taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Un analyseur discriminant de la famille LR pour l’analyse en constituants

On propose un algorithme original d’analyse syntaxique déterministe en constituants pour le langage naturel inspiré de LR (Knuth, 1965). L’algorithme s’appuie sur un modèle d’apprentissage discriminant pour réaliser la désambiguisation (Collins, 2002). On montre que le modèle discriminant permet de capturer plus finement de l’information morphologique présente dans les données, ce qui lui permet d’obtenir des résultats état de l’art en temps comme en exactitude pour l’analyse syntaxique du français.

Mots-clés : modèle discriminant
Analyse guidée par les têtes
analyse LR
temps linéaire
inférence approximative

A discriminative parser of the LR family for phrase structure parsing
We provide a new weighted parsing algorithm for deterministic context free grammar parsing inspired by LR (Knuth, 1965). The parser is weighted by a discriminative model that allows determinism (Collins, 2002).We show that the discriminative model allows to take advantage of morphological information available in the data, hence allowing to achieve state of the art results both in time and in accurracy for parsing French.
Head driven parsing, LR parsing, linear time, discriminative modelling, approximate inference
Détection automatique de la structure organisationnelle de documents à partir de marqueurs visuels et lexicaux

La compréhension d’un texte s’opère à travers les niveaux d’information visuelle, logique et discursive, et leurs relations d’interdépendance. La majorité des travaux ayant étudié ces relations a été menée dans le cadre de la génération de textes, où les propriétés visuelles sont inférées à partir des éléments logiques et discursifs. Les travaux présentés ici adoptent une démarche inverse en proposant de générer automatiquement la structure organisationnelle du texte (structure logique) à partir de sa forme visuelle. Le principe consiste à (i) labelliser des blocs visuels par apprentissage afin d’obtenir des unités logiques et (ii) relier ces unités par des relations de coordination ou de subordination pour construire un arbre. Pour ces deux tâches, des Champs Aléatoires Conditionnels et un Maximum d’Entropie sont respectivement utilisés. Après apprentissage, les résultats aboutissent à une exactitude de 80,46% pour la labellisation et 97,23% pour la construction de l’arbre.

Mots-clés : structure organisationnelle
champs aléatoires conditionnels
maximum d’entropie
discours
mise en forme matérielle
marqueurs métadiscursifs

Automatic Detection of Document Organizational Structure from Visual and Lexical Markers
The process of understanding a document uses both visual, logic and discursive information along with the mutual relationships between those levels. Most approaches studying those relationships were conducted in the frame of text generation, where the text visual properties are infered from logical and discursive elements. We chose in our work to take the opposite path by trying to infer the logical structure of texts using their visual forms. To do so, we (i) assign a logical label to each visual block and (ii) we try to connect those logical units with coordination or subordination relationships, in order to build a logical tree. We used respectively a Conditional Random Fields and a Maximum Entropy algorithms for those two tasks. After a learning phase, the obtained models give us a 80,46% accuracy for task (i) and a 97,23% accuracy for task (ii).
discourse, organizational structure, text formating, metadiscursive markers, conditional random fields, maximum entropy
Jugement exact de grammaticalité d’arbre syntaxique probable

La robustesse de l’analyse probabiliste s’obtient généralement au détriment du jugement de grammaticalité sur la phrase analysée. Les analyseurs comme le Stanford Parser, ou les Reranking Parsers ne sont, en effet, pas capables de dissocier une analyse probable grammaticale d’une analyse probable erronée, et ce qu’elle porte sur une phrase elle-même grammaticale ou non. Dans cet article nous montrons que l’adoption d’une représentation syntaxique basée sur la théorie logique des modèles, accompagnée d’une structure syntaxique classique (par exemple de type syntagmatique), est de nature à permettre la résolution exacte de différents problèmes tels que celui du jugement de grammaticalité. Afin de démontrer la praticité et l’utilité d’une alliance entre symbolique et stochastique, nous nous appuyons sur une représentation de la syntaxe par modèles, ainsi que sur une grammaire de corpus, pour présenter une méthode de résolution exacte pour le jugement de grammaticalité d’un arbre syntagmatique probable. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des arbres issus d’un analyseur probabiliste, qui corroborent l’intérêt d’une telle alliance.

Mots-clés : Jugement de grammaticalité
syntaxe par modèles
Grammaires de Propriétés
analyse syntaxique probabiliste

Exact Grammaticality of Likely Parse Tree
The robustness of probabilistic parsing generally comes at the expense of grammaticality judgment – the grammaticality of the most probable output parse remaining unknown. Parsers, such as the Stanford or the Reranking ones, can not discriminate between grammatical and ungrammatical probable parses, whether their surface realisations are themselves grammatical or not. In this paper we show that a Model-Theoretic representation of Syntax alleviates the grammaticality judgment on a parse tree. In order to demonstrate the practicality and usefulness of an alliance between stochastic parsing and knowledge-based representation, we introduce an exact method for putting a binary grammatical judgment on a probable phrase structure. We experiment with parse trees generated by a probabilistic parser. We show experimental evidence on parse trees generated by a probabilistic parser to confirm our hypothesis.
Grammaticality judgement, Model-Theoretic Syntax, Property Grammar, probabilistic syntactic parsing
Annotation sémantique et validation terminologique en texte intégral en SHS

Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT1. Les candidats termes sont identifiés par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projetés dans les textes. La problématique générale de cet article est d'étudier dans quelle mesure les contextes sont à même de fournir des critères linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle relève d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue générale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour répondre à cette question, nous comparons deux méthodes d'exploitation (l'une inspirée de la textométrie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du même corpus annotés manuellement et mesurons si une annotation sémantique des contextes améliore l'exactitude des choix réalisés automatiquement.

Mots-clés : Annotation sémantique
texte intégral
textométrie
extraction et désambiguïsation terminologique

Semantic Annotation and Terminology Validation in full scientific articles in Social Sciences and Humanities
Our work is in the field of the validation of term candidates occurrences in context. The textual data used in this article comes from the freely available corpus SCIENTEXT. The term candidates are computed by the platform TTC-TermSuite and their occurrences are projected in the texts. The main issue of this article is to examine how contexts are able to provide relevant linguistic criteria to validate or reject each occurrence of term candidates according to the distinction between a terminological and a non terminological use (general language, transdisciplinary use, use coming from another science). To answer this question, we compare two methods (a textometric one and another inspired from Lesk) with the manual annotation of the same corpus and we evaluate if a semantic annotation of contexts improves the accuracy of the choices made automatically.
Semantic Annotation, Terminological Extraction and Disambiguation, Textual Metrics (Specificity), Full Text
Identification des noms sous-spécifiés, signaux de l’organisation discursive

Dans cet article, nous nous intéressons aux noms sous-spécifiés, qui forment une classe d’indices de l’organisation discursive. Ces indices ont été peu étudiés dans le cadre de l’analyse du discours et en traitement automatique des langues. L’objectif est d’effectuer une étude linguistique de leur participation à la structuration discursive, notamment lorsqu’ils interviennent dans des séquences organisationnelles fréquentes (e.g. le patron Problème-Solution). Dans cet article, nous présentons les différentes étapes mises en oeuvre pour identifier automatiquement ces noms en corpus. En premier lieu, nous détaillons la construction d’un lexique de noms sous-spécifiés pour le français à partir d’un corpus constitué de 7 années du journal Le Monde. Puis nous montrons comment utiliser des techniques fondées sur la fouille de données séquentielles pour acquérir de nouvelles constructions syntaxiques caractéristiques des emplois de noms sousspécifiés. Enfin, nous présentons une méthode d’identification automatique des occurrences de noms sous-spécifiés et son évaluation.

Mots-clés : noms sous-spécifiés
structure discursive
motifs séquentiels

Identification of Shell Nouns, Signals of Discourse Organisation
In this paper, we focus on shell nouns, a class of items involved in the signaling of discourse organisation. These signals have been little studied in Natural Language Processing and within discourse analysis theories. The main goal is to study their participation to discourse organisation, especially when they occur in Problem-Solution patterns. In this paper, we present the different steps involved in shell nouns identification of these nouns. First, we present the lexical acquisition of shell nouns from a large corpus. Second, we show how a method based on the extraction of sequential patterns (sequential data mining techniques) allows to discover new syntactic patterns specific to the use of shell nouns. Finally, we present a shell nouns identification system that we evaluate.
shell nouns, sequential patterns, discourse structure
Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote

Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.

Mots-clés : traduction automatique
oeuvre littéraire
TA
post-édition

Machine translation for litterature: a pilot study
Current machine translation (MT ) techniques are continuously improving. In specific areas, post-editing (PE) allows to obtain high-quality translations relatively quickly. But is such a pipeline (MT+PE) usable to translate a literary work (fiction, short story) ? This paper tries to bring a preliminary answer to this question. A short story by American writer Richard Powers, still not available in French, is automatically translated and post-edited and then revised by nonprofessional translators. The LIG post-editing platform allows to read and edit the short story suggesting (for the future) a community of readers-editors that continuously improve the translations of their favorite author. In addition to presenting experimental evaluation results of the pipeline MT+PE (MT system used, auomatic evaluation), we also discuss the quality of the translation output from the perspective of a panel of readers (who read the translated short story in French, and answered to a survey afterwards). Finally, some remarks of the official french translator of R. Powers, requested on this occasion, are given at the end of this article.
machine translation, MT, litterature, fiction, post-edition
Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU

Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.

Mots-clés : traduction automatique statistique
développement efficace
temps de calcul

Towards a More Efficient Development of Statistical Machine Translation Systems
In this article, we show how using both on-demand alignment of parallel sentences and on-the-fly estimation of translation models can yield massive reduction (up to 93% in our experiments) in development time as compared to a state-of-the-art system, while offering an interesting tradeoff as regards translation quality under some configurations. We show in particular that the absence of a development set can be quickly compensated by immediately using translated documents.
statistical machine translation, efficient development, computation time
Extraction automatique de termes combinant différentes informations

Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.

Mots-clés : Extraction Automatique de Termes
Mesure basée sur le Web
Mesure Linguistique
Mesure Statistique
Traitement Automatique du Langage Biomédical

Automatic Term Extraction Combining Different Information
Comprehensive terminology is essential for a community to describe, exchange, and retrieve data. In multiple domain, the explosion of text data produced has reached a level for which automatic terminology extraction and enrichment is mandatory. Automatic Term Extraction (or Recognition) methods use natural language processing to do so. Methods featuring linguistic and statistical aspects as often proposed in the literature, rely some problems related to term extraction as low frequency, complexity of the multi-word term extraction, human effort to validate candidate terms. In contrast, we present two new measures for extracting and ranking muli-word terms from domain-specific corpora, covering the all mentioned problems. In addition we demonstrate how the use of the Web to evaluate the significance of a multi-word term candidate, helps us to outperform precision results obtain on the biomedical GENIA corpus with previous reported measures such as C-value.
Automatic Term Extraction, Web-based measure, Linguistic-based measure, Statistic-based measure, Biomedical Natural Language Processing
Analyse automatique d’espaces thématiques

Basé sur les calculs d’entropie conditionnelle de (Bonami & Boyé, à paraître), nous proposons un analyseur automatique de la flexion dans le cadre de la morphologie thématique qui produit le graphe de régularités du paradigme. Le traitement se base sur un lexique de 6440 verbes extraits du BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) associés à leurs fréquences dans Lexique3 (New et al., 2001). L’algorithme se compose de trois éléments : calcul de l’entropie conditionnelle entre paires de formes fléchies, distillation des paradigmes, construction du graphe de régularités. Pour l’entropie, nous utilisons deux modes de calcul différents, l’un se base sur la distribution de l’effectif des verbes entre leurs différentes options, l’autre sur la distribution des lexèmes verbaux en fonction de leurs fréquences pour contrebalancer l’influence des verbes ultra-fréquents sur les calculs.

Mots-clés : espaces thématiques
graphe des régularité
verbes
morphologie flexionnelle
français

Automated Analysis for Stem Spaces: the case of French verbs
Based on the entropy calculations of (Bonami & Boyé, à paraître), we propose an automatic analysis of inflection couched in the stem spaces framework. Our treatment is based on a lexicon of 6440 verbs present in BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) and associated with their frequencies from Lexique3 (New et al., 2001). The algorithm we propose consists in three steps : computing conditional entropy between all pairs of inflected forms, distilling the paradigms and constructing a regularity graph. For computing entropy, we use two methods : the first one is based on count of verbs in a given distribution whereas the second one takes into account the frequency of each verbal lemma in the distribution to compensate for the bias introduced by the ultra-frequent verbs in the calculation.
Inflectional morphology, stem spaces, regularity graph, French, verbs
Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol

Le traitement informatique de constructions à verbe support (prendre une photo, faire une présentation) est une tâche difficile en TAL. Cela est également vrai en espagnol, où ces constructions sont fréquentes dans les textes, mais ne font pas souvent partie des lexiques exploitables par une machine. Notre objectif est d'extraire des constructions à verbe support à partir d’un très grand corpus de l'espagnol. Nous peaufinons un ensemble de motifs morphosyntaxiques fondés sur un grand nombre de verbe support possibles. Ensuite, nous filtrons cette liste en utilisant des seuils et des mesures d'association. Bien que tout à fait classique, cette méthode permet l'extraction de nombreuses expressions de bonne qualité. À l’avenir, nous souhaitons étudier les représentations sémantiques de ces constructions dans des lexiques multilingues.

Mots-clés : extraction
corpus
Expressions à verbe support
expressions polylexicales

Extraction and representation of support verb constructions in Spanish
The computational treatment of support verb constructions (take a picture, make a presentation) is a challenging task in NLP. This is also true in Spanish, where these constructions are frequent in texts, but not frequently included in machine-readable lexicons. Our goal is to extract support verb constructions from a very large corpus of Spanish. We fine-tune a set of morpho-syntactic patterns based on a large set of possible support verbs. Then, we filter this list using thresholds and association measures. While quite standard, this methodology allows the extraction of many good-quality expressions. As future work, we would like to investigate semantic representations for these constructions in multilingual lexicons.
Support verb expressions, extraction, corpus, multiword expressions
Sous-catégorisation en pour et syntaxe lexicale

La sous-catégorisation d’arguments introduits par la préposition pour a été sous-étudiée par le passé, comme en témoigne l’incomplétude des ressources lexico-syntaxiques existantes sur ce point. Dans cet article, nous présentons rapidement les différents types de sous-catégorisation en pour, qui contrastent avec les emplois de pour comme connecteur de discours. Nous décrivons l’intégration des arguments en pour au lexique syntaxique Lefff , enrichissant ainsi les informations de sous-catégorisation de nombreuses entrées verbales, nominales, adjectivales et adverbiales.

Mots-clés : Sous-catégorisation
Arguments en pour
Lexiques syntaxiques

Sub-categorization in 'pour' and lexical syntax
Sub-categorized arguments introduced by the French preposition pour has been under-studied in previous work, as can be seen from the incompleteness of existing lexical-syntactic resources in that regard. In this paper, we briefly introduce the various types of sub-categorization in pour, which are to be distinguished from occurrences of pour as a discourse connective. We describe how we added arguments in pour within the syntactic lexicon Lefff , thus refining sub-categorization information for many verbal, nominal, adjectival and adverbial entries.
Sub-categorization, Arguments in pour, Syntactic lexicons
Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux

Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.

Mots-clés : néologie formelle
évaluation
étiquetage morphosyntaxique

Part of Speech Tagging for New Words
Part-of-speech (POS) taggers are more or less robust with respect to the labeling of unknown words not found in the training corpus. It is important to know precisely how these tools perfom when we target part-of-speech tagging for formal neologisms. Indeed, grammatical category is an important criterion for both their identification and documentation. We present an evaluation and comparison of 7 POS taggers for French, based on a corpus built from Wiktionary. The results show that the use of form-related or morphological features supports the accurate tagging of new words.
part-of-speech tagging, evaluation, formal neologisms