taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Extraction semi-supervisée de couples d'antonymes grâce à leur morphologie

Dans le cadre de la recherche sur la représentation du sens en Traitement Automatique des Langues Naturelles, nous nous concentrons sur la construction d’un système capable d’acquérir le sens des mots, et les relations entre ces sens, à partir de dictionnaires à usage humain, du Web ou d’autres ressources lexicales. Pour l’antonymie, il n’existe pas de listes séparant les antonymies complémentaire, scalaire et duale. Nous présentons dans cet article une approche semi-supervisée permettant de construire ces listes. Notre méthode est basée sur les oppositions de nature morphologique qui peuvent exister entre les items lexicaux. À partir d’un premier ensemble de couples antonymes, elle permet non seulement de construire ces listes mais aussi de trouver des oppositions morphologiques. Nous étudions les résultats obtenus par cette méthode. En particulier, nous présentons les oppositions de préfixes ainsi découvertes et leur validité sur le corpus puis nous discutons de la répartition des types d’antonymie en fonction des couples opposés de préfixes.

Mots-clés : antonymie
morphologie
antonymie complémentaire
antonymie scalaire
antonymie duale
répartition statistique

In the framework of meaning representation in Natural Language Processing, we focus on enabling a system to autonomously learn word meanings and semantic relations from user dictionaries, web contents and other lexical resources. For antonymy, as a lexical semantic relation, no resource provides distinctions between complementary, scalar and dual antonymies. In this paper, we present a semi-supervized method to collate such lists, based on operating morphological opposition holding between lexical items. The approach presented here starts from a bootstraped initial list. It is able to augment such lists but also to find out morphological oppositions. We scrutinize the obtained results and discuss the distribution of antonymy types.
antonymy, morphology, complementar antonymy, scalar antonymy, dual antonymy, statistic distribution
Utilisation de corpus de spécialité pour le filtrage de synonymes de la langue générale

Les ressources linguistiques les plus facilement disponibles en TAL ressortissent généralement au registre général d’une langue. Lorsqu’elles doivent être utilisées sur des textes de spécialité il peut être utile de les adapter à ces textes. Cet article est consacré à l’adaptation de ressources synonymiques générales à la langue médicale. L’adaptation est obtenue suite à une série de filtrages sur un corpus du domaine. Les synonymes originaux et les synonymes filtrés sont ensuite utilisés comme une des ressources pour la normalisation de variantes de termes dans une tâche de structuration de terminologie. Leurs apports respectifs sont évalués par rapport à la structure terminologique de référence. Cette évaluation montre que les résultats sont globalement encourageants après les filtrages, pour une tâche comme la structuration de terminologies : une amélioration de la précision contre une légère diminution du rappel.

Mots-clés : filtrage
synonymes
langue générale
structuration de terminologies
Langue de spécialité
portabilité

General language resources are often more easily available for NLP applications. When using them to process specialized texts it might be useful to adapt them to these texts. This paper describes experiments in adapting general language synonymous resources to the medical domain. A set of filtering methods through a domain corpora is applied. Original and filtered synonyms are then used for normalizing term variation in a terminology structuring task. Their relative contributions are evaluated in comparison with the original structure of the reference terminology. This evaluation shows that the overall results are encouraging, as for the terminology structuring task : improvement of precision while recall is slightly decreased.
Specialized language, general language, terminology structuring, synonyms, portability, filtering
Combiner analyse superficielle et profonde : bilan et perspectives

L’analyse syntaxique reste un problème complexe au point que nombre d’applications n’ont recours qu’à des analyseurs superficiels. Nous faisons dans cet article le point sur les notions d’analyse superficielles et profondes en proposant une première caractérisation de la notion de complexité opérationnelle pour l’analyse syntaxique automatique permettant de distinguer objets et relations plus ou moins difficiles à identifier. Sur cette base, nous proposons un bilan des différentes techniques permettant de caractériser et combiner analyse superficielle et profonde.

Mots-clés : analyse superficielle
Analyse syntaxique
analyse profonde

Deep parsing remains a problem for NLP so that many applications has to use shallow parsers. We propose in this paper a presentation of the different characteristics of shallow and deep parsing techniques relying on the notion of operational complexity. We present different approaches combining these techniques and propose a new approach making it possible to use the output of a shallow parser as the input of a deep one.
Parsing, shallow and deep parsing
Chaînes de traitement syntaxique

Cet article expose l’ensemble des outils que nous avons mis en oeuvre pour la campagne EASy d’évaluation d’analyse syntaxique. Nous commençons par un aperçu du lexique morphologique et syntaxique utilisé. Puis nous décrivons brièvement les propriétés de notre chaîne de traitement pré-syntaxique qui permet de gérer des corpus tout-venant. Nous présentons alors les deux systèmes d’analyse que nous avons utilisés, un analyseur TAG issu d’une méta-grammaire et un analyseur LFG. Nous comparons ces deux systèmes en indiquant leurs points communs, comme l’utilisation intensive du partage de calcul et des représentations compactes de l’information, mais également leurs différences, au niveau des formalismes, des grammaires et des analyseurs. Nous décrivons ensuite le processus de post-traitement, qui nous a permis d’extraire de nos analyses les informations demandées par la campagne EASy. Nous terminons par une évaluation quantitative de nos architectures.

Mots-clés : évaluation
Analyse syntaxique

This paper presents the set of tools we used for the EASy parsing evaluation campaign. We begin with an overview of the morphologic and syntactic lexicon we used. Then we briefly describe the properties of our pre-syntactic processing that allows us to deal with real-life corpus. Afterwards, we introduce the two parsers we used, namely a TAG parser based on a meta-grammar and an LFG parser. We compare these parsers, showing their common points, e.g., the extensive use of tabulation and compact representation techniques, but also their differences, concerning formalisms, grammars and parsers. We then describe the postprocessing that allowed us to extract from our analyses the data required by the EASy campaign. We conclude with a quantitative evaluation of our architectures.
Parsing, Evaluation
Direkt Profil : un système d'évaluation de textes d'élèves de français langue étrangère fondé sur les itinéraires d'acquisition

Direkt Profil est un analyseur automatique de textes écrits en français comme langue étrangère. Son but est de produire une évaluation du stade de langue des élèves sous la forme d’un profil d’apprenant. Direkt Profil réalise une analyse des phrases fondée sur des itinéraires d’acquisition, i.e. des phénomènes morphosyntaxiques locaux liés à un développement dans l’apprentissage du français. L’article présente les corpus que nous traitons et d’une façon sommaire les itinéraires d’acquisition. Il décrit ensuite l’annotation que nous avons définie, le moteur d’analyse syntaxique et l’interface utilisateur. Nous concluons par les résultats obtenus jusqu’ici : sur le corpus de test, le système obtient un rappel de 83% et une précision de 83%.

Mots-clés : évaluation
français langue étrangère
itinéraires d’acquisition
annotation
analyse syntaxique partielle

Direkt Profil is an automatic analyzer of texts written in French as a second language. The objective is to produce an evaluation of the development stage of the students under the form of a learner profile. Direkt Profil carries out a sentence analysis based on developmental sequences, i.e. local morphosyntactic phenomena linked to a development in the learning of French. The paper presents the corpus that we use and briefly, the developmental sequences. Furthermore, it describes the annotation that we have defined, the parser, and the user interface. We conclude by the results obtained so far: on the test corpus the systems obtains a recall of 83% and a precision of 83%.
second language French, developmental sequences, evaluation, annotation, partial parsing
ILIMP: Outil pour repérer les occurences du pronom impersonnel il

Nous présentons un outil, ILIMP, qui prend en entrée un texte brut (sans annotation linguistique) rédigé en français et qui fournit en sortie le texte d'entrée où chaque occurrence du pronom il est décorée de la balise [ANAphorique] ou [IMPersonnel]. Cet outil a donc comme fonctionnalité de distinguer les occurrences anaphoriques du pronom il, pour lesquelles un système de résolution des anaphores doit chercher un antécédent, des occurrences où il est un pronom impersonnel (explétif) pour lequel la recherche d'antécédent ne fait pas sens. ILIMP donne un taux de précision de 97,5%. Nous présentons une analyse détaillée des erreurs et nous décrivons brièvement d'autres applications potentielles de la méthode utilisée dans ILIMP, ainsi que l’utilisation et le positionnement d’ILIMP dans un système d’analyse syntaxique modulaire.

Mots-clés : Pronom impersonnel (explétif)
Analyse syntaxique modulaire
Pronom anaphorique
Lexique-grammaire
Automates
Résolution d'anaphores

We present a tool, ILIMP, which takes as input a French raw text and which produces as output the input text in which every occurrence of the word il is tagged either with the tag [ANA] for anaphoric or [IMP] for expletive. This tool is therefore designed to distinguish the anaphoric occurrences of il, for which an anaphora resolution system has to look for an antecedent, from the expletive occurrences of this pronoun, for which it does not make sense to look for an antecedent. The precision rate for ILIMP is 97,5%. The few errors are analyzed in detail. Other tasks using the method for ILIMP are described briefly, as well as the use of ILIMP in a modular syntactic analysis system.
Expletive pronouns, Anaphoric pronouns, Lexicon-Grammar, Automata, Anaphora resolution, Modular syntactic analysis
Que : la valse des étiquettes

Nous présentons ici une stratégie d’étiquetage et d’analyse syntaxique de que. Cette forme est en effet susceptible d’appartenir à trois catégories différentes et d’avoir de multiples emplois pour chacune de ces catégories. Notre objectif est aussi bien d’en assurer un étiquetage correct que d’annoter les relations de dépendance que que entretient avec les autres mots de la phrase. Les deux étapes de l’analyse mobilisent des ressources différentes.

Mots-clés : Analyse syntaxique automatique
étiquetage morphosyntaxique

In this paper I present a method for tagging and parsing the grammatical word que. This word is particularly difficult to tag because it may belong to three different categories and may give rise to many constructions for each category. My aim is to assign the correct tag and to annotate dependency relations between que and the other words of the sentence.
Automatic parsing, tagging
Un système Multi-Agent pour la détection et la correction des erreurs cachées en langue Arabe

Cet article s’intéresse au problème des erreurs orthographiques produisant des mots lexicalement corrects dans des textes en langue arabe. Après la description de l’influence des spécificités de la langue arabe sur l’augmentation du risque de commettre ces fautes cachées, nous proposons une classification hiérarchique de ces erreurs en deux grandes catégories ; à savoir syntaxique et sémantique. Nous présentons, également, l’architecture multi-agent que nous avons adoptée pour la détection et la correction des erreurs cachées en textes arabes. Nous examinons alors, les comportements sociaux des agents au sein de leurs organisations respectives et de leur environnement. Nous exposons vers la fin la mise en place et l’évaluation du système réalisé.

Mots-clés : Détection
Correction
Langue arabe
Erreurs orthographiques cachées
Système multiagent
Analyse linguistique

In this paper, we address the problem of detecting and correcting hidden spelling errors in Arabic texts. Hidden spelling errors are morphologically valid words and therefore they cannot be detected or corrected by conventional spell checking programs. In the work presented here, we investigate this kind of errors as they relate to the Arabic language. We start by proposing a classification of these errors in two main categories: syntactic and semantic, then we present our multi-agent system for hidden spelling errors detection and correction. The multi-agent architecture is justified by the need for collaboration, parallelism and competition, in addition to the need for information exchange between the different analysis phases. Finally, we describe the testing framework used to evaluate the system implemented.
Hidden spelling errors, Detection, Correction, Multi-Agent System, Linguistic analysis, Arabic language
Structure des représentations logiques et interface sémantique-syntaxe

Cet article s’intéresse à la structure des représentations logiques des énoncés en langue naturelle. Par représentation logique, nous entendons une représentation sémantique incluant un traitement de la portée des quantificateurs. Nous montrerons qu’une telle représentation combine fondamentalement deux structures sous-jacentes, une structure « prédicative » et une structure hiérarchique logique, et que la distinction des deux permet, par exemple, un traitement élégant de la sous-spécification. Nous proposerons une grammaire polarisée pour manipuler directement la structure des représentations logiques (sans passer par un langage linéaire avec variables), ainsi qu’une grammaire pour l’interface sémantique-syntaxe.

Mots-clés : représentation sémantique
quantificateur
Logique du premier ordre
calcul des prédicats
relation prédicatargument
grammaire d’unification polarisée
grammaire de dépendance
dag
interface syntaxe-sémantique

This paper aims at the structure of logic representations in natural languages. By logic representation we mean a semantic representation including a quantifier scope processing. We show that such a representation basically combines two underlying substructures, a “predicative” structure and a logic hierarchic structure, and that the identification of the two allows for an elegant processing of underspecification. We will propose a polarized grammar that directly handles the structure of logic representations (without using a linear language with variables), as well as a grammar for the semantics-syntax interface.
First order logic, predicate calculus, semantic representation, predicate-argument relation, quantifier, polarized unification grammar, dependency grammar, dag, syntax-semantics interface
Sur le statut référentiel des entités nommées

Nous montrons dans cet article qu’une même entité peut être désignée de multiples façons et que les noms désignant ces entités sont par nature polysémiques. L’analyse ne peut donc se limiter à une tentative de résolution de la référence mais doit mettre en évidence les possibilités de nommage s’appuyant essentiellement sur deux opérations de nature linguistique : la synecdoque et la métonymie. Nous présentons enfin une modélisation permettant de rendre explicite les différentes désignations en discours, en unifiant le mode de représentation des connaissances linguistiques et des connaissances sur le monde.

Mots-clés : référence
Entités nommées
sémantique lexicale

We show in this paper that, on the one hand, named entities can be designated using different denominations and that, on the second hand, names denoting named entities are polysemous. The analysis cannot be limited to reference resolution but should take into account naming strategies, which are mainly based on two linguistic operations: synecdoche and metonymy. Lastly, we present a model that explicitly represents the different denominations in discourse, unifying the way to represent linguistic knowledge and world knowledge.
Named entities, reference, lexical semantics
Production automatique du résumé de textes juridiques: évaluation de qualité et d'acceptabilité

Nous décrivons un projet de production de résumé automatique de textes pour le domaine juridique pour lequel nous avons utilisé un corpus des jugements de la cour fédérale du Canada. Nous présentons notre système de résumé LetSum ainsi que l’évaluation des résumés produits. L’évaluation de 120 résumés par 12 avocats montre que la qualité des résumés produits par LetSum est comparable avec celle des résumés écrits par des humains.

Mots-clés : textes juridiques
résumé automatique
fiches de résumé
évaluation d’un résumé

We describe an automatic text summarisation project for the legal domain for which we use a corpus of judgments of the federal court of Canada. We present our summarization system, called LetSum and the evaluation of produced summaries. The evaluation of 120 summaries by 12 lawyers shows that the quality of the summaries produced by LetSum is approximately at the same level as the summaries written by humans.
automatic text summarization, summary table, legals texts, evaluation of a summary
Utilisation de la structure morpho-syntaxique des phrases dans le résumé automatique

Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.

Mots-clés : résumé automatique
compression de phrases
analyse syntaxique

We propose an automated text summarization through sentence compression. Our approach uses constituent syntactic function and position in the sentence syntactic tree. We first define the idea of a constituent as well as its role as an information provider, before analyzing contents and discourse consistency losses caused by deleting such a constituent. We explain why our method works best with narrative texts. With a rule-based system using SYGFRAN’s morpho-syntactic analysis for French [Cha84], we select removable constituents. Our results are satisfactory at the sentence level but less effective at the whole text level. So we explain the usefulness of our system in a more general automatic summarization process.
automatic summarization, sentence compression, syntactic analysis
Amélioration de la segmentation automatique des textes grâce aux connaissances acquises par l'analyse sémantique latente

Choi, Wiemer-Hastings et Moore (2001) ont proposé d'employer l'analyse sémantique latente (ASL) pour extraire des connaissances sémantiques à partir de corpus afin d'améliorer l'efficacité d'un algorithme de segmentation des textes. En comparant l'efficacité du même algorithme selon qu'il prend en compte des connaissances sémantiques complémentaires ou non, ils ont pu montrer les bénéfices apportés par ces connaissances. Dans leurs expériences cependant, les connaissances sémantiques avaient été extraites d'un corpus qui contenait les textes à segmenter dans la phase de test. Si cette hyperspécificité du corpus d'apprentissage explique la plus grande partie de l'avantage observé, on peut se demander s'il est possible d'employer l'ASL pour extraire des connaissances sémantiques génériques pouvant être employées pour segmenter de nouveaux textes. Les deux expériences présentées ici montrent que la présence dans le corpus d'apprentissage du matériel de test a un effet important, mais également que les connaissances sémantiques génériques dérivées de grands corpus améliorent l'efficacité de la segmentation.

Mots-clés : Segmentation automatique de textes
Analyse sémantique latente (ASL)

Choi, Wiemer-Hastings and Moore (2001) proposed to use latent Semantic Analysis to extract semantic knowledge from corpora in order to improve the accuracy of a text segmentation algorithm. By comparing the accuracy of the very same algorithm depending on whether or not it takes into account complementary semantic knowledge, they were able to show the benefit derived from such knowledge. In their experiments, semantic knowledge was, however, acquired from a corpus containing the texts to be segmented in the test phase. If this hyper-specificity of the training corpus explains the largest part of the benefit, one may wonder if it is possible to use LSA to acquire generic semantic knowledge that can be used to segment new texts. The two experiments reported here show that the presence of the test materials in the training corpus has an important effect, but also that the generic semantic knowledge derived from large corpora clearly improves the segmentation accuracy.
Automatic text segmentation, Latent semantic analysis (LSA)
Détection Automatique de Structures Fines du Discours

Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.

Mots-clés : Navigation intra-documentaire
analyse thématique
structures du discours
relations discursives
subordination et coordination
parallélisme lexico-syntaxico-sémantique
modèle d’apprentissage
analyses linguistiques

In this paper, we present a system which aims at detecting fine-grained text structures (we call it DST). Based on discursive clues, DST uses a learning model to predict dependency relations between two given utterances. As discourse clues, we consider lexical relations, connectors and key phrases, and parallelism. We show that our system implements an improvement over current systems.
Text browsing, topic analysis, text structures, discursive relations, subordination and coordination, lexical, syntactic and semantic parallelism, learning model, linguistic analysis