taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
État de l’art sur l’acquisition de relations sémantiques entre termes : contextualisation des relations de synonymie

L’accès au contenu des textes de spécialité est une tâche difficile à réaliser. Cela nécessite la définition de méthodes automatiques ou semi-automatiques pour identifier des relations sémantiques entre les termes que contiennent ces textes. Nous distinguons les approches de TAL permettant d’acquérir ces relations suivant deux types d’information : la structure interne des termes ou le contexte de ces termes en corpus. Afin d’améliorer la qualité des relations acquises et faciliter leur réutilisation en corpus, nous nous intéressons à la prise en compte du contexte dans une méthode d’acquisition de relations de synonymie basée sur l’utilisation de la structure interne des termes. Nous présentons les résultats d’une expérience préliminaire tenant compte de l’usage des termes dans un corpus biomédical en anglais. Nous donnons quelques pistes de travail pour définir des contraintes sémantiques sur les relations de synonymie acquises.

Mots-clés : Acquisition de relations
Relations sémantiques
Synonymie
Terminologie
Domaine Biomédical
Corpus de spécialité

State of the Art on the Acquisition of Semantic Relations between Terms : Contextualisation of the Synonymy Relations
Accessing to the context of specialised texts is a crucial but difficult task. It requires automatic or semi-automatic methods dedicated to the identification of semantic relations between terms appearing in the texts. NLP approaches for acquiring semantic relations between terms can be distinguished according to the type of information : the internal structure of the terms and the term context. In order to improve the quality of the acquired synonymy relations and their reusability in other corpora, we aim at taking into account the context into an approach based on the internal structure of the terms. We present the results of a preliminary experiment taking into account the use of the terms in a English biomedical corpora. This experiment will be helpful to add semantic constraints to the already acquired synonymy relations.
Relation Acquisition, Synonymy, Semantic Relations, Terminology, Biomedical Domain, Specialised corpora
Extraction de PCFG et analyse de phrases pré-typées

Cet article explique la chaîne de traitement suivie pour extraire une grammaire PCFG à partir du corpus de Paris VII. Dans un premier temps cela nécessite de transformer les arbres syntaxiques du corpus en arbres de dérivation d’une grammaire AB, ce que nous effectuons en utilisant un transducteur d’arbres généralisé ; il faut ensuite extraire de ces arbres une PCFG. Le transducteur d’arbres généralisé est une variation des transducteurs d’arbres classiques et c’est l’extraction de la grammaire à partir des arbres de dérivation qui donnera l’aspect probabiliste à la grammaire. La PCFG extraite est utilisée via l’algorithme CYK pour l’analyse de phrases.

Mots-clés : PCFG
transducteur d’arbre
algorithme CYK
Extraction de grammaire
grammaire de Lambek

PCFG Extraction and Pre-typed Sentences Analysis
This article explains the way we extract a PCFG from the Paris VII treebank. Firslty, we need to transform the syntactic trees of the corpus into derivation trees. The transformation is done with a generalized tree transducer, a variation of the usual top-down tree transducers, and gives as result some derivation trees for an AB grammar. Secondely, we have to extract a PCFG from the derivation trees. For this, we assume that the derivation trees are representative of the grammar. The extracted grammar is used, via the CYK algorithm, for sentence analysis.
Grammar Extraction, Lambek grammar, PCFG, tree transducer, CYK Algorithm
Acquisition de lexique bilingue d’expressions polylexicales: Une application à la traduction automatique statistique

Cet article décrit une méthode permettant d’acquérir un lexique bilingue d’expressions polylexicales (EPLS) à partir d’un corpus parallèle français-anglais. Nous identifions dans un premier temps les EPLS dans chaque partie du corpus parallèle. Ensuite, nous proposons un algorithme d’alignement assurant la mise en correspondance bilingue d’EPLS. Pour mesurer l’apport du lexique construit, une évaluation basée sur la tâche de Traduction Automatique Statistique (TAS) est menée. Nous étudions les performances de trois stratégies dynamiques et d’une stratégie statique pour intégrer le lexique bilingue d’expressions polylexicales dans un système de TAS. Les expériences menées dans ce cadre montrent que ces unités améliorent significativement la qualité de traduction.

Mots-clés : Expression polylexicale
traduction automatique statistique
alignement bilingue

Mining a Bilingual Lexicon of MultiWord Expressions : A Statistical Machine Translation Evaluation Perspective
This paper describes a method aiming to construct a bilingual lexicon of MultiWord Expressions (MWES) from a French-English parallel corpus. We first extract monolingual MWES from each part of the parallel corpus. The second step consists in acquiring bilingual correspondences of MWEs. In order to assess the quality of the mined lexicon, a Statistical Machine Translation (SMT) task-based evaluation is conducted. We investigate the performance of three dynamic strategies and of one static strategy to integrate the mined bilingual MWES lexicon in a SMT system. Experimental results show that such a lexicon significantly improves the quality of translation.
MultiWord expression, bilingual alignment, statistical machine translation
Quelques variations sur les mesures de comparabilité quantitatives et évaluations sur des corpus comparables Français-Anglais synthétiques

Dans la suite des travaux de (Li et Gaussier, 2010) nous abordons dans cet article l'analyse d'une famille de mesures quantitatives de comparabilité pour la construction ou l'évaluation des corpus comparables. Après avoir rappelé la définition de la mesure de comparabilité proposée par (Li et Gaussier, 2010), nous développons quelques variantes de cette mesure basées principalement sur la prise en compte des fréquences d'occurrences des entrées lexicales et du nombre de leurs traductions. Nous comparons leurs avantages et inconvénients respectifs dans le cadre d'expérimentations basées sur la dégradation progressive du corpus parallèle Europarl par remplacement de blocs selon la méthodologie suivie par (Li et Gaussier, 2010). L'impact sur ces mesures des taux de couverture des dictionnaires bilingues vis-à-vis des blocs considérés est également examiné.

Mots-clés : Mesures de comparabilité
Évaluation
Corpus comparables

Some variations on quantitative comparability measures and evaluations on synthetic French-English comparable corpora
Following the pioneering work by (Li et Gaussier, 2010) we address in this paper the analysis of a family of quantitative measures of comparability dedicated to the construction or evaluation of comparable corpora. After recalling the definition of the comparability measure proposed by (Li et Gaussier, 2010), we develop some variants of this measure based primarily on the consideration of the occurrence frequency of lexical entries and the number of their translations. We compare the respective advantages and disadvantages of these variants in the context of an experiments based on the progressive degradation of the Europarl parallel corpus, by replacing blocks according to the methodology followed by (Li et Gaussier, 2010). The impact of the coverage of bilingual dictionaries on these measures is also discussed.
Comparable corpora, Comparability measures, Evaluation
Inférence grammaticale guidée par clustering

Dans cet article, nous nous focalisons sur la manière d’utiliser du clustering hiérarchique pour apprendre une grammaire AB à partir d’arbres de dérivation partiels. Nous décrirons brièvement les grammaires AB ainsi que les arbres de dérivation dont nous nous servons comme entrée pour l’algorithme, puis la manière dont nous extrayons les informations des corpus arborés pour l’étape de clustering. L’algorithme d’unification, dont le pivot est le cluster, sera décrit et les résultats analysés en détails.

Mots-clés : inférence grammaticale
clustering hiérarchique
grammaires catégorielles

Clustering for categorial grammar induction
In this article, we describe the way we use hierarchical clustering to learn an AB grammar from partial derivation trees. We describe AB grammars and the derivation trees we use as input for the clustering, then the way we extract information from Treebanks for the clustering. The unification algorithm, based on the information extracted from our cluster, will be explained and the results discussed.
categorial grammars, hierarchical clustering, grammatical inference
Améliorer l’extraction et la description d’expressions polylexicales grâce aux règles transformationnelles

Cet article présente une méthodologie permettant d’extraire et de décrire des locutions verbales vis-à-vis de leur comportement transformationnel. Plusieurs objectifs sont ciblés : 1) extraire automatiquement les expressions phraséologiques et en particulier les expressions figées, 2) décrire linguistiquement le comportement des phraséologismes 3) comparer les méthodes statistiques et notre approche et enfin 4) montrer l’importance de ces expressions dans un outil de classification de textes.

Mots-clés : extraction
expressions polylexicales
locution verbale
expressions figées
classification de textes
transformation

Enhance Multiword Expressions Extraction and Description with Transformational Rules
This paper presents a methodology to extract and describe verbal multiword expressions using their transformational behavior. Several objectives are targeted: 1) automatically extracting MWE and especially frozen expression, 2) describing linguistically their MWE behavior, 3) comparing statistical methods and our approach, and finally 4) showing the importance of MWE in a text classification tool.
multiword expression, verbal phrase, extraction, transformation, text classification
Construction de corpus multilingues : état de l’art

Les corpus multilingues sont extensivement exploités dans plusieurs branches du traitement automatique des langues. Cet article présente une vue d’ensemble des travaux en construction automatique de ces corpus. Nous traitons ce sujet en donnant premièrement un aperçu de différentes perceptions de la comparabilité. Nous examinons ensuite les principales approches de calcul de similarité, de construction et d’évaluation développées dans le domaine. Nous observons que Le calcul de la similarité textuelle se fait généralement sur la base de statistiques de corpus, de la structure de ressources ontologiques ou de la combinaison de ces deux approches. Dans un cadre multilingue avec l’utilisation d’un dictionnaire multilingue ou d’un traducteur automatique, de nombreux problèmes apparaissent. L’exploitation d’une ressource ontologique multilingue semble être une solution. En classification, la problématique de l’ajout de documents à la base initiale sans affecter la qualité des clusters demeure ouverte.

Mots-clés : corpus multilingues
comparabilité
classification
similarité textuelle translingue

Multilingual document clustering : state of the art
Multilingual corpora are extensively exploited in several branches of natural language processing. This paper presents an overview of works in the automatic construction of such corpora. We address this topic by first providing an overview of different perceptions of comparability. We then examine the main approaches to similarity computation, construction and evaluation developed in the field. We notice that the measurement of the textual similarity is usually based on corpus statistics or the structure of ontological resources or on a combination of these two approaches. In a multilingual framework, with the use of a multilingual dictionary or a machine translator, many problems arise. The exploitation of a multilingual ontological ressource seems to be a worthy option. In clustering, the problem of adding documents to the initial base without affecting the quality of clusters remains open.
multilingual corpora, comparability, crosslingual textual similarity, classification
Développement de ressources pour l’entrainement et l’utilisation de l’étiqueteur morphosyntaxique TreeTagger sur l’arabe

Dans cet article, nous présentons les étapes du développement de ressources pour l’entraînement et l’utilisation d’un nouvel outil de l’étiquetage morphosyntaxique de la langue arabe. Nous avons mis en oeuvre un système basé sur l'étiqueteur stochastique TreeTagger, réputé pour son efficacité et la généricité de son architecture. Pour ce faire, nous avons commencé par la constitution de notre corpus de travail. Celui-ci nous a d'abord servi à réaliser l'étape de segmentation lexicale. Dans un second temps, ce corpus a permis d'effectuer l'entrainement de TreeTagger, grâce à un premier étiquetage réalisé avec l'étiqueteur ASVM 1.0, suivi d'une phase de correction manuelle. Nous détaillons ainsi les prétraitements requis, et les différentes étapes de la phase d'apprentissage avec cet outil. Nous terminons par une évaluation sommaire des résultats, à la fois qualitative et quantitative. Cette évaluation, bien que réalisée sur un corpus de test de taille modeste, montre que nos premiers résultats sont encourageants.

Mots-clés : TreeTagger
étiquetage morphosyntaxique
langue arabe
ASVM 1.0
TALN
corpus d'apprentissage
segmentation de l'arabe
arbre de décision
lexique
jeux d’étiquette

Development of resources for training and the use of the tagger TreeTagger on Arabic
In this paper, we present the steps of the development of resources for training and the use of a new tool for the part-of-speech tagging of Arabic. We implemented a tagging system based on TreeTagger, a generic stochastic tagging tool, very popular for its efficiency. First of all, we began by gathering a working corpus, large enough to ensure a general linguistic coverage. This corpus has been used to implement the tokenization process, as well as to train TreeTagger. We first present our method of tokenization, then we describe all the steps of the preprocessing and training process, using ASVM 1.0 to yield a raw POS tagging that was subsequently manually corrected. Finally, we implemented a straightforward evaluation of the outputs, both in a quantitative and qualitative way, on a small test corpus. Though restricted, this evaluation showed really encouraging results.
NLP, Arabic language, training corpus, POS tagging, tokenization, decision tree, lexicon, tagsets, TreeTagger, ASVM 1.0
Détection de polarité d’opinions dans les forums en langue arabe par fusion de plusieurs SVM

Cet article décrit notre contribution sur la détection de polarité d’opinions en langue arabe par apprentissage supervisé. En effet le système proposé comprend trois phases: le prétraitement du corpus, l’extraction des caractéristiques et la classification. Pour la deuxième phase, nous utilisons vingt caractéristiques dont les principales sont l’émotivité, la réflexivité, l’adressage et la polarité. La phase de classification représente dans notre travail la combinaison des plusieurs classifieurs SVMs (Machine à Vecteur de Support) pour résoudre le problème multi classes. Nous avons donc analysés les deux stratégies de SVM multi classes qui sont : « un contre tous » et « un contre un » afin de comparer les résultats et améliorer la performance du système global.

Mots-clés : apprentissage supervisé
Fouille d’opinions
Machine à Vecteur de Support (SVM)
combinaison des classifieurs

Polarity Opinion Detection in Arabic Forums by Fusing Multiple SVMs
This article describes our contribution on the polarity’s detection of opinions in Arabian language by supervised training. Indeed the proposed system consists of three phases: the pretreatment of the corpus, the extraction of the features and the classification. For the second phase, we use twenty features of which the main are emotionalism, the reflexivity, the adressage and the polarity. The phase of classification represents in our work the combination of the several SVMs (Support Vector Machine),to solve the multi class problem. We analyzed the two strategies of the SVMs multi class that are: "one against all" and "one against one" in order to compare the results and to improve the performance of the global system.
Opinion Mining, supervised training, Support Vector Machine (SVM), classifiers combination
État de l’art des méthodes d’extraction automatique de termes-clés

Cet article présente les principales méthodes d’extraction automatique de termes-clés. La tâche d’extraction automatique de termes-clés consiste à analyser un document pour en extraire les expressions (phrasèmes) les plus représentatives de celui-ci. Les méthodes d’extraction automatique de termes-clés sont réparties en deux catégories : les méthodes supervisées et les méthodes non supervisées. Les méthodes supervisées réduisent la tâche d’extraction de termes-clés à une tâche de classification binaire (tous les phrasèmes sont classés parmi les termesclés ou les non termes-clés). Cette classification est possible grâce à une phase préliminaire d’apprentissage, phase qui n’est pas requise par les méthodes non-supervisées. Ces dernières utilisent des caractéristiques (traits) extraites du document analysé (et parfois d’une collection de documents de références) pour vérifier des propriétés permettant d’identifier ses termes-clés.

Mots-clés : état de l’art
méthodes supervisées
extraction de termes-clés
méthodes non-supervisées

State of the Art of Automatic Keyphrase Extraction Methods
This article presents the state of the art of the automatic keyphrase extraction methods. The aim of the automatic keyphrase extraction task is to extract the most representative terms of a document. Automatic keyphrase extraction methods can be divided into two categories : supervised methods and unsupervised methods. For supervised methods, the task is reduced to a binary classification where terms are classified as keyphrases or non keyphrases. This classification requires a learning step which is not required by unsupervised methods. The unsupervised methods use features extracted from the analysed document (sometimes a document collection) to check properties which allow keyphrase identification.
keyphrase extraction, supervised methods, unsupervised methods, state of the art
Influence de l’étiquetage syntaxique des têtes sur l’analyse en dépendances discontinues du français

Dans cet article nous souhaitons mettre en évidence l’utilité d’un étiquetage syntaxique appliqué en amont d’une analyse syntaxique en dépendances. Les règles de la grammaire catégorielle de dépendances du français utilisées pour l’analyse gèrent les dépendances discontinues et les relations syntaxiques à longue distance. Une telle méthode d’analyse génère un nombre conséquent de structures de dépendances et emploie un temps d’analyse trop important. Nous voulons alors montrer qu’une méthode locale d’étiquetage peut diminuer l’ampleur de ces difficultés et par la suite aider à résoudre le problème global de désambiguïsation d’analyse en dépendances. Nous adaptons alors une méthode d’étiquetage aux catégories de la grammaire catégorielle de dépendance. Nous obtenons ainsi une pré-sélection des têtes des dépendances permettant de réduire l’ambiguïté de l’analyse et de voir que les résultats locaux d’une telle méthode permettent de trouver des relations distantes de dépendances.

Mots-clés : Étiquetage syntaxique
Analyse syntaxique en dépendances discontinues

On the Effect of Head Tagging on Parsing Discontinuous Dependencies in French
In this paper we want to show the strong impact of syntactic tagging on syntactic dependency parsing. The rules of categorial dependency grammar used to parse French deal with discontinuous dependencies and long distance syntactic relations. Such parsing method produces a substantial number of dependency structures and takes too much parsing time. We want to show that a local tagging method can reduce these problems and help to solve the global problem of dependency parsing disambiguation. Then we adapt a tagging method to types of the categorial dependency grammar. We obtain a dependency-head pre-selection allowing to reduce parsing ambiguity and to see that we can find distant relation of dependencies through local results of such method.
Discontinuous Dependency Parsing, Syntactic Tagging
Une approche linguistique pour l'extraction des connaissances dans un texte arabe

Nous présentons dans cet article un système d'extraction de connaissances en arabe, fondé sur une analyse morphosyntaxique profonde. Ce système reconnaît les mots simples, les expressions idiomatiques, les mots composés et les entités nommées. L'analyse identifie aussi les relations syntaxiques de dépendance et traite les formes passives et actives. L’extraction des connaissances est propre à l’application et utilise des règles d’extraction sémantiques qui s'appuient sur le résultat de l'analyse morphosyntaxique. A ce niveau, le type de certaines entités nommées peut être révisé. L'extraction se base, dans nos expérimentations, sur une ontologie dans le domaine de la sécurité. Le RDF (Resource Description Framework) produit est ensuite traité pour regrouper les informations qui concernent un même événement ou une même entité nommée. Les informations ainsi extraites peuvent alors aider à appréhender les informations contenues dans un ensemble de textes, alimenter une base de connaissances, ou bien servir à  des outils de veille.

Mots-clés : arabe
entités nommées
règles d’extraction
ontologie
Analyse linguistique
fouille de textes
extraction d’informations

A linguistic approach for knowledge extraction from an Arabic text
We present in this paper a knowledge extraction system for Arabic. The information extraction is based on a deep morphosyntactic analysis. It also recognizes single words, idiomatic expressions, compounds and named entities. The analysis also identifies dependency relations, verb tenses and passive/active forms. Information extraction is application-independent and uses extraction rules that rely on the result of the morphosyntactic analysis. At this level, some named entity categories can be reconsidered. This extraction is based in our experimentations on the security ontology. The Resource Description Framework (RDF) obtained is then processed to gather information concerning a single event or named entity. The information extracted can help to understand the information contained in a set of texts, to infer knowledge into a knowledge base, or be used for monitoring tools.
Linguistic analysis, Text Mining, Arabic, named entities, information extraction, extraction rules, ontology