verbs and adjectives and enhance its evaluation method, demonstrating the validity of the approach. In addition to the main result called WoNeF, we produce two additional versions : a high-precision version with 93% precision (up to 97% on nouns) and a high-coverage version with 109,447 (literal, synset) pairs.
WordNet, Word Sense Disambiguation, translation, resource
Approches statistiques discriminantes pour l’interprétation sémantique multilingue de la parole

Les approches statistiques sont maintenant très répandues dans les différentes applications du traitement automatique de la langue et le choix d’une approche particulière dépend généralement de la tâche visée. Dans le cadre de l’interprétation sémantique multilingue, cet article présente une comparaison entre les méthodes utilisées pour la traduction automatique et celles utilisées pour la compréhension de la parole. Cette comparaison permet de proposer une approche unifiée afin de réaliser un décodage conjoint qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de transducteurs à états finis qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre les composants d’un système d’interaction vocale homme-machine.

Mots-clés : compréhension multilingue
système de dialogue
CRF
graphes d’hypothèses

Discriminative statistical approaches for multilingual speech understanding
Statistical approaches are now widespread in the various applications of natural language processing and the elicitation of an approach usually depends on the targeted task. This paper presents a comparison between the methods used for machine translation and speech understanding. This comparison allows to propose a unified approach to perform a joint decoding which translates a sentence and assign semantic tags to the translation at the same time. This decoding is achieved through a finite-state transducer approach which allows to compose a translation graph with an understanding graph. This representation can be generalized to allow the rich transmission of information between the components of a human-machine vocal interface.
multilingual understanding, dialogue system, CRF, hypothesis graphs
Identification automatique des relations discursives « implicites » à partir de données annotées et de corpus bruts

Cet article présente un système d’identification des relations discursives dites « implicites » (à savoir, non explicitement marquées par un connecteur) pour le français. Etant donné le faible volume de données annotées disponibles, notre système s’appuie sur des données étiquetées automatiquement en supprimant les connecteurs non ambigus pris comme annotation d’une relation, une méthode introduite par (Marcu et Echihabi, 2002). Comme l’ont montré (Sporleder et Lascarides, 2008) pour l’anglais, cette approche ne généralise pas très bien aux exemples de relations implicites tels qu’annotés par des humains. Nous arrivons au même constat pour le français et, partant du principe que le problème vient d’une différence de distribution entre les deux types de données, nous proposons une série de méthodes assez simples, inspirées par l’adaptation de domaine, qui visent à combiner efficacement données annotées et données artificielles. Nous évaluons empiriquement les différentes approches sur le corpus ANNODIS : nos meilleurs résultats sont de l’ordre de 45.6% d’exactitude, avec un gain significatif de 5.9% par rapport à un système n’utilisant que les données annotées manuellement.

Mots-clés : relations implicites
analyse du discours
apprentissage automatique

Automatically identifying implicit discourse relations using annotated data and raw corpora
This paper presents a system for identifying « implicit » discourse relations (that is, relations that are not marked by a discourse connective). Given the little amount of available annotated data for this task, our system also resorts to additional automatically labeled data wherein unambiguous connectives have been suppressed and used as relation labels, a method introduced by (Marcu et Echihabi, 2002). As shown by (Sporleder et Lascarides, 2008) for English, this approach doesn’t generalize well to implicit relations as annotated by humans. We show that the same conclusion applies to French due to important distribution differences between the two types of data. In consequence, we propose various simple methods, all inspired from work on domain adaptation, with the aim of better combining annotated data and artificial data. We evaluate these methods through various experiments carried out on the ANNODIS corpus : our best system reaches a labeling accuracy of 45.6%, corresponding to a 5.9% significant gain over a system solely trained on manually labeled data.
discourse analysis, implicit relations, machine learning
Apprentissage d’une hiérarchie de modèles à paires spécialisés pour la résolution de la coréférence

Nous proposons une nouvelle méthode pour améliorer significativement la performance des modèles à paires de mentions pour la résolution de la coréférence. Étant donné un ensemble d’indicateurs, notre méthode apprend à séparer au mieux des types de paires de mentions en classes d’équivalence, chacune de celles-ci donnant lieu à un modèle de classification spécifique. La procédure algorithmique proposée trouve le meilleur espace de traits (créé à partir de combinaisons de traits élémentaires et d’indicateurs) pour discriminer les paires de mentions coréférentielles. Bien que notre approche explore un très vaste ensemble d’espaces de trait, elle reste efficace en exploitant la structure des hiérarchies construites à partir des indicateurs. Nos expériences sur les données anglaises de la CoNLL-2012 Shared Task indiquent que notre méthode donne des gains de performance par rapport au modèle initial utilisant seulement les traits élémentaires, et ce, quelque soit la méthode de formation des chaînes ou la métrique d’évaluation choisie. Notre meilleur système obtient une moyenne de 67.2 en F1-mesure MUC, B3 et CEAF ce qui, malgré sa simplicité, le situe parmi les meilleurs systèmes testés sur ces données.

Mots-clés : résolution de la coréférence
apprentissage automatique

Learning a hierarchy of specialized pairwise models for coreference resolution
This paper proposes a new method for significantly improving the performance of pairwise coreference models. Given a set of indicators, our method learns how to best separate types of mention pairs into equivalence classes for which we construct distinct classification models. In effect, our approach finds the best feature space (derived from a base feature set and indicator set) for discriminating coreferential mention pairs. Although our approach explores a very large space of possible features spaces, it remains tractable by exploiting the structure of the hierarchies built from the indicators. Our experiments on the CoNLL-2012 shared task English datasets indicate that our method is robust to different clustering strategies and evaluation metrics, showing large and consistent improvements over a single pairwise model using the same base features. Our best system obtains 67.2 of average F1 over MUC, B3, and CEAF which, despite its simplicity, places it among the best performing systems on these datasets.
coreference resolution, machine learning
Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles

Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.

Mots-clés : apprentissage supervisé
structures énumératives parallèles
extraction de relations
mise en forme matérielle
construction d’ontologies

A Supervised learning for the identification of semantic relations in parallel enumerative structures
This work falls within the framework of ontology engineering and learning from encyclopedic or scientific texts. Our original contribution lies within the extraction of semantic relations expressed beyond the text linearity. To this end, we relied on the semantics behind the typo-dispositional characters whose function is to supplement the strictly linguistic formulations that could be more difficult to exploit. The work reported here is dealing with the semantic relations carried by the parallel enumerative structures. Although they display discontinuities between their various components, these enumerative structures form a whole at the semantic level. They are textual structures that are prone to hierarchic relations. After defining a typology of the relationships carried by this type of structure, we are proposing a learning approach aimed at their identification. Based on features including lexico-syntactic and typo-dispositional informations, the first results led an accuracy of 61.1%.
relationship extraction, parallel enumerative structures, material shaping, supervised learning, ontology learning
Techniques de TAL et corpus pour faciliter les formulations en anglais scientifique écrit

Nous présentons l'adaptation de la base d'écrits scientifiques en ligne Scientext pour un « nouveau » public : chercheurs et autres auteurs français d'écrits scientifiques, ayant besoin de rédiger en anglais. Cette adaptation a consisté à ajouter dans la base des requêtes précodées qui permettent d'afficher les contextes dans lesquels les auteurs d'articles scientifiques en anglais expriment leur objectif de recherche et à enrichir l'interface ScienQuest de nouvelles fonctionnalités pour mémoriser et réafficher les contextes pertinents, pour faciliter la consultation par un public plus large. Les nombreuses descriptions linguistiques de la rhétorique des articles scientifiques insistent sur l'importance de la création et de l'occupation d'une « niche » de recherche. Chercheurs et doctorants ont ici un moyen d'en visualiser des exemples sans connaître sa formulation a priori, via nos requêtes. Notre évaluation sur le corpus de test en donne une précision globale de 86,5 %.

Mots-clés : anglais
Scientext
ScienQuest
patrons lexico-syntaxiques

NLP and corpus techniques for finding formulations that facilitate scientific writing in English
This paper presents adaptations of the query options integrated into the online corpus Scientext so as to better serve a new audience: French scientists writing in English. We added pre-coded queries that display the contexts in which authors of scientific articles in English state their research objective. Furthermore, new functional options enrich the ScienQuest interface allowing results to be filtered for noise and then saved for consultation by a larger public. Previous studies on the scientific discourse and rhetoric of scientific articles have highlighted the importance of establishing and occupying a research niche. Here, francophone researchers and doctoral students without prior discursive knowledge, can access authentic and multiple ways of formulating a research objective. Our evaluation of a test corpus showed an overall accuracy of 86.5 %.
ESP, lexico-syntactic patterns, ScienQuest, Scientext
Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français

Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.

Mots-clés : corpus arboré
construction de corpus
étiquetage morpho-syntaxique

Construction of a Free Large Part-of-Speech Annotated Corpus in French
This paper studies the possibility of creating a new part-of-speech annotated corpus in French from an existing one. The objectives are to propose an exit from the restrictive licence of the source corpus and to obtain a perpetual modernisation of texts. Results show that it is possible to train a state-of-the-art POS-tagger from an automatically tagged corpus if this one is large enough.
French treebank, Building a corpus, Part-of-Speech Tagging
Vers un treebank du français parlé

Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.

Mots-clés : français parlé
Corpus arboré
corpus oral
analyse syntaxique automatique

Towards a treebank of spoken French
We present the first results of an attempt to build a spoken treebank for French. It has been conducted as part of the ANR project Etape (resp. G. Gravier). Contrary to other languages such as English (see the Switchboard treebank (Meteer, 1995)), there is no sizable spoken corpus for French annotated for syntactic constituents and grammatical functions. Our project is to build such a resource which will be a natural extension of the Paris 7 treebank (FTB : (Abeillé et al., 2003))) for written French, in order to be able to compare with similar annotations written and spoken French. We have reused and adapted the parser (Petrov et al., 2006) which has been trained on the written treebank, with manual correction and validation. The first results are promising.
Treebank, spoken French, spoken corpus, parsing
L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane

L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.

Mots-clés : Analyse syntaxique en dépendances
ambiguïtés
beam search
évaluation

Applying a Beam Search to Transition-based Dependency Parsing: a Case Study for French with the Talismane Suite
Transition-based dependency parsing often uses deterministic techniques, where each parse step provides a single solution as the input to the next step. The same is true for the entire analysis chain which transforms raw text into a dependency graph, generally composed of four modules (sentence detection, tokenising, pos-tagging and parsing): each module provides only a single solution to the following module. However, some ambiguities cannot be resolved without taking the next level into consideration. In this article, we present Talismane, an open-source suite of tools providing a complete statistical parser of French. More specifically, we study the contribution of a beam search to syntax parsing. Our analysis allows us to conclude on the most appropriate beam width (enabling us to attain an accuracy of 88.5%, slightly higher than comparable tools), and on the best strategies concerning beam propagation from one level of analysis to the next.
Dependency parsing, ambiguities, evaluation, beam search
Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique

L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.

Mots-clés : cohésion lexicale
segmentation thématique
rupture de cohésion
journaux télévisés

A probabilistic segment model combining lexical cohesion and disruption for topic segmentation
Identifying topical structure in any text-like data is a challenging task. Most existing techniques rely either on maximizing a measure of the lexical cohesion or on detecting lexical disruptions. A novel method combining the two criteria so as to obtain the best trade-off between cohesion and disruption is proposed in this paper. A new statistical model is defined, based on the work of Isahara and Utiyama (2001), maintaining the properties of domain independence and limited a priori of the latter. Evaluations are performed both on written texts and on automatic transcripts of TV shows, the latter not respecting the norms of written texts, thus increasing the difficulty of the task. Experimental results demonstrate the relevance of combining lexical cohesion and disrupture.
topic segmentation, lexical cohesion, lexical disrupture, TV broadcast news