taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Traitements d’ellipses : deux approches par les grammaires catégorielles abstraites

L’étude de phénomènes d’ellipses dans les modèles de l’interface syntaxe-sémantique pose certains problèmes du fait que le matériel linguistique effacé au niveau phonologique est néanmoins présent au niveau sémantique. Tel est le cas d’une ellipse verbale ou d’une élision du sujet, par exemple, phénomènes qui interviennent lorsque deux phrases reliées par une conjonction partagent le même verbe, ou le même sujet. Nous proposons un traitement de ces phénomènes dans le formalisme des grammaires catégorielles abstraites selon un patron que nous intitulons extraction/instanciation et que nous implémentons de deux manières différentes dans les ACGs.

Mots-clés : ellipse
grammaires catégorielles abstraites
interface syntaxe-sémantique
coordination
grammaires d’arbres adjoints
grammaires IO d’arbres

Treating ellipsis : two abstract categorial grammar perspectives
The treatment of ellipsis in models of the syntax-semantics interface is troublesome as the linguistic material removed in the phonologic interpretation is still necessary in the semantics. Examples are particular cases of coordination, especially the ones involving verbal phrase ellipsis or subject elision. We show a way to use abstract categorial grammars so as to implement a pattern we call extraction/instantiation in order to deal with some of these phenomena ; we exhibit two different constructions of this principle into ACGs.
ellipsis, coordination, syntax-semantics interface, abstract categorial grammars, tree-adjoining grammars, IO tree-grammars
Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique

Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.

Mots-clés : Chunks
activation
traitement de la phrase
ACT-R
mémoire
parsing
expérimentation

Chunks and the notion of activation : a facilitation model for sentence processing
We propose in this paper to integrate the notion of chunk within a global architecture for sentence processing. Chunks play an important role in cognitive theories such as ACT-R cite Anderson04 : they constitute global processing units which can be accessed directly via short or long term memory buffers. Chunks are built on the basis of an activation function evaluating their relationship to the context. We propose an interpretation of this theory applied to parsing. A construction mechanism is proposed, based on an adapted version of the activation function which takes advantage of the representation of linguistic information in terms of constraints. This feature allows to show how chunks are easy to build and how they can facilitate treatment. Several examples are given, illustrating this hypothesis of facilitation.
Chunks, ACT-R, activation, memory, parsing, sentence processing, experimentation
Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables par combinaison de représentations contextuelles

La caractérisation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des méthodes d’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales stratégies de représentation contextuelle, à savoir celle par fenêtre ou sac de mots et celle par relations de dépendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux représentations de manière conjointe. Nos expériences montrent une amélioration significative des résultats sur deux corpus de langue de spécialité.

Mots-clés : lexique bilingue
corpus comparables
dépendances syntaxiques
Multilingualisme
vecteurs de contexte

Bilingual Lexicon Extraction from Comparable Corpora by Combining Contextual Representations
Words context characterisation constitute the heart of most methods of bilingual lexicon extraction from comparable corpora. In this article, we first revisit the two main strategies of context representation, that is : the window-based and the syntactic based context representation. Secondly, we propose two new methods that exploit jointly these different representations . Our experiments show a significant improvement of the results obtained on two different domain specific comparable corpora.
Multilingualism, comparable corpora, bilingual lexicon, context vectors, syntactic dependencies
Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés

Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.

Mots-clés : Découverte de connaissances
CRF
clustering
extraction d’informations
apprentissage non-supervisé

Unsupervised CRF for knowledge discovery
Knowledge discovery aims at bringing out coherent groups of entities. They are usually based on clustering ; the challenge is then to define a notion of similarity between the relevant entities. In this paper, we propose to divert Conditional Random Fields (CRF), which have shown their interest in supervised labeling tasks, in order tocalculate indirectly the similarities among text sequences. Our approach consists in generate artificial labeling problems on the data to be processed to reveal regularities in the labeling of the entities. We describe how this framework can be implemented and experiment it on two information retrieval tasks. The results demonstrate the usefulness of this unsupervised approach, which opens many avenues for defining similarities for complex representations of sequential data.
Knowledge discovery, CRF, clustering, unsupervised machine learning, information extraction
Annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais avec un jeu d'étiquettes modifié du Penn Treebank

Cet article aborde la problématique de l'annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais. L'objectif est de montrer qu'il est possible d'utiliser un étiqueteur PoS pour annoter un corpus d'apprenants afin d'analyser les erreurs faites par les apprenants. Cependant, pour permettre une analyse suffisamment fine, des étiquettes fonctionnelles spécifiques aux phénomènes linguistiques à étudier sont insérées parmi celles de l'étiqueteur. Celuici est entraîné avec ce jeu d'étiquettes étendu sur un corpus de natifs avant d'être appliqué sur le corpus d'apprenants. Dans cette expérience, on s'intéresse aux usages erronés de this et that par les apprenants. On montre comment l'ajout d'une couche fonctionnelle sous forme de nouvelles étiquettes pour ces deux formes, permet de discriminer des usages variables chez les natifs et nonnatifs et, partant, d’identifier des schémas incorrects d'utilisation. Les étiquettes fonctionnelles éclairent sur le fonctionnement discursif.

Mots-clés : corpus d'apprenants
this
that
Apprentissage L2
analyse linguistique d'erreurs
étiquetage automatique

Automatic tagging of a learner corpus of English with a modified version of the Penn Treebank tagset
This article covers the issue of automatic annotation of a learner corpus of English. The objective is to show that it is possible to PoStag the corpus with a tagger to prepare the ground for learner error analysis. However, in order to have a finegrain analysis, some functional tags for the study of specific linguistic points are inserted within the tagger's tagset. This tagger is trained on a native-English corpus with an extended tagset and the tagging is done on the learner corpus. This experiment focuses on the incorrect use of this and that by learners. We show how the insertion of a functional layer by way of new tags for the forms allows us to discriminate varying uses among natives and nonnatives. This opens the path to the identification of incorrect patterns of use. The functional tags cast a light on the way the discourse functions.
Second Language Acquisition, learner corpus, linguistic error analysis, automated tagging, this, that
GLÀFF, un Gros Lexique À tout Faire du Français

Cet article présente GLÀFF, un lexique du français à large couverture extrait du Wiktionnaire, le dictionnaire collaboratif en ligne. GLÀFF contient pour chaque entrée une description morphosyntaxique et une transcription phonémique. Il se distingue des autres lexiques existants principalement par sa taille, sa licence libre et la possibilité de le faire évoluer de façon constante. Nous décrivons ici comment nous l’avons construit, puis caractérisé en le comparant à différentes ressources connues. Cette comparaison montre que sa taille et sa qualité font de GLÀFF un candidat sérieux comme nouvelle ressource standard pour le TAL, la linguistique et la psycholinguistique.

Mots-clés : Wiktionnaire
Lexique morpho-phonologique
ressources lexicales libres

GLÀFF, a Large Versatile French Lexicon
This paper introduces GLÀFF, a large-scale versatile French lexicon extracted from Wiktionary, the collaborative online dictionary. GLÀFF contains, for each entry, a morphosyntactic description and a phonetic transcription. It distinguishes itself from the other available lexicons mainly by its size, its potential for constant updating and its copylefted license that makes it available for use, modification and redistribution. We explain how we have built GLÀFF and compare it to other known resources. We show that its size and quality are strong assets that could allow GLÀFF to become a reference lexicon for NLP, linguistics and psycholinguistics.
Morpho-phonological lexicon, free lexical resources, French Wiktionary
Constitution d’une ressource sémantique arabe à partir de corpus multilingue aligné

Cet article porte sur la mise en oeuvre etsur l'étudede techniques d'extraction de relations sémantiques à partir d'un corpus multilingue aligné, en vue de construire une ressource lexicale pour l’arabe. Ces relations sontextraites par transitivité de l'équivalence traductionnelle, deux lexèmes qui possèdent les mêmes équivalents dans une langue cible étant susceptibles de partager un même sens. A partir d’équivalences extraites d’un corpus multilingue aligné, nous tâchons d'extraire des "cliques", ou sous-graphes maximaux complets connexes, dont toutes les unités sont en interrelation, du fait d'une probable intersection sémantique. Ces cliques présentent l'intérêt de renseigner à la fois sur la synonymie et la polysémie des unités, et d'apporter une forme de désambiguïsation sémantique. Ensuite nous tâchons de relier ces cliques avec un lexique sémantique (de type Wordnet) afin d'évaluer la possibilité de récupérer pour les unités arabes des relations sémantiques définies pour des unités en d’autres langues (français, anglais ou espagnol). Les résultats sont encourageants, et montrent qu’avec des corpus adaptés ces relations pourraient permettrede construire automatiquement un réseau utile pour certaines applications de traitement de la langue arabe.

Mots-clés : Corpus multilingues alignés
cliques
désambigüisation sémantique
lexiques multilingues
réseaux sémantiques
traitement de l’arabe

The constitution of an Arabic semantic resource from a multilingual aligned corpus
This paper aims at the implementation and evaluation of techniques for extracting semantic relations from a multilingual alignedcorpus, in order to build a lexical resource for Arabic language. We first extract translational equivalents froma multilingual aligned corpus. From these equivalences, we try to extract "cliques", which are maximum complete related sub-graphs, where all units are interrelated because of a probable semantic intersection. These cliques have the advantage of giving information on both the synonymy and polysemy of units, providing a kindof semantic disambiguation. Secondly, we attempt to link these cliques with a semantic lexicon (like WordNet) in order to assess the possibility of recovering, for the Arabicunits, a semantic relationships already defined for English, French or Spanish units. These relations would automatically build a semantic resource which would be useful for different applications of NLP, such as Question Answering systems, Machine Translation, alignment systems, Information Retrieval…etc.
Multilingual aligned corpus, semantic disambiguation, cliques, multilingual lexicons, word net, Arabic Language Processing
Identification, alignement, et traductions des adjectifs relationnels en corpus comparables

Dans cet article, nous extrayons des adjectifs relationnels français et nous les alignons automatiquement avec les noms dont ils sont dérivés en utilisant un corpus monolingue. Les alignements adjectif-nom seront ensuite utilisés dans la traduction compositionelle des termes complexes de la forme [N AdjR] à partir d’un corpus comparable français-anglais. Un nouveau terme [N N0] (ex. cancer du poumon) sera obtenu en remplaçant l’adjectif relationnel Ad jR (ex. pulmonaire) dans [N AdjR] (ex. cancer pulmonaire) par le nom N0 (ex. poumon) avec lequel il est aligné. Si aucune traduction n’est proposée pour [N AdjR], nous considérons que ses traduction(s) sont équivalentes à celle(s) de sa paraphrase [N N0]. Nous expérimentons avec un corpus comparable dans le domaine de cancer du sein, et nous obtenons des alignements adjectif-nom qui aident à traduire des termes complexes de la forme [N AdjR] vers l’anglais avec une précision de 86 %.

Mots-clés : Adjectifs relationnels
Corpus comparables
Termes complexes
Méthode compositionnelle

Identification, Alignment, and Tranlsation of Relational Adjectives from Comparable Corpora
In this paper, we extract French relational adjectives and automatically align them with the nouns they are derived from by using a monolingual corpus. The obtained adjective-noun alignments are then used in the compositional translation of compound nouns of the form [N ADJR] with a French-English comparable corpora. A new term [N N0] (eg, cancer du poumon) is obtained by replacing the relational adjective Ad jR (eg, pulmonaire) in [N AdjR] (eg, cancer pulmonaire) by its corresponding N0 (eg, poumon). If no translation(s) are obtained for [N AdjR], we consider the one(s) obtained for its paraphrase [N N0]. We experiment with a comparable corpora in the field of breast cancer, and we get adjective-noun alignments that help in translating French compound nouns of the form [N AdjR] to English with a precision of 86%.
Relational adjectives, Comparable corpora, Compositional method, Complex terms
Utilisation de la similarité sémantique pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables

Cet article présente une nouvelle méthode visant à améliorer les résultats de l’approche standard utilisée pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés. Nous tentons de résoudre le problème de la polysémie des mots dans les vecteurs de contexte par l’introduction d’un processus de désambiguïsation sémantique basé sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de considérer toutes les traductions proposées par le dictionnaire bilingue, nous n’utilisons que les mots caractérisant au mieux les contextes en langue cible. Les expériences menées sur deux corpus comparables spécialisés français-anglais (financier et médical) montrent que notre méthode améliore les résultats de l’approche standard plus particulièrement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.

Mots-clés : lexique bilingue
corpus comparable spécialisé
désambiguïsation sémantique
WordNet

This paper presents a new method that aims to improve the results of the standard approach used for bilingual lexicon extraction from specialized comparable corpora. We attempt to solve the problem of context vector word polysemy. Instead of using all the entries of the dictionary to translate a context vector, we only use the words of the lexicon that are more likely to give the best characterization of context vectors in the target language. On two specialised French-English comparable corpora, empirical experimental results show that our method improves the results obtained by the standard approach especially when many words are ambiguous.
bilingual lexicon, specialized comparable corpora, semantic disambiguation, Word-Net
Inférences déductives et réconciliation dans un réseau lexico-sémantique

La construction et la validation des réseaux lexico-sémantiques est un enjeu majeur en TAL. Indépendamment des stratégies de construction utilisées, inférer automatiquement de nouvelles relations à partir de celles déjà existantes est une approche possible pour améliorer la couverture et la qualité globale de la ressource. Dans ce contexte, le moteur d’inférences a pour but de formuler de nouvelles conclusions (c’est-à-dire des relations entre les termes) à partir de prémisses (des relations préexistantes). L’approche que nous proposons est basée sur une méthode de triangulation impliquant la transitivité sémantique avec un mécanisme de blocage pour éviter de proposer des relations douteuses. Les relations inférées sont proposées aux contributeurs pour être validées. Dans le cas d’invalidation, une stratégie de réconciliation est engagée pour identifier la cause de l’inférence erronée : une exception, une erreur dans les prémisses, ou une confusion d’usage causée par la polysémie.

Mots-clés : réconciliation
inférence de relations
enrichissement
réseau lexical
peuplonomie

Inductive and deductive inferences in a Crowdsourced Lexical-Semantic Network
In Computational Linguistics, validated lexical-semantic networks are crucial resources. Regardless the construction strategies used, automatically inferring new relations from already existing ones may improve coverage and global quality of the resource. In this context, an inference engine aims at producing new conclusions (i.e. potential relations) from premises (pre-existing relations). The approach we propose is based on a triangulation method involving the semantic transitivity with a blocking mechanism to avoid proposing dubious relations. Inferred relations are then proposed to contributors to be validated or rejected. In cas of invalidation, a reconciliation strategy is implemented to identify the cause of the erroneous inference : an exception, an error in the premises, or a confusion caused by polysemy.
relation inferences, reconcialiation, enrichment, lexical network, crowdsourcing
Regroupement sémantique de relations pour l’extraction d’information non supervisée

Beaucoup des recherches menées en extraction d’information non supervisée se concentrent sur l’extraction des relations et peu de travaux proposent des méthodes pour organiser les relations extraites. Nous présentons dans cet article une méthode de clustering en deux étapes pour regrouper des relations sémantiquement équivalentes : la première étape regroupe des relations proches par leur expression tandis que la seconde fusionne les premiers clusters obtenus sur la base d’une mesure de similarité sémantique. Nos expériences montrent en particulier que les mesures distributionnelles permettent d’obtenir pour cette tâche de meilleurs résultats que les mesures utilisant WordNet. Nous montrons également qu’un clustering à deux niveaux permet non seulement de limiter le nombre de similarités sémantiques à calculer mais aussi d’améliorer la qualité des résultats du clustering.

Mots-clés : Extraction d’Information Non Supervisée
Clustering
Similarité Sémantique

Semantic relation clustering for unsupervised information extraction
Most studies in unsupervised information extraction concentrate on the relation extraction and few work has been proposed on the organization of the extracted relations. We present in this paper a two-step clustering procedure to group semantically equivalent relations : a first step clusters relations with similar expressions while a second step groups these first clusters into larger semantic clusters, using different semantic similarities. Our experiments show the stability of distributional similarities over WordNet-based similarities for semantic clustering. We also demonstrate that the use of a multi-level clustering not only reduces the calculations from all relation pairs to basic clusters pairs, but it also improves the clustering results.
Unsupervised Information Extraction, Semantic Similarity, Relation Clustering
Sémantique des déterminants dans un cadre richement typé

La variation du sens des mots en contexte nous a conduit à enrichir le système de types utilisés dans notre analyse syntaxico-sémantique du français basé sur les grammaires catégorielles et la sémantique de Montague (ou la lambda-DRT). L’avantage majeur d’une telle sémantique profonde est de représenter le sens par des formules logiques aisément exploitables, par exemple par un moteur d’inférence. Déterminants et quantificateurs jouent un rôle fondamental dans la construction de ces formules, et il nous a fallu leur trouver des termes sémantiques adaptés à ce nouveau cadre. Nous proposons une solution inspirée des opérateurs epsilon et tau de Hilbert, éléments génériques qui s’apparentent à des fonctions de choix. Cette modélisation unifie le traitement des différents types de déterminants et de quantificateurs et autorise le liage dynamique des pronoms. Surtout, cette description calculable des déterminants s’intègre parfaitement à l’analyseur à large échelle du français Grail, tant en théorie qu’en pratique.

Mots-clés : Analyse sémantique automatique
Sémantique formelle
Compositionnalité

On the semantics of determiners in a rich type-theoretical framework
The variation of word meaning according to the context led us to enrich the type system of our syntactical and semantic analyser of French based on categorial grammars and Montague semantics (or lambda-DRT). The main advantage of a deep semantic analyse is too represent meaning by logical formulae that can be easily used e.g. for inferences. Determiners and quantifiers play a fundamental role in the construction of those formulae and we needed to provide them with semantic terms adapted to this new framework. We propose a solution inspired by the tau and epsilon operators of Hilbert, generic elements that resemble choice functions. This approach unifies the treatment of the different determiners and quantifiers and allows a dynamic binding of pronouns. Above all, this fully computational view of determiners fits in well within the wide coverage parser Grail, both from a theoretical and a practical viewpoint.
Automated semantic analysis, Formal Semantics, Compositional Semantics