taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Utiliser les interjections pour détecter les émotions

Bien que les interjections soient un phénomène linguistique connu, elles ont été peu étudiées et cela continue d'être le cas pour les travaux sur les microblogs. Des travaux en analyse de sentiments ont montré l'intérêt des émoticônes et récemment des mots-dièses, qui s'avèrent être très utiles pour la classification en polarité. Mais malgré leur statut grammatical et leur richesse sémantique, les interjections sont restées marginalisées par les systèmes d'analyse de sentiments. Nous montrons dans cet article l'apport majeur des interjections pour la détection des émotions. Nous détaillons la production automatique, basée sur les interjections, d'un corpus étiqueté avec les émotions. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé ce corpus pour en déduire, automatiquement, un lexique affectif pour le français. Ce lexique a été évalué sur une tâche de détection des émotions, qui a montré un gain en mesure F1 allant, selon les émotions, de +0,04 à +0,21.

Mots-clés : Interjections
analyse de sentiments
détection des émotions
lexique affectif
fouille d'opinions

Using interjections for emotion detection
Although interjections have been recognized as linguistic phenomena for a long time, they have somehow been rarely studied and continue to be left aside in works dealing with microblogs. Users of this new kind of communication plateforms have popularized widely the use of linguistic constructions, like emoticons or interjections. In spite of their grammatic status and semantic richness for describing emotional states, interjections have been mostly ignored. In this article we show the importance of the role that interjections can play for detecting emotions. We detail how using interjections we have tagged automatically a French microblog corpus with emotion labels. Then we describe how we did deduce automatically from this corpus a fine-grained affective lexicon. The usefulness of the lexicon was evaluated in an emotion recognition task where, depending on the emotion, the F1-measure improvement ranged from +0.04 to +0.21.
Interjections, emotion recognition, affective lexicon, sentiment analysis, opinion mining
Comparaison d'architectures neuronales pour l'analyse syntaxique en constituants

L'article traite de l'analyse syntaxique lexicalisée pour les grammaires de constituants. On se place dans le cadre de l'analyse par transitions. Les modèles statistiques généralement utilisés pour cette tâche s'appuient sur une représentation non structurée du lexique. Les mots du vocabulaire sont représentés par des symboles discrets sans liens entre eux. À la place, nous proposons d'utiliser des représentations denses du type plongements (embeddings) qui permettent de modéliser la similarité entre symboles, c'est-à-dire entre mots, entre parties du discours et entre catégories syntagmatiques. Nous proposons d'adapter le modèle statistique sous-jacent à ces nouvelles représentations. L'article propose une étude de 3 architectures neuronales de complexité croissante et montre que l'utilisation d'une couche cachée non-linéaire permet de tirer parti des informations données par les plongements.

Mots-clés : plongements
Analyse syntaxique en constituants lexicalisée
réseaux de neurones

A Comparison of Neural Network Architectures for Constituent Parsing
The article deals with lexicalized constituent parsing in a transition-based framework. Typical statistical approaches for this task are based on an unstructured representation of the lexicon. Words are represented by discrete unrelated symbols. Instead, our proposal relies on dense vector representations (embeddings) that are able to encode similarity between symbols : words, part-of-speech tags and phrase structure symbols. The article studies and compares 3 increasingly complex neural network architectures, which are fed symbol embeddings. The experiments suggest that the information given by embeddings is best captured by a deep architecture with a non-linear layer.
Lexicalized constituent parsing, embeddings, neural networks
...des conférences enfin disons des causeries... Détection automatique de segments en relation de paraphrase dans les reformulations de corpus oraux

Notre travail porte sur la détection automatique des segments en relation de reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L'approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l'oral. Les données de référence sont consensuelles. Une méthode automatique fondée sur l'apprentissage avec les CRF est proposée afin de détecter les segments paraphrasés. Différents descripteurs sont exploités dans une fenêtre de taille variable. Les tests effectués montrent que les segments en relation de paraphrase sont assez difficiles à détecter, surtout avec leurs frontières correctes. Les meilleures moyennes atteignent 0,65 de F-mesure, 0,75 de précision et 0,63 de rappel. Nous avons plusieurs perspectives à ce travail pour améliorer la détection des segments en relation de paraphrase et pour étudier les données depuis d'autres points de vue.

Mots-clés : Paraphrase
Reformulation
Corpus oraux
Marqueur de reformulation paraphrastique
Apprentissage supervisé

...des conférences enfin disons des causeries... Automatic detection of segments with paraphrase relation in spoken corpora rephrasings
Our work addresses automatic detection of segments with paraphrastic rephrasing relation in spoken corpus. The proposed approach is syntagmatic. It is based on paraphrastic rephrasing markers and the specificities of the spoken language. The reference data used are consensual. Automatic method based on machine learning using CRFs is proposed in order to detect the segments that are paraphrased. Different descriptors are exploited within a window with various sizes. The tests performed indicate that the segments that are in paraphrastic relation are quite difficult to detect. Our best average reaches up to 0.65 F-measure, 0.75 precision, and 0.63 recall. We have several perspectives to this work for improving the detection of segments that are in paraphrastic relation and for studying the data from other points of view.
Spoken Corpora, Paraphrase, Reformulation, Paraphrastic Reformulation Marker, Supervised Learning
Une méthode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caractéristiques

Marge infusé algorithmes détendus (MIRAS) dominent modèle de tuning dans la traduction automatique statistique dans le cas des grandes caractéristiques de l'échelle, mais ils sont également célèbres pour la complexité de mise en œuvre. Nous introduisons une nouvelle méthode, qui concerne une liste des N meilleures comme une permutation et minimise la perte Plackett-Luce de permutations rez-de-vérité. Des expériences avec des caractéristiques à grande échelle démontrent que, la nouvelle méthode est plus robuste que MERT ; si ce est seulement à rattacher avec Miras, il a un avantage comparativement, plus facile à mettre en œuvre.

Mots-clés : Traduction automatique
caractéristiques à grande échelle
ajustement du modèle

A Simple Discriminative Training Method for Machine Translation with Large-Scale Features
The margin infused relaxed algorithm (MIRAs) dominates model tuning in statistical machine translation in the case of large scale features, but also they are famous for the complexity in implementation. We introduce a new method, which regards an N-best list as a permutation and minimizes the Plackett-Luce loss of ground-truth permutations. Experiments with large-scale features demonstrate that, the new method is more robust than MERT ; though it is only matchable with MIRAs, it has a comparatively advantage, easier to implement.
machine translation, model tuning, large-scale features
Natural Language Reasoning using Coq: Interaction and Automation

Dans cet article, nous présentons une utilisation des assistants des preuves pour traiter l'inférence en Language Naturel (NLI). D' abord, nous proposons d'utiliser les theories des types modernes comme langue dans laquelle traduire la sémantique du langage naturel. Ensuite, nous implémentons cette sémantique dans l'assistant de preuve Coq pour raisonner sur ceux-ci. En particulier, nous évaluons notre proposition sur un sous-ensemble de la suite de tests FraCas, et nous montrons que 95.2% des exemples peuvent être correctement prédits. Nous discutons ensuite la question de l'automatisation et il est démontré que le langage de tactiques de Coq permet de construire des tactiques qui peuvent automatiser entièrement les preuves, au moins pour les cas qui nous intéressent.

Mots-clés : Coq
FraCas
Inference en Langage Naturel
Théorie des Types
Sémantique Formelle
Automatisation des Preuves

In this paper, we present the use of proof-assistant technology in order to deal with Natural Language Inference. We first propose the use of modern type theories as the language in which we translate natural language semantics to. Then, we implement these semantics in the proof-assistant Coq in order to reason about them. In particular we evaluate against a subset of the FraCas test suite and show a 95.2% accuracy and also precision levels that outperform existing approaches at least for the comparable parts. We then discuss the issue of automation, showing that Coq's tactical language allows one to build tactics that can fully automate proofs, at least for the cases we have looked at.
Natural Language Inference, Type Theory, Formal Semantics, FraCas, Coq, Proof automation
Vous aimez ?...ou pas ? LikeIt, un jeu pour construire une ressource lexicale de polarité

En analyse de discours ou d'opinion, savoir caractériser la connotation générale d'un texte, les sentiments qu'il véhicule, est une aptitude recherchée, qui suppose la constitution préalable d'une ressource lexicale de polarité. Au sein du réseau lexical JeuxDeMots, nous avons mis au point LikeIt, un jeu qui permet d'affecter une valeur positive, négative, ou neutre à un terme, et de constituer ainsi pour chaque terme, à partir des votes, une polarité résultante. Nous présentons ici l'analyse quantitative des données de polarité obtenues, ainsi que la méthode pour les valider qualitativement.

Mots-clés : polarité
sentiment
réseau lexical
crowdsourcing
GWAP

Do you like it? or not? LikeIt, a game to build a polarity lexical resource
The ability to analyze the feelings that emerge from a text requires having a polarity lexical resource. In the lexical network JeuxDeMots we designed LikeIt, a GWAP that allows attributing a positive, negative or neutral value to a term, and thus obtaining for each term a resulting polarity. We present a quantitative analysis of polarity data obtained, together with the comparison method we developed to validate them qualitatively.
polarity, feelings, lexical network, crowdsourcing, GWAP
Étude des verbes introducteurs de noms de médicaments dans les forums de santé

Dans cet article, nous combinons annotations manuelle et automatique pour identifier les verbes utilisés pour introduire un médicament dans les messages sur les forums de santé. Cette information est notamment utile pour identifier la relation entre un médicament et un effet secondaire. La mention d'un médicament dans un message ne garantit pas que l'utilisateur a pris ce traitement mais qu'il effectue un retour. Nous montrons ensuite que ces verbes peuvent servir pour extraire automatiquement des variantes de noms de médicaments. Nous estimons que l'analyse de ces variantes pourrait permettre de modéliser les erreurs faites par les usagers des forums lorsqu'ils écrivent les noms de médicaments, et améliorer en conséquence les systèmes de recherche d'information.

Mots-clés : verbes
noms de médicaments
forum
contenu généré par l'utilisateur

Study of Drug-Introducing Verbs on Health Forums
In this paper, we combine manual/automatic annotation to identify the verbs used by the users of a health forum to say that they are taking a drug. This information is important in many aspects, one of them being the identification of the relation between drugs and side effects : the mere mention of a drug in a message is not enough to assess that the user is taking this drug, and is thus likely to provide a feedback on it. In a second part of the study, we show how the set of verbs that we identified can be used to automatically extract variants of drug names. We assume that the analysis of the variants could shed light on patterns of mistakes that users make when spelling drug names and thus, improve medical information retrieval systems.
user-generated content, forum, verbs, drug names
Initialisation de Réseaux de Neurones à l'aide d'un Espace Thématique

Ce papier présente une méthode de traitement de documents parlés intégrant une représentation fondée sur un espace thématique dans un réseau de neurones artificiels (ANN) employé comme classifieur de document. La méthode proposée consiste à configurer la topologie d'un ANN ainsi que d'initialiser les connexions de celui-ci à l'aide des espaces thématiques appris précédemment. Il est attendu que l'initialisation fondée sur les probabilités thématiques permette d'optimiser le processus d'optimisation des poids du réseau ainsi qu'à accélérer la phase d'apprentissage tout en amélioration la précision de la classification d'un document de test. Cette méthode est évaluée lors d'une tâche de catégorisation de dialogues parlés entre des utilisateurs et des agents du service d'appels de la Régie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les résultats montrent l'intérêt de la méthode proposée d'initialisation d'un réseau, avec un gain observé de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement à l'initialisation aléatoire. De plus, les expérimentations soulignent que les performances sont faiblement dépendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cachée sont initialisés au moyen des espaces de thèmes issus d'une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison à une initialisation empirique.

Mots-clés : Réseau de neurones artificiels
Allocation latente de Dirichlet
Initialisation de poids

Neural Network Initialization using a Topic Space
This paper presents a method for speech analytics that integrates topic-space based representation into an artificial neural network (ANN), working as a document classifier. The proposed method consists in configuring the ANN's topology and in initializing the weights according to a previously estimated topic-space. Setup based on thematic priors is expected to improve the efficiency of the ANN's weight optimization process, while speeding-up the training process and improving the classification accuracy. This method is evaluated on a spoken dialogue categorization task which is composed of customer-agent dialogues from the call-centre of Paris Public Transportation Company. Results show the interest of the proposed setup method, with a gain of more than 4 points in terms of classification accuracy, compared to the baseline. Moreover, experiments highlight that performance is weakly dependent to ANN's topology with the LDA-based configuration, in comparison to classical empirical setup.
Artificial neural network, Latent Dirichlet allocation, Weights initialization
FDTB1: Repérage des connecteurs de discours en corpus

Cet article présente le repérage manuel des connecteurs de discours dans le corpus FTB (French Treebank) déjà annoté pour la morpho-syntaxe. C'est la première étape de l'annotation discursive complète de ce corpus. Il s'agit de projeter sur le corpus les éléments répertoriés dans LexConn, lexique des connecteurs du français, et de filtrer les occurrences de ces éléments qui n'ont pas un emploi discursif mais par exemple un emploi d'adverbe de manière ou de préposition introduisant un complément sous-catégorisé. Plus de 10 000 connecteurs ont ainsi été repérés.

Mots-clés : connecteurs de discours
annotation discursive de corpus
grammaire et discours

FDTB1 : Identification of discourse connectives in a French corpus
This paper presents the manual identification of discourse connectives in the corpus FTB (French Treebank) already annotated for morpho-syntax. This is the first step in the full discursive annotation of this corpus. The method consists in projecting on the corpus the items that are listed in LexConn, a lexicon of French connectives, and then filtering the occurrences of these elements that do not have a discursive use. More than 10K connectives have been identified.
discourse connectives, discourse annotation, grammar and discourse
ROBO, an edit distance for sentence comparison Application to automatic summarization

Dans cet article, nous proposons une mesure de distance entre phrases fondée sur la distance de Levenshtein, doublement pondérée par la fréquence des mots et par le type d'opération réalisée. Nous l'évaluons au sein d'un système de résumé automatique dont la méthode de calcul est volontairement limitée à une approche fondée sur la similarité entre phrases. Nous sommes donc ainsi en mesure d'évaluer indirectement la performance de cette nouvelle mesure de distance.

Mots-clés : résumé automatique
similarité sémantique
distance d'édition

We here propose a sentence edit distance metric, ROBO, based on Levenshtein distance. This metric distance is weighted by words frequency and operation type. We apply ROBO on an automatic summarization system whose sentence selection metrics are on purpose restricted to sentence similarity approaches. ROBO performance can then be evaluated indirectly.
automatic summarization, semantic similarity, edit distance
Classification d'entités nommées de type « film »

Dans cet article, nous nous intéressons à la classification contextuelle d'entités nommées de type « film ». Notre travail s'inscrit dans un cadre applicatif dont le but est de repérer, dans un texte, un titre de film contenu dans un catalogue (par exemple catalogue de films disponibles en VoD). Pour ce faire, nous combinons deux approches : nous partons d'un système à base de règles, qui présente une bonne précision, que nous couplons avec un modèle de langage permettant d'augmenter le rappel. La génération peu coûteuse de données d'apprentissage pour le modèle de langage à partir de Wikipedia est au coeur de ce travail. Nous montrons, à travers l'évaluation de notre système, la difficulté de classification des entités nommées de type « film » ainsi que la complémentarité des approches que nous utilisons pour cette tâche.

Mots-clés : classification
films
règles
modèle de langage
Wikipedia
reconnaissance d'entités nommées

Named Entity Classification for Movie Titles
In this article, we focus on contextual classification of named entities for « movie » type. Our work is part of an application framework which aims to identify, in a text, a movie title contained in a catalog (e.g. VoD catalog). To do this, we combine two approaches : we use a rule-based system, which has good accuracy. To increase recall we couple our system with a language model. The generation of training data for the language model from Wikipedia is a crucial part of this work. We show, through the evaluation of our system, the complementarity of approaches we use.
named entity recognition, movies, classification, rules, language model, Wikipedia
Adaptation par enrichissement terminologique en traduction automatique statistique fondée sur la génération et le filtrage de bi-segments virtuels

Nous présentons des travaux préliminaires sur une approche permettant d'ajouter des termes bilingues à un système de Traduction Automatique Statistique (TAS) à base de segments. Les termes sont non seulement inclus individuellement, mais aussi avec des contextes les englobant. Tout d'abord nous générons ces contextes en généralisant des motifs (ou patrons) observés pour des mots de même nature syntaxique dans un corpus bilingue. Enfin, nous filtrons les contextes qui n'atteignent pas un certain seuil de confiance, à l'aide d'une méthode de sélection de bi-segments inspirée d'une approche de sélection de données, précédemment appliquée à des textes bilingues alignés.

Mots-clés : Traduction Automatique Statistique
Génération Automatique de Texte
contexte phrastique
terminologie bilingue

Statistical machine translation adaptation through terminological enrichment based on virtual phrase generation and filtering
We propose a technique for adding bilingual terms to a phrase-based SMT system which includes not only individual words, but also induces phrasal contexts around these words. We first generate these contexts by generalizing patterns observed for similar words in a bilingual corpus, but then filter out those contexts that fall below a certain confidence threshold, based on an original phrase-pair selection process inspired by existing sentence selection techniques.
Statistical Machine Translation, Natural Language Generation, phrasal context, bilingual terminology
Une mesure d'intérêt à base de surreprésentation pour l'extraction des motifs syntaxiques stylistiques

Dans cette contribution, nous présentons une étude sur la stylistique computationnelle des textes de la littérature classiques française fondée sur une approche conduite par données, où la découverte des motifs linguistiques intéressants se fait sans aucune connaissance préalable. Nous proposons une mesure objective capable de capturer et d'extraire des motifs syntaxiques stylistiques significatifs à partir d'un œuvre d'un auteur donné. Notre hypothèse de travail est fondée sur le fait que les motifs syntaxiques les plus pertinents devraient refléter de manière significative le choix stylistique de l'auteur, et donc ils doivent présenter une sorte de comportement de surreprésentation contrôlé par les objectifs de l'auteur. Les résultats analysés montrent l'efficacité dans l'extraction de motifs syntaxiques intéressants dans le texte littéraire français classique, et semblent particulièrement prometteurs pour les analyses de ce type particulier de texte.

Mots-clés : mesure d'intérêt
motifs syntaxiques
Stylistique computationnelle
fouille de texte

An Overrepresentation-based Interestingness Measure for Syntactic Stylistic Pattern Extraction
In this contribution, we present a computational stylistic study of the French classic literature texts based on a data-driven approach where discovering interesting linguistic patterns is done without any prior knowledge. We propose an objective measure capable of capturing and extracting meaningful stylistic syntactic patterns from a given author's work. Our hypothesis is based on the fact that the most relevant syntactic patterns should significantly reflect the author's stylistic choice and thus they should exhibit some kind of overrepresentation behavior controlled by the author's purpose. The analysed results show the effectiveness in extracting interesting syntactic patterns from classic French literary text, and seem particularly promising for the analyses of such particular text.
Computational stylistic, text mining, syntactic patterns, interestingness measure