taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Extraction des mots simples du lexique scientifique transdisciplinaire dans les écrits de sciences humaines : une première expérimentation

Nous présentons dans cet article les premiers résultats de nos travaux sur l'extraction de mots simples appartenant au lexique scientifique transdisciplinaire sur un corpus analysé morpho-syntaxiquement composé d'articles de recherche en sciences humaines et sociales. La ressource générée sera utilisée lors de l'indexation automatique de textes comme filtre d'exclusion afin d'isoler ce lexique de la terminologie. Nous comparons plusieurs méthodes d'extraction et montrons qu'un premier lexique de mots simples peut être dégagé et que la prise en compte des unités polylexicales ainsi que de la distribution seront nécessaires par la suite afin d'extraire l'ensemble de la phraséologie transdisciplinaire.

Mots-clés : lexique
corpus
phraséologie
écrits scientifiques

Extraction of academic lexicon's simple words in humanities writings
This paper presents a first extraction of academic lexicon's simple words in french academic writings in the fields of humanities and social sciences through a corpus study of research articles using morpho-syntactic analysis. This academic lexicon resource will be used for automatic indexing as a stoplist in order to exclude this lexicon from the terminology. We try various extraction methods and show that a first simple words lexicon can be generated but that multiwords expressions and words distribution should be taken into consideration to extract academic phraseology.
corpus, scientific writings, lexicon, phraseology
Vers une identification automatique du chiasme de mots

Cette recherche porte sur le chiasme de mots : figure de style jouant sur la réversion (ex. « Bonnet blanc, blanc bonnet »). Elle place le chiasme dans la problématique de sa reconnaissance automatique : qu’est-ce qui le définit et comment un ordinateur peut le trouver ? Nous apportons une description formelle du phénomène. Puis nous procédons à la constitution d’une liste d’exemples contextualisés qui nous sert au test des hypothèses. Nous montrons ainsi que l’ajout de contraintes formelles (contrôle de la ponctuation et omission des mots vides) pénalise très peu le rappel et augmente significativement la précision de la détection. Nous montrons aussi que la lemmatisation occasionne peu d’erreurs pour le travail d’extraction mais qu’il n’en est pas de même pour la racinisation. Enfin nous mettons en évidence que l’utilisation d’un thésaurus apporte quelques résultats pertinents.

Mots-clés : chiasme
figure de style
rhétorique
antimétabole

Towards an automatic identification of chiasmus of words
This article summarises the study of the rhetorical figure “chiasmus” (e.g : “Quitters never win and winners never quit.”). We address the problem of its computational identification. How can a computer identify this automatically ? For this purpose this article will provide a formal description of the phenomenon. First, we put together an annotated text for testing our hypothesis. At the end we demonstrate that the use of stopword lists and the identification of the punctuation improve the precision of the results with very little impact on the recall. We discover also that using lemmatization improves the results but stemming doesn’t. Finally we see that a French thesaurus provided us with good results on the most elaborate form of chiasmus.
chiasmus, rhetoric, antimetabole, stylistic device
Représentation des connaissances du DEC: Concepts fondamentaux du formalisme des Graphes d’Unités

Dans cet article nous nous intéressons au choix d’un formalisme de représentation des connaissances qui nous permette de représenter, manipuler, interroger et raisonner sur des connaissances linguistiques du Dictionnaire Explicatif et Combinatoire (DEC) de la Théorie Sens-Texte. Nous montrons que ni les formalismes du web sémantique ni le formalisme des Graphes conceptuels n’est adapté pour cela, et justifions l’introduction d’un nouveau formalisme dit des Graphes d’Unités. Nous introduisons la hiérarchie des Types d’Unités au coeur du formalisme, et présentons les Graphes d’Unités ainsi que la manière dont on peut les utiliser pour représenter certains aspects du DEC.

Mots-clés : Graphes d’Unités
Dictionnaire Explicatif et Combinatoire
Théorie Sens-Texte
Représentation de Connaissances Linguistiques

ECD Knowledge Representation : Fundamental Concepts of the Unit Graphs Framework
In this paper we are interested in the choice of a knowledge representation formalism that enables the representation, manipulation, query, and reasoning over linguistic knowledge of the Explanatory and Combinatorial Dictionary (ECD) of the Meaning-Text Theory. We show that neither the semantic web formalisms nor the Conceptual Graphs Formalism suit our needs, and justify the introduction of a new formalism denoted Unit Graphs. We introduce the core of this formalism which is the Unit Types hierarchy, and present Unit Graphs and how one may use them to represent aspects of the ECD.
Linguistic Knowledge Representation, Meaning-Text Theory, Unit Graphs, Explanatory and Combinatorial Dictionary
Vers un système générique de réécriture de graphes pour l’enrichissement de structures syntaxiques

Ce travail présente une nouvelle approche pour injecter des dépendances profondes (sujet des verbes à contrôle, partage du sujet en cas d’ellipses, ...) dans un corpus arboré présentant un schéma d’annotation surfacique et projectif. Nous nous appuyons sur un système de réécriture de graphes utilisant des techniques de programmation par contraintes pour produire des règles génériques qui s’appliquent aux phrases du corpus. Par ailleurs, nous testons la généricité des règles en utilisant des sorties de trois analyseurs syntaxiques différents, afin d’évaluer la dégradation exacte de l’application des règles sur des analyses syntaxiques prédites.

Mots-clés : réécriture de graphes
évaluation de shéma d’annotations
parsing
analyse en syntaxe profonde

Towards a generic graph rewriting system to enrich syntactic structures
This work aims to present a new approach for injecting deep dependencies (subject of control verbs, subject sharing in case of ellipsis, ...) into a surfacic and projective treebank. We use a graph rewriting system with constraint programming techniques for producing generic rules which can be easily applied to a treebank. Moreover, we are testing the genericity of our rules by using output of three different parsers to evaluate how the rules behave on predicted parse trees.
graph rewriting system, annotation schemes evaluation, deep syntax parsing
État de l'art de l'induction de sens: une voie vers la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées

La désambiguïsation lexicale, le processus qui consiste à automatiquement identifier le ou les sens possible d'un mot polysémique dans un contexte donné, est une tâche fondamentale pour le Traitement Automatique des Langues (TAL). Le développement et l'amélioration des techniques de désambiguïsation lexicale ouvrent de nombreuses perspectives prometteuses pour le TAL. En effet, cela pourrait conduire à un changement paradigmatique en permettant de réaliser un premier pas vers la compréhension des langues naturelles. En raison du manque de ressources langagières, il est parfois difficile d'appliquer des techniques de désambiguïsation à des langues peu dotées. C'est pourquoi, nous nous intéressons ici, à enquêter sur comment avoir un début de recherche sur la désambiguïsation lexicale pour les langues peu dotées, en particulier en exploitant des techniques d'induction des sens de mots, ainsi que quelques suggestions de pistes intéressantes à explorer.

Mots-clés : induction de sens
désambiguïsation lexicale
langues peu dotées
ressources langagières

A State of the Art of Word Sense Induction: A Way Towards Word Sense Disambiguation for Under-Resourced Languages
Word Sense Disambiguation (WSD), the process of automatically identifying the meaning of a polysemous word in a sentence, is a fundamental task in Natural Language Processing (NLP). Progress in this approach to WSD opens up many promising developments in the field of NLP and its applications. Indeed, improvement over current performance levels could allow us to take a first step towards natural language understanding. Due to the lack of lexical resources it is sometimes difficult to perform WSD for under-resourced languages. This paper is an investigation on how to initiate research in WSD for under-resourced languages by applying Word Sense Induction (WSI) and suggests some interesting topics to focus on.
Word Sense Disambiguation, Word Sense Induction, under-resourced languages, lexical resources
Génération des corpus en dialecte tunisien pour la modélisation de langage d'un système de reconnaissance

Ces derniers temps, vu la situation préoccupante du monde arabe, les dialectes arabes et notamment le dialecte tunisien est devenu de plus en plus utilisé dans les interviews, les journaux télévisés et les émissions de débats. Cependant, cette situation présente des conséquences négatives importantes pour le Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN): depuis que les dialectes parlés ne sont pas officiellement écrits et n’ont pas d’orthographe standard, il est très coûteux d'obtenir des corpus adéquats à utiliser pour des outils de TALN. Par conséquent, il n’existe pas des corpus parallèles entre l’Arabe Standard Moderne(ASM) et le Dialecte Tunisien (DT). Dans ce travail, nous proposons une méthode pour la création d’un lexique bilingue ASM–DT et un processus pour la génération automatique de corpus dialectaux. Ces ressources vont servir à la construction d’un modèle de langage pour les journaux télévisés tunisiens, afin de l’intégrer dans un Système de Reconnaissance Automatique de Parole (SRAP).

Mots-clés : Dialecte Tunisien
lexique ASM-DT
TDT: Tunisian Dialect Translator

Generation of tunisian dialect corpora for adapting language models
Lately, given the serious situation in the Arab world, the Arab dialects such as Tunisian dialect became increasingly used and represented in the interviews, news and debate programs. However, this situation presents negative consequences for Natural Language Processing (NLP): Since dialects are not officially written and have no orthographic standard, it is very costly to obtain adequate corpora to train NLP tools. Therefore, it does not even exist parallel corpora between Standard Arabic (MSA) and Tunisian Dialect(TD). In this work, we propose a method for the creation of a bilingual lexicon MSA-TD and an automatic process for generating dialectal corpora. These resources will be used to build a language model for Tunisian news, in order to integrate it into an Automatic Speech Recognition (ASR).
Tunisian Dialect, MSA-TD lexicon, TDT: Tunisian Dialect Translator
Détection automatique des sessions de recherche par similarité des résultats provenant d’une collection de documents externe

Les utilisateurs d’un système de recherche d’information mettent en oeuvre des comportements de recherche complexes tels que la reformulation de requête et la recherche multitâche afin de satisfaire leurs besoins d’information. Ces comportements de recherche peuvent être observés à travers des journaux de requêtes, et constituent des indices permettant une meilleure compréhension des besoins des utilisateurs. Dans cette perspective, il est nécessaire de regrouper au sein d’une même session de recherche les requêtes reliées à un même besoin d’information. Nous proposons une méthode de détection automatique des sessions exploitant la collection de documents WIKIPÉDIA, basée sur la similarité des résultats renvoyés par l’interrogation de cette collection afin d’évaluer la similarité entre les requêtes. Cette méthode obtient de meilleures performances que les approches temporelle et lexicale traditionnellement employées pour la détection de sessions séquentielles, et peut être appliquée à la détection de sessions imbriquées. Ces expérimentations ont été réalisées sur des données provenant du portail OpenEdition.

Mots-clés : détection automatique de sessions de recherche
Recherche d’information
analyse de journal de requêtes

Automatic search session detection exploiting results similarity from an external document collection
Search engines users apply complex search behaviours such as query reformulation and multitasking search to satisfy their information needs. These search behaviours may be observed through query logs, and constitute clues allowing a better understanding of users’ needs. In this perspective, it is decisive to group queries related to the same information need into a unique search session. We propose an automatic session detection method exploiting the WIKIPEDIA documents collection, based on the similarity between the results returned for each query pair to estimate the similarity between queries. This method shows better performance than both temporal and lexical approaches traditionally used for successive session detection, and can be applied as well to multitasking search session detection. These experiments were conducted on a dataset originating from the OpenEdition Web portal.
Information retrieval, automatic search session detection, query log analysis
Une approche mixte morpho-syntaxique et statistique pour la reconnaissance d'entités nommées en langue chinoise

Cet article présente une approche mixte, morpho-syntaxique et statistique, pour la reconnaissance d'entités nommées en langue chinoise dans un système d'extraction automatique d'information. Le processus se divise principalement en trois étapes : la première génère des noms propres potentiels à l'aide de règles morphologiques ; la deuxième utilise un modèle de langue afin de sélectionner le meilleur résultat ; la troisième effectue la reconnaissance d'entités nommées grâce à une analyse syntaxique locale. Cette dernière permet une reconnaissance automatique d'entités nommées plus pertinente et plus complète.

Mots-clés : Reconnaissance d'entités nommées
Analyse syntaxique
Reconnaissance de noms propres
Traitement automatique du chinois
Extraction d'information

A Mixed Morpho-Syntactic and Statistical Approach to Chinese Named Entity Recognition
This paper presents a morpho-syntactic and statistical approach for Chinese named entity recognition which is a part of an automatic system for information extraction. The process is divided into three steps : first, the generation of possible proper nouns is based on morphological rules; second a language model is used to select the best result, and last, a local syntactic parsing performs the named entity recognition. Syntactic parsing makes named entity recognition more relevant and more complete.
Proper noun recogition, Named entity recognition (NER), Chinese Natural Language Processing, Information extraction, Syntactic parsing
Modélisation probabiliste de l’interface syntaxe sémantique à l’aide de grammaires hors contexte probabilistes Expériences avec FrameNet

Cet article présente une méthode générative de prédiction de la structure sémantique en cadres d’une phrase à partir de sa structure syntaxique et décrit les grammaires utilisées ainsi que leurs performances. Ce système permet de prédire, pour un mot dans le contexte syntaxique d’une phrase, le cadre le plus probable. Le système génératif permet d’attribuer à ce mot un cadre et à l’ensemble de chemins des rôles sémantiques. Bien que les résultats ne soient pas encore satisfaisants, cet analyseur permet de regrouper les tâches d’analyse sémantique (sélection du cadre, sélection des actants, attribution des rôles), contrairement aux travaux précédemment publiés. De plus, il offre une nouvelle approche de l’analyse sémantique en cadres, dans la mesure où elle repose plus sur la structure syntaxique que sur les mots de la phrase.

Mots-clés : interface syntaxe sémantique
FrameNet
Analyse sémantique automatique

Probabilistic modeling of the syntax semantic interface using probabilistic context free grammars, Experiments with FrameNet
This paper presents a generative method for predicting the frame semantic structure of a sentence from its syntactic structure and describes the grammars used with their performances. This system allows to predict, for a word in the syntactic context of a sentence, the most probable frame. The generative system allows to give a frame to a word and semantic roles to a set of pathes. Although results are not yet satisfying, this parser allows to group semantic parsing tasks (frame selection, role fillers selection, role assignment) unlike previously published works. In addition, it offers a new approach to parse semantic frames insofar as it is based more on syntactic structure rather than words of the sentence.
Automatic Semantic Parsing, syntax semantic parsing, FrameNet
Traitement FrameNet des constructions à attribut de l’objet

Dans le cadre du projet ASFALDA, qui comporte une phase d’annotation sémantique d’un FrameNet français, nous cherchons à fournir un traitement linguistiquement motivé des constructions à attribut de l’objet, un exemple typique de divergence syntaxe-sémantique. Pour ce faire, nous commençons par dresser un panorama des propriétés syntaxiques et sémantiques des constructions à attribut de l’objet. Nous étudions ensuite le traitement FrameNet des verbes anglais typiques de cette construction, avant de nous positionner pour un traitement homogénéisé dans le cas du FrameNet français.

Mots-clés : FrameNet
construction à attribut de l’objet
français
divergence syntaxe-sémantique

Addressing object predicative complements in a French FrameNet
Within the ASFALDA project, which includes the production of a French FrameNet, we try to provide a linguistically motivated treatment for a typical example of syntax-semantics mismatch : object complement construction. In order to do so, we first give an overview of syntactic and semantic properties of object complement constructions. Next, we study the way FrameNet deals with English verbs taking part in those constructions, and finally take a stance for a homogenized treatment of the construction within the French FrameNet.
FrameNet, French, object complement construction, syntax-semantics mismatch
Expressions différenciées des besoins informationnels en Langue Naturelle : construction de profils utilisateurs en fonction des tâches de recherche d’informations

Devant des collections massives et hétérogènes de données, les systèmes de RI doivent désormais pouvoir appréhender des comportements d’utilisateurs aussi variés qu’imprévisibles. L’objectif de notre approche est d’évaluer la façon dont un utilisateur verbalise un besoin informationnel à travers un énoncé de type « expression libre » ; appelé langage naturel (LN). Pour cela, nous nous situons dans un contexte applicatif, à savoir des demandes de remboursement des utilisateurs d’un moteur de recherche dédié à des études économiques en français. Nous avons recueilli via ce moteur, les demandes en LN sur 5 années consécutives totalisant un corpus de 1398 demandes. Nous avons alors comparé l’expression en tant que tel du besoin informationnel en fonction de la tâche de recherche d’informations (RI) de l’utilisateur.

Mots-clés : Besoin informationnel
tâches de recherche d’informations
Langage naturel
Recherche informations
Expression et interprétation des besoins
Formulation question
comportement utilisateur

Distinctions in the Formulation of Information Needs in Natural Language; Construction of a Task-Based User Profile Database
With the massive and heterogeneous web document collections, IR system must analyze the behaviors of users which are unpredictable and varied. The approach described in this paper provides a description of the verbalizations of the information need in natural language. For this, we used data collected (i.e. users’ complaints in natural language) through a search engine dedicated to economic reports in French over 5 consecutive years totaling a corpus of 1398 natural language requests. Then, we compared the expression as such of the information need according to the IR task.
Information Retrieval, Information Need, Query formulation and Query Expression, Query Formulation, Natural Language, User Behavior, IR task
Les modèles de description du verbe dans les travaux de Linguistique, Terminologie et TAL

Dans le cadre de notre projet de recherche, qui a pour but l’implémentation d’un outil de simplification des emplois spécialisés de verbes dans des corpus médicaux à partir de l’analyse syntaxico-sémantique de ces verbes en contexte, nous proposons une analyse de quelques approches et travaux qui ont pour objet principal la description du verbe dans les trois domaines de recherche à l’interface desquels se situe notre projet : linguistique, TAL et terminologie. Nous décrivons plus particulièrement les travaux qui peuvent avoir une incidence sur notre étude. Cet état de l’art nous permet de mieux connaître le cadre théorique dans lequel s’intègre notre projet de recherche et d’avoir les repères et références susceptibles de contribuer à sa réalisation.

Mots-clés : Verbe terminologique ou spécialisé
sémantique des cadres
sémantique lexicale
structure argumentale
étiquetage en rôles sémantiques

The descriptive approaches of the verb in Linguistics, Terminology and NLP
As part of our research project, which aims to implement a text simplification tool for the specialized usages of verbs in medical corpora using the syntactic and semantic analysis of these verbs in context, we propose an overview of some approaches and work whose main research object is the description of verbs, within the three research areas which interface our study is : linguistics, terminology and NLP. We pay a particular attention to studies that can have an impact on our work. This state of the art allows us to better understand the theoretical framework related to our research project. Moreover, it allows us to have benchmarks and references that might be usefull for the realization of our project.
Specialized verb, Frame Semantics, lexical semantics, argumental structure, Semantic Role Labeling
Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique

L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.

Mots-clés : Réseau de Neurones Profond
Étiquetage morpho-syntaxique
Plongements
TALN
Apprentissage Automatique

Deep Neural Network applied to Part-of-Speech Tagging
Syntactic and semantic parsing of non-canonical languages is mainly restricted by the lack of labelled data sets. It is thus essential to develop strong systems capable of combining canonical and non-canonical text corpora. Deep Learning methods proved their efficiency in domains such as imaging or acoustic process.We propose neural network architecture applied to natural languages processing. Furthermore, instead of extracting from the sentence a rich set of hand-crafted features wich are the fed to a standard classification algorithm, we drew our inspiration from recent papers about the automatic extraction of word embeddings from large unlabelled data sets. On such embeddings, we expect to benefit from linearity and compositionality properties to improve our system performances.
NLP, Part-of-Speech Tagging, Machine Learning, Deep Neural Network, Embeddings