taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Utilisation de critères linguistiques de surface pour l'extraction de relation dans les textes bio-médicaux

Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d'extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d'apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d'extraction de relations reposant sur des connaissances issues d'analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu'en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d'extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d'obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d'apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d'interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l'état de l'art.

Mots-clés : Extraction de relations
classification
modèle de langue
apprentissage paresseux
analyse linguistique de surface

Using shallow linguistic features for relation extraction in bio-medical texts
In this paper, we model the corpus-based relation extraction task as a classification problem. We show that, in this framework, standard machine learning systems exploiting representations simply based on shallow linguistic information can rival state-of-the-art systems that rely on deep linguistic analysis. Even more effective systems can be obtained, still using these easy and reliable pieces of information, if the specifics of the extraction task and the data are taken into account. Our original method combining lazy learning and language modeling out-performs the existing systems when evaluated on the LLL2005 protein-protein interaction extraction task data.
Relation extraction, classification, lazy learning, langage model, shallow linguistic analysis
Vers une prise en charge approfondie des phénomènes itératifs par TimeML

Les travaux menés ces dernières années autour de l'itération en langue, tant par la communauté linguistique que par celle du TAL, ont mis au jour des phénomènes particuliers, non réductibles aux représentations temporelles classiques. En particulier, une itération ne saurait structurellement être réduite à une simple énumération de procès, et du point de vue de l'aspect, met en jeu simultanément deux visées aspectuelles indépendantes. Le formalisme TimeML, qui a vocation à annoter les informations temporelles portées par un texte, intègre déjà des éléments relatifs aux itérations, mais ne prend pas en compte ces dernières avancées. C'est ce que nous entreprenons de faire dans cet article, en proposant une extension à ce formalisme.

Mots-clés : phénomènes itératifs
TimeML
discours
sémantique

Toward a comprehensive support of iterative phenomenons in TimeML
The work that has recently been done concerning the iterative phenomena in language, which was performed by the linguistic and TAL communities, has illuminated specific phenomena, not reducible to classical time representations. In particular, an iteration can not structurally be reduced to a simple listing of process, and involves simultaneously two independent referred aspectual. The TimeML formalism, which aims to annotate temporal information of a given text, includes already relative elements to iterations but does not take into account recent advances. That is the reason why in this paper, we propose to extend this formalism.
TimeML, discourse, semantics, iterative phenomena
Une procédure pour identifier les modifieurs de la valence affective d'un mot dans des textes

Cette recherche s'inscrit dans le champ de la fouille d'opinion et, plus particulièrement, dans celui de l'analyse de la polarité d'une phrase ou d'un syntagme. Dans ce cadre, la prise en compte du contexte linguistique dans lequel apparaissent les mots porteurs de valence est particulièrement importante. Nous proposons une méthodologie pour extraire automatiquement de corpus de textes de telles expressions linguistiques. Cette approche s'appuie sur un corpus de textes, ou d'extraits de textes, dont la valence est connue, sur un lexique de valence construit à partir de ce corpus au moyen d'une procédure automatique et sur un analyseur syntaxique. Une étude exploratoire, limitée à la seule relation syntaxique associant un adverbe à un adjectif, laisse entrevoir les potentialités de l'approche.

Mots-clés : fouille d'opinion
lexique de valence
modifieurs de valence

A procedure to identify modifiers of the word emotional valence in texts
This research is situated within the field of opinion mining and focuses more particularly on the analysis of the opinion expressed in a sentence or a syntagm. Within this frame of research, taking into account the linguistic context in which words which carry valence appear is particularly important. We propose a methodology to automatically extract such linguistic expressions from text corpora. This approach is based on (a) a corpus of texts, or text excerpts, the valence of which is known, (b) on a valence lexicon built from this corpus using an automatic procedure and (c) on a parser. An exploratory study, focusing on the syntactic relation associating an adverb to an adjective, shows the potential of the approach.
contextual valence shifter, opinion mining, semantic orientation lexicon
Stratégie d'exploration de corpus multi-annotés avec GlozzQL

La multiplication des travaux sur corpus, en linguistique computationnelle et en TAL, conduit à la multiplication des campagnes d'annotation et des corpus multi-annotés, porteurs d'informations relatives à des phénomènes variés, envisagés par des annotateurs multiples, parfois automatiques. Pour mieux comprendre les phénomènes que ces campagnes prennent pour objets, ou pour contrôler les données en vue de l'établissement d'un corpus de référence, il est nécessaire de disposer d'outils permettant d'explorer les annotations. Nous présentons une stratégie possible et son opérationalisation dans la plate-forme Glozz par le langage GlozzQL.

Mots-clés : Exploration
Corpus
Annotation
GlozzQL

Multi-annotated corpus exploration strategy with GlozzQL
More and more works in compuational linguistics and NLP rely on corpora. They lead to an increasing number of annotation campaigns and multi-annotated corpora, providing informations on various linguistic phenomena, annotated by several annotators or computational processes. In order to understand these linguistic phenomena, or to control annotated data, tools dedicated to annotated data mining are needed. We present here an exploration strategy and its implementation within the Glozz platform, GlozzQL.
Corpus, Annotation, Exploration, GlozzQL
Attribution de rôles sémantiques aux actants des lexies verbales

Dans cet article, nous traitons de l'attribution des rôles sémantiques aux actants de lexies verbales en corpus spécialisé en français. Nous proposons une classification de rôles sémantiques par apprentissage machine basée sur un corpus de lexies verbales annotées manuellement du domaine de l'informatique et d'Internet. Nous proposons également une méthode de partitionnement semi-supervisé pour prendre en compte l'annotation de nouvelles lexies ou de nouveaux rôles sémantiques et de les intégrés dans le système. Cette méthode de partitionnement permet de regrouper les instances d'actants selon les valeurs communes correspondantes aux traits de description des actants dans des groupes d'instances d'actants similaires. La classification de rôles sémantique a obtenu une F-mesure de 93% pour Patient, de 90% pour Agent, de 85% pour Destination et de 76% pour les autres rôles pris ensemble. Quand au partitionnement en regroupant les instances selon leur similarité donne une F-mesure de 88% pour Patient, de 81% pour Agent, de 58% pour Destination et de 46% pour les autres rôles.

Mots-clés : Rôles sémantiques
classification
partitionnement semi-supervisé
traits syntaxiques

Assigning semantic roles to actants of verbal lexical units
In this paper, we discuss assigning semantic roles to actants of verbal lexical units in French specialized corpus. We propose a machine learning classification of semantic roles based on a corpus of verbal lexical units, which are annotated manually in the Informatics and Internet domain. We also propose a semi supervised clustering method to consider the annotation of new verbal lexical units or new semantic roles and integrated them in the system. Clustering is used to group instances of actants according to their common values corresponding to the features describing these actants into groups of similar instances of actants. The classification model give an F-measure of 93% for Patient, 90% for Agent, 85% for Destination and 76% for other roles. When partitioning by grouping instances according to their similarity gives an F-measure of 88% for Patient, 81% for Agent, 58% for Destination and 46% for other roles.
Semantic roles, syntactic features, classification, semi supervised partitioning
Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique

Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.

Mots-clés : similarité sémantique
Extraction de voisins sémantiques
méthodes distributionnelles

Using bootstrapping to improve a measure of semantic similarity
Work about distributional semantic similarity measures has now widely shown that such measures are mainly reliable for high frequency words and for capturing semantic relatedness rather than strict semantic similarity. In this article, we propose a method for improving such a measure for middle and low frequency words. This method is based on a bootstrapping mechanism : a set of examples and counter-examples of semantically related words are selected in an unsupervised way from the results of the initial measure and used for training a supervised classifier. This classifier is then applied for reranking the initial semantic neighbors. We evaluate the interest of this reranking for a large set of english nouns with various frequencies.
Semantic neighbor extraction, semantic similarity, distributional methods
Un calcul de termes typés pour la pragmatique lexicale: chemins et voyageurs fictifs dans un corpus de récits de voyage

Ce travail s'inscrit dans l'analyse automatique d'un corpus de récits de voyage. À cette fin, nous raffinons la sémantique de Montague pour rendre compte des phénomènes d'adaptation du sens des mots au contexte dans lequel ils apparaissent. Ici, nous modélisons les constructions de type 'le chemin descend pendant une demi-heure' où ledit chemin introduit un voyageur fictif qui le parcourt, en étendant des idées que le dernier auteur a développé avec Bassac et Mery. Cette introduction du voyageur utilise la montée de type afin que le quantificateur introduisant le voyageur porte sur toute la phrase et que les propriétés du chemin ne deviennent pas des propriétés du voyageur, fût-il fictif. Cette analyse sémantique (ou plutôt sa traduction en lambda-DRT) est d'ores et déjà implantée pour une partie du lexique de Grail.

Mots-clés : pragmatique
Sémantique lexicale
sémantique compositionnelle

A calculation of typed terms for lexical pragmatics: paths and fictional travellers in a travel stories corpus
This work is part of the automated analysis of travel stories corpus. To do so, we refine Montague semantics, to model the adaptation of word meaning to the context in which they appear. Here we study construction like 'the path goes down for half an hour' in which the path introduces a virtual traveller following it, extending ideas of the last author with Bassac, Mery. The introduction of a traveller relies on type raising satisfies the following requirements: the quantification binding the traveller has the widest scope, and properties of the path do not apply to the traveller, be it virtual. This semantical analysis (actually its translation in lambda-DRT) is already implemented for a part of the Grail lexicon.
Lexical semantics, pragmatics, compositional semantics
Catégoriser les réponses aux interruptions dans les débats politiques

Cet article traite de l'analyse de débats politiques selon une orientation multimodale. Nous étudions plus particulièrement les réponses aux interruptions lors d'un débat à l'Assemblée nationale. Nous proposons de procéder à l'analyse via des annotations systématiques de différentes modalités. L'analyse argumentative nous a amenée à proposer une typologie de ces réponses. Celle-ci a été mise à l'épreuve d'une classification automatique. La difficulté dans la construction d'un tel système réside dans la nature même des données : multimodales, parfois manquantes et incertaines.

Mots-clés : multimodalité
annotations
corpus
classification supervisée

Categorizing responses to disruptions in political debates
This work was conducted to analyze political debates, with a multimodal point of view. Particularly, we focus on the answers produced by a main speakers after he was disrupted. Our approach relies on the annotations of each modality and on their review. We propose a manual categorization of the observed disruptions. A categorization method was applied to validate the manual one. The difficulty is to deal with multimodality, missing values and uncertainty in the automatic classification system.
corpus, annotations, multimodality, classification
Mesure non-supervisée du degré d'appartenance d'une entité à un type

La recherche d'entités nommées a été le sujet de nombreux travaux. Cependant, la construction des ressources nécessaires à de tels systèmes reste un problème majeur. Dans ce papier, nous proposons une méthode complémentaire aux outils capables de reconnaître des entités de types larges, dont l'objectif est de déterminer si une entité est d'un type donné, et ce de manière non-supervisée et quel que soit le type. Nous proposons pour cela une approche basée sur la comparaison de modèles de langage estimés à partir du Web. L'intérêt de notre approche est validé par une évaluation sur 100 entités et 273 types différents.

Mots-clés : typage d'entités nommées
comparaison de distribution de mots
divergence de Kullback-Leibler

An unsupervised measure of the degree of belonging of an entity to a type
Searching for named entities has been the subject of many researches. In this paper, we seek to determine whether a named entity is of a given type and in what extent it is. We propose to address this issue by an unsupervised Web oriented language modeling approach. The interest of it is demonstrated by our evaluation on 100 entities and 273 different types.
named entity identification, language modeling approach, Kullback-Leibler divergence
Traduction (automatique) des connecteurs de discours

En nous appuyant sur des données fournies par le concordancier bilingue TransSearch qui intègre un alignement statistique au niveau des mots, nous avons effectué une annotation semi-manuelle de la traduction anglaise de deux connecteurs du français. Les résultats de cette annotation montrent que les traductions de ces connecteurs ne correspondent pas aux « transpots » identifiés par TransSearch et encore moins à ce qui est proposé dans les dictionnaires bilingues.

Mots-clés : Traduction (automatique)
Discours
TransSearch

(Machine) Translation of discourse connectors
On the basis of data provided by the bilingual concordancer TransSearch which propose a statistical word alignment, we made a semi-manual annotation of the English translation of two French connectives. The results of this annotation show that the translations of these connectives do not correspond to the “transpots” identified by TransSearch and even less to the translations proposed in bilingual dictionaries.
(Machine) Translation, TransSearch, Discourse
Découverte de patrons paraphrastiques en corpus comparable: une approche basée sur les n-grammes

Cet article présente l'utilisation d'un corpus comparable pour l'extraction de patrons de paraphrases. Nous présentons une méthode empirique basée sur l'appariement de n-grammes, permettant d'extraire des patrons de paraphrases dans des corpus comparables d'une même langue (le français), du même domaine (la médecine) mais de registres de langues différents (spécialisé ou grand public). Cette méthode confirme les résultats précédents basés sur des méthodes à base de patrons, et permet d'identifier de nouveaux patrons, apportant également un regard nouveau sur les différences entre les discours de langue générale et spécialisée.

Mots-clés : extraction de patrons
Identification de paraphrases
type de discours
domaine médical
corpus comparable monolingue

Extracting paraphrastic patterns comparable corpus: an approach based on n-grams
This paper presents the use of a comparable corpus for extracting paraphrase patterns. We present an empirical method based on n-gram matching and ordering, to extract paraphrase pattern in comparable corpora of the same language (French) and the same domaine, but of two different registers (lay and specialised). This method confirms previous results from pattern-based methods, and identify new patterns, giving fresh look on the difference between specialised and lay discourse.
paraphrase identification, lexico-syntactic pattern discovery, discourse type, medical domain, monolingual comparable corpora
Prise en compte de la sous-catégorisation verbale dans un lexique bilingue anglais-japonais

Dans cet article, nous présentons une méthode de détection des correspondances bilingues de sous-catégorisation verbale à partir de données lexicales monolingues. Nous évoquons également la structure de ces lexiques et leur utilisation en traduction automatique (TA) à base linguistique anglais-japonais. Les lexiques sont utilisés par un programme de TA fonctionnant selon une architecture classique dite "à transfert", et leur structure permet une classification précise des sous-catégorisations verbales. Nos travaux ont permis une amélioration des données de sous-catégorisation des lexiques pour les verbes japonais et leurs équivalents anglais, en utilisant des données linguistiques compilées à partir d'un corpus de textes extrait du web. De plus, le fonctionnement du programme de TA a pu ^etre amélioré en utilisant ces données.

Mots-clés : sous-catégorisation verbale
japonais
bases de données lexicales
traduction automatique à base linguistique

Verbal subcategorization in an English-Japanese bilingual lexicon
In this paper, we present a method for the detection of bilingual correspondences of verb subcategorization from monolingual lexical data. We also mention the structure of the lexicons and examples making use of such data in linguistics-based English-Japanese machine translation (MT). The lexicons are used by a MT system with a classical transfer-based architecture, and their structure allow an accurate classification of verb subcategorization. Our work has improved the lexical data about subcategorization of Japanese verbs and their English equivalents, using linguistic data compiled from a corpus of web extracted texts. Furthermore, the MT system could also be improved by the use of this data.
lexical databases, verb subcategorisation, linguistics-based machine translation, Japanese
Extraction non-supervisée de relations basée sur la dualité de la représentation

Nous proposons dans cet article une méthode non-supervisée d'extraction des relations entre entités nommées. La méthode proposée se caractérise par l'utilisation de résultats d'analyses syntaxiques, notamment les chemins syntaxiques reliant deux entités nommées dans des arbres de dépendance. Nous avons également exploité la dualité de la représentation des relations sémantiques et le résultat de notre expérience comparative a montré que cette approche améliorait les rappels.

Mots-clés : relations entre entités nommées
Extraction des connaissances
dualité relationnelle

Unsupervised relation extraction based on the dual representation
We propose in this paper an unsupervised method for relation and pattern extraction. The proposed method is characterized by using parsed corpora, especially by leveraging syntactic paths that connect two named entities in dependency trees. We also use the dual representation of semantic relations and the result of our comparative experiment showed that this approach improves recall.
Knowledge extraction, named entity relationships, relational duality
Vers la détection des dislocations à gauche dans les transcriptions automatiques du Français parlé

Ce travail prend place dans le cadre plus général du développement d'une plate-forme d'analyse syntaxique du français parlé. Nous décrivons la conception d'un modèle automatique pour résoudre le lien anaphorique présent dans les dislocations à gauche dans un corpus de français parlé radiophonique. La détection de ces structures devrait permettre à terme d'améliorer notre analyseur syntaxique en enrichissant les informations prises en compte dans nos modèles automatiques. La résolution du lien anaphorique est réalisée en deux étapes : un premier niveau à base de règles filtre les configurations candidates, et un second niveau s'appuie sur un modèle appris selon le critère du maximum d'entropie. Une évaluation expérimentale réalisée par validation croisée sur un corpus annoté manuellement donne une F-mesure de l'ordre de 40%.

Mots-clés : Détection des dislocations à gauche
français parlé
Maximum Entropy

Towards automatic recognition of left dislocation in transcriptions of Spoken French
Left dislocations are an important distinguishing feature of spoken French. In this paper, we present a hybrid approach for detecting the coreferential link that holds between left-dislocated elements and the coreferential pronoun occurring further on in the sentence. The approach combines a symbolic graph rewrite step with a maximum entropy classifier and achieves around 40% F-score. We conjecture that developing such approaches could contribute to the general anaphora resolution task and help improve parsers trained on corpora enriched with left dislocation anaphoric links.
Left dislocation detection, Maximum Entropy, spoken French