taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Repérer des toponymes dans des titres de cartes topographiques

Les titres de cartes topographiques personnalisées composent un corpus spécifique caractérisé par des variations orthographiques et un nombre élevé de désignations de lieux. L'article présente le repérage des toponymes dans ces titres. Ce repérage est fondé sur l'utilisation de BDNyme, la base de données de toponymes géoréférencés de l'IGN, et sur une analyse de surface à l'aide de patrons. La méthode proposée élargit la définition du toponyme pour tenir compte de la nature du corpus et des données qu'il contient. Elle se décompose en trois étapes successives qui tirent parti du contexte extralinguistique de géoréférencement des toponymes et du contexte linguistique. Une quatrième étape qui ne retient pas le géoréférencement est aussi étudiée. Le balisage et le typage des toponymes permettent de mettre en avant d'une part la diversité des désignations de lieux et d'autre part leurs variations d'écriture. La méthode est évaluée (rappel, précision, F-mesure) et les erreurs analysées.

Mots-clés : toponyme
BDNyme
information spatiale
écriture des toponymes
ressource lexicale

Localizing toponyms in topographic map titles
The titles of customized topographic maps constitute a specific corpus which is characterized by spelling variations and a very significant number of place names. This paper is about identifying toponyms in these titles. The toponym tracking is based on IGN's toponym data base as well as light parsing according to patterns. The method used broadens the definition of the toponym to include the nature of the corpus and the data in it. It consists of three successive stages where both the extralinguistic context - in this case georeferencing toponyms - and the linguistic context are taken into account. The fourth stage which is without georeferencing is examined too. Toponym tagging and typing allow to highlight toponym naming and spelling variations. The method has been assessed (recall, precision, F-measure) and the results analysed.
toponyme, spatial information, toponyme writing, BDNyme, lexical resource
Extraction des relations temporelles entre événements médicaux dans des comptes rendus hospitaliers

Le défi i2b2/VA 2012 était dédié à la détection de relations temporelles entre événements et expressions temporelles dans des comptes rendus hospitaliers en anglais. Les situations considérées étaient beaucoup plus variées que dans les défis TempEval. Nous avons donc axé notre travail sur un examen systématique de 57 situations différentes et de leur importance dans le corpus d’apprentissage en utilisant un oracle, et avons déterminé empiriquement le classifieur qui se comportait le mieux dans chaque situation, atteignant ainsi une F-mesure globale de 0,623.

Mots-clés : relations temporelles
événements médicaux
extraction d’information
médecine

Extraction of temporal relations between clinical events in clinical documents
The 2012 i2b2/VA challenge focused on the detection of temporal relations between events and temporal expressions in English clinical texts. The addressed situations were much more diverse than in the TempEval challenges. We thus focused on the systematic study of 57 distinct situations and their importance in the training corpus by using an oracle, and empirically determined the best performing classifier for each situation, thereby achieving a 0.623 F-measure.
Information Extraction, Clinical Events, Temporal Relations, Medicine
Similarité de second ordre pour l’exploration de bases textuelles multilingues

Cet article décrit l’utilisation de la technique de similarité de second ordre pour l’identification de textes semblables au sein d’une base de rapports d’incidents aéronautiques mélangeant les langues française et anglaise. L’objectif du système est, pour un document donné, de retrouver des documents au contenu similaire quelle que soit leur langue. Nous utilisons un corpus bilingue aligné de rapports d’accidents aéronautiques pour construire des paires de pivots et indexons les documents avec des vecteurs de similarités, tels que chaque coordonnée correspond au score de similarité entre un document dans une langue donnée et la partie du pivot de la même langue. Nous évaluons les performances du système sur un volumineux corpus de rapports d’incidents aéronautiques pour lesquels nous disposons de traductions. Les résultats sont prometteurs et valident la technique.

Mots-clés : similarité de second ordre
multilingue
ESA

Second order similarity for exploring multilingual textual databases
This paper describes the use of second order similarities for identifying similar texts inside a corpus of aviation incident reports written in both French and English. We use a second bilingual corpus to construct pairs of reference documents and map each target document to a vector so each coordinate represents a similarity score between this document and the part of the reference corpus written in the same language. We evaluate the system using a large corpus of translated incident reports. The results are promising and validate the approach.
second order similarity, multilingual, ESA
Apprentissage d’une classification thématique générique et cross-langue à partir des catégories de la Wikipédia

La catégorisation de textes nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. L’approche que nous proposons ici permet d’associer finement à un texte tout-venant écrit dans une langue donnée, un graphe de catégories de la Wikipédia dans cette langue. L’utilisation de l’index inter-langues de l’encyclopédie en ligne permet de plus d’obtenir un sous-ensemble de ce graphe dans la plupart des autres langues.

Mots-clés : apprentissage
Wikipédia
catégorisation
graphes
recherche d’information

Cross-lingual and generic text categorization
Text categorization usually requires a significant investment, which must often be associated to a field adaptation. The approach we propose here allows to finely associate a graph of Wikipedia categories to any text written in a given language. Moreover, the inter-lingual index of the online encyclopedia allows to get a subset of this graph in most other languages.
categorization, machine learning, information retrieval, Wikipedia, graphs
Apprentissage supervisé sur ressources encyclopédiques pour l’enrichissement d’un lexique de noms propres destiné à la reconnaissance des entités nommées

Cet article présente une méthode hybride d’enrichissement d’un lexique de noms propres à partir de la base encyclopédique en ligne Wikipedia. Une des particularités de cette recherche est de viser l’enrichissement d’une ressource existante (Prolexbase) très contrôlée décrivant finement les noms propres. A la différence d’autres travaux destinés à la reconnaissance des entités nommées, notre objectif est donc de réaliser un enrichissement automatique de qualité. Notre approche repose sur l’utilisation en pipe-line de règles déterministes basées sur certaines informations DBpedia et d’une catégorisation supervisée à base de classifieur SVM. Nos résultats montrent qu’il est ainsi possible d’enrichir un lexique de noms propres avec une très bonne précision.

Mots-clés : lexique de nom propre
reconnaissance des entités nommées
Wikipedia
règles
SVM
enrichissement automatique de lexique
classification supervisée
machine à vecteurs de support

Supervised learning on encyclopaedic resources for the extension of a lexicon of proper names dedicated to the recognition of named entities
This paper concerns the automatic extension of a lexicon of proper names by means of a hybrid mining of Wikipedia. The specificity of this research is to focus on the quality of the added lexical entries, since the mining process is supposed to extend a controlled existing resource (Prolexbase). Our approach consists in the successive application of deterministic rules based on some specific information of the DBpedia and of a supervised classification with a SVM classifier. Our experiments show that it is possible to extend automatically such a lexicon without adding a perceptible noise to the resource.
named entities recognition, proper names lexicon, automatic extension of lexicon, Wikipedia, rules, supervised classification, support vector machines, SVM
Convertir des analyses syntaxiques en dépendances vers les relations fonctionnelles PASSAGE

Nous présentons ici les premiers travaux concernant l’établissement d’une passerelle bidirectionnelle entre d’une, part les schémas d’annotation syntaxique en dépendances qui ont été définis pour convertir les annotations du French Treebank en arbres de dépendances de surface pour l’analyseur syntaxique Bonsai, et d’autre part le formalisme d’annotation PASSAGE développé initialement pour servir de support à des campagnes d’évaluation ouvertes en mode objectif quantitatif boîte-noire pour l’analyse syntaxique du français.

Mots-clés : Analyse Syntaxique
PASSAGE
Corpus arboré
Dependances
DepFTB
ConLL

Converting dependencies for syntactic analysis of French into PASSAGE functional relations
We present here a first attempt at building a bidrictionnal converter between, on the one hand the dependency based syntaxtic formalism which has been defined to map the French Treebank annotation onto surface dependency trees used by the Bonsai parser, on the other hand the PASSAGE formalism developped intially for French parsing quantitative black-box objective open evaluation campaigns.
Parsing, Treebank, Dependencies, DepFTB, ConLL, PASSAGE
Résolution d’anaphores et traitement des pronoms en traduction automatique à base de règles

La traduction des pronoms est l’un des problèmes actuels majeurs en traduction automatique. Étant donné que les pronoms ne transmettent pas assez de contenu sémantique en euxmêmes, leur traitement automatique implique la résolution des anaphores. La recherche en résolution des anaphores s’intéresse à établir le lien entre les entités sans contenu lexical (potentiellement des syntagmes nominaux et pronoms) et leurs référents dans le texte. Dans cet article, nous mettons en oeuvre un premier prototype d’une méthode inspirée de la théorie du liage chomskyenne pour l’interprétation des pronoms dans le but d’améliorer la traduction des pronoms personnels entre l’espagnol et le français.

Mots-clés : Résolution d’anaphores
traduction automatique à base de règles
sujets nuls

Anaphora Resolution for Machine Translation
Pronoun translation is one of the current problems within Machine Translation. Since pronouns do not convey enough semantic content by themselves, pronoun processing requires anaphora resolution. Research in anaphora resolution is interested in establishing the link between entities (NPs and pronouns) and their antecedents in the text. In this article, we implement a prototype of a linguistic anaphora resolution method inspired from the Chomskyan Binding Theory in order to improve the translation of personal pronouns between Spanish and French.
Anaphora Resolution, Rule-based Machine Translation, nul subjects
Lexiques de corpus comparables et recherche d’information multilingue

Nous évaluons l’utilité de trois lexiques bilingues dans un cadre de recherche interlingue français vers anglais sur le corpus CLEF. Le premier correspond à un dictionnaire qui couvre le corpus, alors que les deux autres ont été construits automatiquement à partir des sous-ensembles français et anglais de CLEF, en les considérant comme des corpus comparables. L’un contient des mots simples, alors que le deuxième ne contient que des termes complexes. Les lexiques sont intégrés dans des interfaces différentes dont les performances de recherche interlingue sont évaluées par 5 utilisateurs sur 15 thèmes de recherche CLEF. Les meilleurs résultats sont obtenus en intégrant le lexique de mots simples généré à partir des corpus comparables dans une interface proposant les cinq « meilleures » traductions pour chaque mot de la requête.

Mots-clés : corpus comparables
recherche d’information multilingue
lexiques multilingues

Lexicons from Comparable Corpora for Multilingual Information Retrieval
We evaluate the utility of three bilingual lexicons for English-to-French crosslingual search on the CLEF corpus. The first one is a kind of dictionary whose content covers the corpus. The other two have been automatically built on the French and English subparts of the CLEF corpus, by considering them as comparable corpora. One is made of simple words, the other one of complex words. The lexicons are integrated in different interfaces whose crosslingual search performances are evaluated by 5 users on 15 topics of CLEF. The best results are given with the interface having the simple-words lexicon generated on comparable corpora and proposing 5 translations for each query term.
multilingual information retrieval, comparable corpora, multilingual lexicons
Utilisation de contextes pour la correction automatique ou semi-automatique de réclamations clients

Cet article présente deux méthodes permettant de corriger des réclamations contenant des erreurs rédactionnelles, en s’appuyant sur le graphe des voisins orthographiques et contextuels. Ce graphe est constitué des formes ou mots trouvés dans un corpus d’apprentissage. Un lien entre deux formes traduit le fait que les deux formes se « ressemblent » et partagent des contextes similaires. La première méthode est semi-automatique et consiste à produire un dictionnaire de substitution à partir de ce graphe. La seconde méthode, plus ambitieuse, est entièrement automatisée. Elle s’appuie sur les contextes pour déterminer à quel mot correspond telle forme abrégée ou erronée. Les résultats ainsi obtenus permettent d’améliorer le processus déjà existant de constitution d’un dictionnaire de substitution mis en place au sein d’EDF.

Mots-clés : contexte
Correction automatique
graphe
analyse distributionnelle

Using contexts for automatic or semi-automatic correction of customer complaints
This article presents two methods allowing correcting complaints containing spelling errors, by using the spelling and contextual neighbors' graph. This graph is made of forms or words found in a learning corpus. A link between two forms conveys the fact that the two forms ''look alike'' and share similar contexts. The first method is semi-automatic and consists in producing a substitutional dictionary from this graph. The second method, more ambitious, is fully automatic. It is based on contexts to determine to which word corresponds such abbreviated or erroneous form. The results thus obtained allow us to improve the existing process regarding the creation of a substitutional dictionary at EDF.
Spelling correction, distributional analysis, graph, context
SegCV : traitement efficace de CV avec analyse et correction d’erreurs

Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet a connu, ces derniers temps, une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de textes libres) intraitables manuellement. Les CV sont dans des formats très divers : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., ce qui peut provoquer des erreurs lors de la conversion en texte plein. Nous proposons SegCV, un système qui a pour but l’analyse automatique des CV des candidats. Dans cet article, nous présentons des algorithmes reposant sur une analyse de surface, afin de segmenter les CV de manière précise. Nous avons évalué la segmentation automatique selon des corpus de référence que nous avons constitués. Les expériences préliminaires réalisées sur une grande collection de CV en français avec correction du bruit montrent de bons résultats en précision, rappel et F-Score.

Mots-clés : RI
Ressources humaines
traitement de CV
Modèle à base de règles

SegCV : Eficient parsing of résumés with analysis and correction of errors
Over the last years, the online market of jobs and candidatures offers has reached an exponential growth. This has implied great amounts of information (mainly in a text free style) which cannot be processed manually. The résumés are in several formats : .pdf, .doc, .dvi, .ps, etc., that can provoque errors or noise during the conversion to plain text. We propose SegCV, a system that has as goal the automatic parsing of candidates’ résumés. In this article we present the algoritms, which are based over a surface analysis, to segment the résumés in an accurate way. We evaluated the automatic segmentation using a reference corpus that we have created. The preliminary experiments, done over a large collection of résumés in French with noise correction, show good results in precision, recall and F-score.
Information Retrieval, Human Resources, CV Parsing, Rules Model
Recherche et utilisation d'entités nommées conceptuelles dans une tâche de catégorisation

Les recherches présentées sont directement liées aux travaux menés pour résoudre les problèmes de catégorisation automatique de texte. Les mots porteurs d’opinions jouent un rôle important pour déterminer l’orientation du message. Mais il est essentiel de pouvoir identifier les cibles auxquelles ils se rapportent pour en contextualiser la portée. L’analyse peut également être menée dans l’autre sens, on cherchant dans le contexte d’une cible détectée les termes polarisés. Une première étape d’apprentissage depuis des données permet d'obtenir automatiquement les marqueurs de polarité les plus importants. A partir de cette base, nous cherchons les cibles qui apparaissent le plus fréquemment à proximité de ces marqueurs d'opinions. Ensuite, nous construisons un ensemble de couples (marqueur de polarité, cible) pour montrer qu’en s’appuyant sur ces couples, on arrive à expliquer plus finement les prises de positions tout en maintenant (voire améliorant) le niveau de performance du classifieur.

Mots-clés : Marqueurs de polarité
Fouille d’opinion
Reconnaissance d’entités nommées

Search and usage of named conceptual entities in a categorisazion task
The researchs presented are part of a text automatic categorization task. Words bearing opinions play an important role in determining the overall direction of the message. But it is essential to identify the elements (targets) which they are intended to relativize the scope. The analysis can also be conducted in the reverse direction. When a target is detected we need to search polarized terms in the context. A first step in an automatic learning from data will allow us to obtain the most important polarity markers. From this basis, we look for targets that appear most frequently in the vicinity of these opinions markers. Then, we construct a set of pairs (polarity marker, target) to show that relying on these couples we can maintain (or improve) the performance of the classifier.
Opinion Mining, Named Entity Recognition
Un corpus d’erreurs de traduction

Avec le développement de la post-édition, de plus en plus de corpus contenant des corrections de traductions sont disponibles. Ce travail présente un corpus de corrections d’erreurs de traduction collecté dans le cadre du projet ANR/TRACE et illustre les différents types d’analyses auxquels il peut servir. Nous nous intéresserons notamment à la détection des erreurs fréquentes et à l’analyse de la variabilité des post-éditions.

Mots-clés : Traduction automatique
Analyse d’erreur
Post-édiition

A corpus of post-edited translations
More and more datasets of post-edited translations are being collected. These corpora have many applications, such as failure analysis of SMT systems and the development of quality estimation systems for SMT. This work presents a large corpus of post-edited translations that has been gathered during the ANR/TRACE project. Applications to the detection of frequent errors and to the analysis of the inter-rater agreement of hTER are also reported.
Machine Translation, Failure Analysis, Post-edition
Une méthode d’évaluation des résumés basée sur la combinaison de métriques automatiques et de complexité textuelle

Cet article présente une méthode automatique d’évaluation du contenu des résumés automatiques. La méthode proposée est basée sur une combinaison de caractéristiques englobant des scores de contenu et d’autres de complexité textuelle et ce en s’appuyant sur une technique d’apprentissage, à savoir la régression linéaire. L’objectif de cette combinaison consiste à prédire le score manuel PYRAMID à partir des caractéristiques utilisées. Afin d’évaluer la méthode présentée, nous nous sommes intéressés à deux niveaux de granularité d’évaluation : la première est qualifiée de Micro-évaluation et propose l’évaluation de chaque résumé, alors que la deuxième est une Macro-évaluation et s’applique au niveau de chaque système.

Mots-clés : complexité textuelle
évaluation du contenu
résumé automatique
régression linéaire
Evaluation intrinsèque

An evaluation summary method based on combination of automatic and textual complexity metrics
This article presents an automatic method for evaluating content summaries. The proposed method is based on a combination of features encompassing scores of content and others of textual complexity. This method relies on a learning technique namely the linear regression. The objective of this combination is to predict the PYRAMID score from used features. In order to evaluate the presented method, we are interested in two levels of granularity evaluation: the first is named Micro-evaluation and proposes an evaluation of each summary, while the second is called Macro-evaluation and it applies at the level of each system.
Intrinsic evaluation, content evaluation, automatic summary, textual complexity, linear regression
Segmentation thématique : processus itératif de pondération intra-contenu

Dans cet article, nous nous intéressons à la segmentation thématique d’émissions télévisées exploitant la cohésion lexicale. Le but est d’étudier une approche générique, reposant uniquement sur la transcription automatique sans aucune information externe ni aucune information structurelle sur le contenu traité. L’étude porte plus particulièrement sur le mécanisme de pondération des mots utilisés lors du calcul de la cohésion lexicale. Les poids TF-IDF sont estimés à partir du contenu lui-même, qui est considéré comme une collection de documents mono-thème. Nous proposons une approche itérative, intégrée à un algorithme de segmentation, visant à raffiner la partition du contenu en documents pour l’estimation de la pondération. La segmentation obtenue à une itération donnée fournit un ensemble de documents à partir desquels les poids TF-IDF sont ré-estimés pour la prochaine itération. Des expériences menées sur un corpus couvrant différents formats des journaux télévisés issus de 8 chaînes françaises montrent une amélioration du processus global de segmentation.

Mots-clés : Segmentation thématique
cohésion lexicale
pondération TF-IDF
TextTiling

An iterative topic segmentation algorithm with intra-content term weighting
This paper deals with topic segmentation of TV Broadcasts using lexical cohesion. The aim is to propose a generic approach, only relying on the automatic speech transcription with no external nor a priori information on the TV content. The study focuses on a new weighting scheme for lexical cohesion computation. TF-IDF weights are estimated from the content itself which is considered as a collection of mono-thematic documents. We propose an iterative process, integrated to a segmentation algorithm, aiming to refine the partition of a content into documents in order to estimate the weights. Topic segmentation obtained at a given iteration provides a set of documents from which TF-IDF weights are re-estimated for the next iteration. An experiment on a rich corpus covering various formats of Broadcast News shows from 8 French TV channels improves the overall topic segmentation process.
Topic segmentation, TF-IDF weighting, lexical cohesion, TextTiling