taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Analyse de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs par catégorisation thématique

Dans cet article, nous cherchons à identifier la nature de l’ambiguïté des requêtes utilisateurs issues d’un moteur de recherche dédié à l’actualité, 2424actu.fr, en utilisant une tâche de catégorisation. Dans un premier temps, nous verrons les différentes formes de l’ambiguïté des requêtes déjà décrites dans les travaux de TAL. Nous confrontons la vision lexicographique de l’ambiguïté à celle décrite par les techniques de classification appliquées à la recherche d’information. Dans un deuxième temps, nous appliquons une méthode de catégorisation thématique afin d’explorer l’ambiguïté des requêtes, celle-ci nous permet de conduire une analyse sémantique de ces requêtes, en intégrant la dimension temporelle propre au contexte des news. Nous proposons une typologie des phénomènes d’ambiguïté basée sur notre analyse sémantique. Enfin, nous comparons l’exploration par catégorisation à une ressource comme Wikipédia, montrant concrètement les divergences des deux approches.

Mots-clés : ambiguïté
recherche d’information
classification de requêtes

In this paper, we try to identify the nature of ambiguity of user queries from a search engine dedicated to news, 2424actu.fr, using a categorization task. At first, we see different forms of ambiguity queries already described in the works of NLP. We confront lexicographical vision of the ambiguity to that described by classification techniques applied to information retrieval. In a second step, we apply a method of categorizing themes to explore the ambiguity of queries, it allow us to conduct a semantic analysis of these applications by integrating temporal context-specific news. We propose a typology of phenomena of ambiguity based on our semantic analysis. Finally, we compare the exploration by categorization with a resource as Wikipedia, showing concretely the differences between these two approaches.
Information retrieval, ambiguity, classification queries
Extraction Automatique d'Informations Pédagogiques Pertinentes à partir de Documents Textuels

Plusieurs utilisateurs ont souvent besoin d'informations pédagogiques pour les intégrer dans leurs ressources pédagogiques, ou pour les utiliser dans un processus d'apprentissage. Une indexation de ces informations s'avère donc utile en vue d'une extraction des informations pédagogiques pertinentes en réponse à une requête utilisateur. La plupart des systèmes d'extraction d'informations pédagogiques existants proposent une indexation basée sur une annotation manuelle ou semi-automatique des informations pédagogiques, tâche qui n'est pas préférée par les utilisateurs. Dans cet article, nous proposons une approche d'indexation d'objets pédagogiques (Définition, Exemple, Exercice, etc.) basée sur une annotation sémantique par Exploration Contextuelle des documents. L'index généré servira à une extraction des objets pertinents répondant à une requête utilisateur sémantique. Nous procédons, ensuite, à un classement des objets extraits selon leur pertinence en utilisant l'algorithme Rocchio. Notre objectif est de mettre en valeur une indexation à partir de contextes sémantiques et non pas à partir de seuls termes linguistiques.

Mots-clés : objets pédagogiques
exploration contextuelle
algorithme Rocchio
extraction d’informations
carte sémantique

Different users need pedagogical information in order to use them in their resources or in a learning process. Indexing this information is therefore useful for extracting relevant pedagogical information in response to a user request. Several searching systems of pedagogical information propose manual or semi-automatic annotations to index documents, which is a complex task for users. In this article, we propose an approach to index pedagogical objects (Definition, Exercise, Example, etc.) based on automatic annotation of documents using Contextual Exploration. Then, we use the index to extract relevant pedagogical objects as response to the user's requests. We proceed to sort the extracted objects according to their relevance. Our objective is to reach the relevant objects using a contextual semantic analysis of the text.
Information retrieval, pedagogical objects, semantic map, Contextual Exploration, Rocchio algorithm
Des outils de TAL en support aux experts de sûreté industrielle pour l’exploitation de bases de données de retour d’expérience

Cet article présente des applications d’outils et méthodes du traitement automatique des langues (TAL) à la maîtrise du risque industriel grâce à l’analyse de données textuelles issues de volumineuses bases de retour d’expérience (REX). Il explicite d’abord le domaine de la gestion de la sûreté, ses aspects politiques et sociaux ainsi que l’activité des experts en sûreté et les besoins qu’ils expriment. Dans un deuxième temps il présente une série de techniques, comme la classification automatique de documents, le repérage de subjectivité, et le clustering, adaptées aux données REX visant à répondre à ces besoins présents et à venir, sous forme d’outils, en support à l’activité des experts.

Mots-clés : sûreté industrielle
risque
REX
classification automatique
subjectivité
clustering
rapport d’incident
signaux faibles
recherche d’information
similarité

This article presents a series of natural language processing (NLP) techniques, applied to the domain of industrial risk management and the analysis of large collections of textual feedback data. First we describe the socio-political aspects of the risk mangement domain, the activity of the investigators working with this data. We then present present applications of NLP techniques like automatic text classification, clustering and opinion extraction, responding to different needs stated by the investigators.
risk management, incident report, industrial safety, weak signals, automatic classification, information retrieval, similarity, clustering, subjectivity
Vers une algèbre des relations de discours pour la comparaison de structures discursives

Nous proposons une méthodologie pour la construction de règles de déduction de relations de discours, destinées à être intégrées dans une algèbre de ces relations. La construction de ces règles a comme principal objectif de pouvoir calculer la fermeture discursive d’une structure de discours, c’est-à-dire de déduire toutes les relations que la structure contient implicitement. Calculer la fermeture des structures discursives peut permettre d’améliorer leur comparaison, notamment dans le cadre de l’évaluation de systèmes d’analyse automatique du discours. Nous présentons la méthodologie adoptée, que nous illustrons par l’étude d’une règle de déduction.

Mots-clés : Relation de discours
déduction
fermeture discursive
évaluation

We propose a methodology for the construction of discourse relations inference rules, to be integrated into an algebra of these relations. The construction of these rules has as main objective to allow for the calculation of the discourse closure of a structure, i.e. deduce all the relations implicitly contained in the structure. Calculating the closure of discourse structures improves their comparison, in particular within the evaluation of discourse parsing systems. We present the adopted methodology, which we illustrate by the study of a rule.
Discourse relation, discourse closure, evaluation, inference
Ressources lexicales au service de recherche et d’indexation des images

Cet article présente une méthodologie d’utilisation du Trésor de la Langue Française informatisée (TLFi) pour l’indexation et la recherche des images fondée sur l’annotation textuelle. Nous utilisons les définitions du TLFi pour la création automatique et l’enrichissement d’un thésaurus à partir des mots-clés de la requête de recherche et des mots-clés attribués à l’image lors de l’indexation. Plus précisement il s’agit d’associer, de façon automatisé, à chaque mot-clé de l’image une liste des mots extraits de ses définitions TLFi pour un domaine donné, en construisant ainsi un arbre hiérarchique. L’approche proposée permet une catégorisation très précise des images, selon les domaines, une indexation de grandes quantités d’images et une recherche rapide.

Mots-clés : recherche
indexation
images
TLFi
thésaurus

This article presents a methodology for using the “Trésor de la Langue Française informatisée” (TLFi) for indexing and searching images based on textual annotation. We use the definitions of TLFi for automatic creation and enrichment of a thesaurus based on keywords from the search query and the keywords assigned to the image during indexing. More specifically it is automatically to associate, to each keyword of the image a list of words from their TLFi’s definitions for a given area, thus building a hierarchical tree. The proposed approach allows a very accurate categorization of images, depending on the fields, a indexing of large amounts of images and a quick search.
TLFi, indexing, search, images, thesaurus
Repérer les phrases évaluatives dans les articles de presse à partir d’indices et de stéréotypes d’écriture

Ce papier présente une méthode de recherche des phrases évaluatives dans les articles de presse économique et financière à partir de marques et d’indices stéréotypés, propres au style journalistique, apparaissant de manière concomitante à l’expression d’évaluation(s) dans les phrases. Ces marques et indices ont été dégagés par le biais d’une annotation manuelle. Ils ont ensuite été implémentés, en vue d’une phase-test d’annotation automatique, sous forme de grammaires DCG/GULP permettant, par filtrage, de matcher les phrases les contenant. Les résultats de notre première tentative d’annotation automatique sont présentés dans cet article. Enfin les perspectives offertes par cette méthode relativement peu coûteuse en ressources (à base d’indices non intrinsèquement évaluatifs) font l’objet d’une discussion.

Mots-clés : évaluation
presse économique et financière
style journalistique
Opinion
repérage de phrases évaluatives
indices/marques/stéréotypes d’écriture

This paper presents a method to locate evaluative sentences in financial and economic newspapers, relying on marks and stereotyped signs. Peculiar to journalese, these are present concomitantly with the expression of evaluation(s) in sentences. These marks or signs have been found by means of a manual annotation. Then, in preparation for an automatic annotation phase, they have been implemented in the form of DCG/GULP grammars which, by filtering, allows to locate the sentences containing them. The results of our first automatic annotation attempt are shown in this article. Furthermore, the prospects offered by this method, which relies on nonintrinsically evaluative marks and therefore does not require long lists of lexical resources, are discussed.
Opinion, appraisal, detection of evaluative sentences, financial and economic newspapers, journalese, writing signs/marks/stereotypes
La complexité linguistique Méthode d’analyse

La complexité linguistique regroupe différents phénomènes dont il s’agit de modéliser le rapport. Le travail en cours que je décris ici propose une réflexion sur les approches linguistiques et techniques de cette notion et la mise en application d’un balayage des textes qui s’efforce de contribuer à leur enrichissement. Ce traitement en surface effectué suivant une liste de critères qui représentent parfois des approximations de logiques plus élaborées tente de fournir une image ``raisonnable'' de la complexité.

Mots-clés : Complexité
lisibilité
allemand
analyse de surface

Linguistic complexity includes various linguistic phenomena which interaction is to be modeled. The ongoing work described here tackles linguistic and technical approaches of this idea as well as an implementation of a parsing method which is part of text enrichment techniques. This chunk parsing is performed according to a list of criteria that may consist in logical approximations of more sophisticated processes in order to provide a ``reasonable'' image of complexity.
Complexity, lisibility, German, chunk parsing
Attribution d’auteur au moyen de modèles de langue et de modèles stylométriques

Dans une tâche consistant à trouver l’auteur (parmi 53) de chacun de 114 textes, nous analysons la performance de modèles de langue et de modèles stylométriques sous les angles du rappel et du nombre de paramètres. Le modèle de mots bigramme à lissage de Kneser-Ney modifié interpolé est le plus performant (75 % de bonnes réponses au premier rang). Parmi les modèles stylométriques, une combinaison de 7 paramètres liés aux parties du discours produit les meilleurs résultats (rappel de 25 % au premier rang). Dans les deux catégories de modèles, le rappel maximal n’est pas atteint lorsque le nombre de paramètres est le plus élevé.

Mots-clés : Attribution d’auteur
modèle de langue
stylométrie
n-grammes
vecteurs de traits

In a task consisting of attributing the proper author (among 53) of each of 114 texts, we analyze the performance of language models and stylometric models from the point of view of recall and the number of parameters. The best performance is obtained with a bigram word model using interpolated modified Kneser-Ney smoothing (first-rank recall of 75 %). The best of the stylometric models, which combines 7 parameters characterizing the proportion of the different parts of speech in a text, has a firstrank recall of 25 % only. In both types of models, the maximal recall is not reached when the number of parameters is highest.
Authorship attribution, language model, stylometry, n-grams, feature vectors
Densidées : calcul automatique de la densité des idées dans un corpus oral

La densité des idées, qui correspond au ratio entre le nombre de propositions sémantiques et le nombre de mots dans un texte reflète la qualité informative des propositions langagières d’un texte. L'apparition de la maladie d'Alzheimer a été reliée à une dégradation de la densité des idées, ce qui explique l'intérêt pour un calcul automatique de cette mesure. Nous proposons une méthode basée sur un étiquetage morphosyntaxique et des règles d'ajustement, inspirée du logiciel CPIDR. Cette méthode a été validée sur un corpus de quarante entretiens oraux transcrits et obtient de meilleurs résultats pour le français que CPIDR pour l’anglais. Elle est implémentée dans le logiciel libre Densidées disponible sur http://code.google.com/p/densidees.

Mots-clés : densité des idées
analyse prédicative
étiquetage sémantique
psycholinguistique

Idea density, which is the ratio of semantic propositions divided by the number of words in a text, reflects the informative quality of the sentences of a text. A decreasing idea density has been identified as one of the symptoms of Alzheimer’s disease, which explains the interest in an automatic calculation of idea density. We propose a method based on part-of-speech tagging followed by adjustment rules inspired from the CPIDR software. This method was validated on a corpus of 40 transcribed conversations in French and obtains better results in French than CPIDR in English. It is implemented in the free software Densidées available at http://code.google.com/p/densidees.
idea density, propositional analysis, semantic tagging, psycholinguistics
Outils de segmentation du chinois et textométrie

La segmentation en mots est une première étape possible dans le traitement automatique de la langue chinoise. Les systèmes de segmentation se sont beaucoup développés depuis le premier apparu dans les années 1980. Il n’existe cependant aucun outil standard aujourd’hui. L’objectif de ce travail est de faire une comparaison des différents outils de segmentation en s’appuyant sur une analyse statistique. Le but est de définir pour quel type de texte chacun d’eux est le plus performant. Quatre outils de segmentation et deux corpus avec des thèmes distincts ont été choisis pour cette étude. À l’aide des outils textométriques Lexico3 et mkAlign, nous avons centré notre analyse sur le nombre de syllabes du chinois. Les données quantitatives ont permis d’objectiver des différences entre les outils. Le système Hylanda s’avère performant dans la segmentation des termes spécialisés et le système Stanford est plus indiqué pour les textes généraux. L’étude de la comparaison des outils de segmentation montre le statut incontournable de l’analyse textométrique aujourd’hui, celle-ci permettant d’avoir accès rapidement à la recherche d’information.

Mots-clés : Textométrie
nombre de syllabes
comparaison des segmenteurs chinois

Chinese word segmentation is the first step in Chinese natural language processing. The system of segmentation has considerably developed since the first automatic system of segmentation of the 1980’s. However, till today there are no standard tools. The aim of this paper is to compare various tools of segmentation by through statistical analysis. Our goal is to identify the kind of texts for which these segmentation tools are the most effective. This study chose four segmentation tools and two corpora, marked by distinct themes. Using two textometric toolboxes, Lexico3 and mkAlign, we focused on the number of syllables in Chinese. The quantitative data allowed us to objectify disparities between tools. The Hylanda system turns out to be effective in the segmentation of specialized terms and the Stanford system is more appropriate for general texts. The comparative study of segmenters shows the undeniable status of textometrical analysis which is able to quickly access information retrieval.
Textometry, comparison of Chinese segmenters, number of syllables
Acquisition de grammaires locales pour l’extraction de relations entre entités nommées

La constitution de ressources linguistiques est une tâche cruciale pour les systèmes d’extraction d’information fondés sur une approche symbolique. Ces systèmes reposent en effet sur des grammaires utilisant des informations issues de dictionnaires électroniques ou de réseaux sémantiques afin de décrire un phénomène linguistique précis à rechercher dans les textes. La création et la révision manuelle de telles ressources sont des tâches longues et coûteuses en milieu industriel. Nous présentons ici un nouvel algorithme produisant une grammaire d’extraction de relations entre entités nommées, de manière semi-automatique à partir d’un petit ensemble de phrases représentatives. Dans un premier temps, le linguiste repère un jeu de phrases pertinentes à partir d’une analyse des cooccurrences d’entités repérées automatiquement. Cet échantillon n’a pas forcément une taille importante. Puis, un algorithme permet de produire une grammaire en généralisant progressivement les éléments lexicaux exprimant la relation entre entités. L’originalité de l’approche repose sur trois aspects : une représentation riche du document initial permettant des généralisations pertinentes, la collaboration étroite entre les aspects automatiques et l’apport du linguiste et sur la volonté de contrôler le processus en ayant toujours affaire à des données lisibles par un humain.

Mots-clés : grammaire
relation
entité nommée

Building linguistics resources is a vital task for information extraction systems based on a symbolic approach : cascaded patterns use information from digital dictionaries or semantic networks to describe a precise linguistic phenomenon in texts. The manual elaboration and revision of such patterns is a long and costly process in an industrial environment. This work presents a semi-automatic method for creating patterns that detect relations between named entities in corpora. The process is made of two different phases. The result of the first phase is a collection of sentences containing the relevant relation. This collection isn’t necessairly big. During the second phase, an algorithm automatically produces the recognition grammar by generalizing the actual content of the different relevant sentences. This method is original from three different points of view : it uses a rich description of the linguistic content to allow accurate generalizations, it is based on a close collaboration between an automatic process and a linguist and, lastly, the output of the acquisition process is always readable and modifiable by the end user.
relation, named entity, pattern
Construction d’un corpus de paraphrases d’énoncés par traduction multiple multilingue

Les corpus de paraphrases à large échelle sont importants dans de nombreuses applications de TAL. Dans cet article nous présentons une méthode visant à obtenir un corpus parallèle de paraphrases d’énoncés en français. Elle vise à collecter des traductions multiples proposées par des contributeurs volontaires francophones à partir de plusieurs langues européennes. Nous formulons l’hypothèse que deux traductions soumises indépendamment par deux participants conservent généralement le sens de la phrase d’origine, quelle que soit la langue à partir de laquelle la traduction est effectuée. L’analyse des résultats nous permet de discuter cette hypothèse.

Mots-clés : paraphrases
traductions multiples
corpus monolingue parallèle

Large scale paraphrase corpora are important for a variety of natural language processing applications. In this paper, we present an approach which collects multiple translations from several languages proposed by volunteers in order to obtain a parallel corpus of paraphrases in French. We hypothesize that two translations proposed independently by two volunteers usually retain the meaning of the original sentence, regardless of the language from which the translation is done. The analysis of results allows us to discuss this hypothesis.
monolingual parallel corpora, paraphrases, multiple translations
Ces noms qui cachent des événements : un premier repérage

La détection des informations temporelles est cruciale pour le traitement automatique des textes, qu’il s’agisse de modélisation linguistique, d’applications en compréhension du langage ou encore de tâches de recherche documentaire ou d’extraction d’informations. De nombreux travaux ont été dédiés à l’analyse temporelle des textes, et plus précisément l’annotation des expressions temporelles ou des événements sous leurs différentes formes : verbales, adjectivales ou nominales. Dans cet article, nous décrivons une méthode pour la détection des syntagmes nominaux dénotant des événements. Notre approche est basée sur l’implémentation d’un test linguistique simple proposé par les linguistes pour cette tâche. Nous avons expérimenté notre méthode sur deux corpus différents ; le premier est composé d’articles de presse et le second est beaucoup plus grand, utilisant une interface pour interroger automatiquement le moteur de recherche Yahoo. Les résultats obtenus ont montré que cette méthode se révèle plus pertinente pour un plus large corpus.

Mots-clés : Repérage des événements nominaux
annotation temporelle

The detection of temporal information is a crucial task for automatic text processing. It is not only used in linguistics for the modelization of phenomenon and reasoning implying time entities but also in numerous applications in language comprehension, information retrieval, question-answering and information extraction. Many studies have been devoted to the temporal analysis of texts, and more precisely to the tagging of temporal entities and relations occurring in texts. Among these lasts, the various avatars of events in their multiples occurring forms has been tackled by numerous works. In this article we describe a method for the detection of noun phrases denoting events. Our approach is based on the implementation of a simple linguistic test proposed by linguists for this task. Our method is applied on two different corpora ; the first is composed of newspaper articles and the second, a much larger one, rests on an interface for automatically querying the Yahoo search engine. Primary results are encouraging and increasing the size of the learning corpora should allow for a real statistical validation of the results.
Nominal event recognition, temporal annotation