taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Adaptation d’un Système de Traduction Automatique Statistique avec des Ressources monolingues

Les performances d’un système de traduction statistique dépendent beaucoup de la qualité et de la quantité des données d’apprentissage disponibles. La plupart des textes parallèles librement disponibles proviennent d’organisations internationales. Le jargon observé dans ces textes n’est pas très adapté pour construire un système de traduction pour d’autres domaines. Nous présentons dans cet article une technique pour adapter le modèle de traduction à un domaine différent en utilisant des textes dans la langue source uniquement. Nous obtenons des améliorations significatives du score BLEU dans des systèmes de traduction de l’arabe vers le français et vers l’anglais.

Mots-clés : Traduction statistique
adaptation du modèle de traduction
corpus monolingue
apprentissage non-supervisé

The performance of a statistical machine translation system depends a lot on the quality and quantity of the available training data. Most of the existing, easily available parallel texts come from international organizations and the jargon observed in those texts is not very appropriate to build a machine translation system for other domains. In this paper, we present a technique to automatically adapt the translation model to a new domain using monolingual data in the source language only. We observe significant improvements in the BLEU score in statistical machine translation systems from Arabic to French and English respectively.
Statistical machine translation, translation model adaptation, monolingual data, unsupervised training
Alignement de traductions rares à l’aide de paires de phrases non alignées

Bien souvent, le sens d’un mot ou d’une expression peut être rendu dans une autre langue par plusieurs traductions. Parmi celles-ci, certaines se révèlent très fréquentes alors que d’autres le sont beaucoup moins, conformément à une loi zipfienne. La googlisation de notre monde n’échappe pas aux mémoires de traduction, qui mettent souvent à mal ou simplement ignorent ces traductions rares qui sont souvent de bonne qualité. Dans cet article, nous nous intéressons à ces traductions rares sous l’angle du repérage de traductions. Nous argumentons qu’elles sont plus difficiles à identifier que les traductions plus fréquentes. Nous décrivons une approche originale qui permet de mieux les identifier en tirant profit de l’alignement au niveau des mots de paires de phrases qui ne sont pas alignées. Nous montrons que cette approche permet d’améliorer l’identification de ces traductions rares.

Mots-clés : traduction rares
Traduction automatique statistique
alignement de mots
contrôle de pertinence

There generally exist numerous ways to translate a word or a phrase in another language. Among these translations, some are very common while others are far less so, according to a zipfian law. As with the rest of the world, translation memories are googlized, leading to poorly handled or even simply ignored rare translations, while they are often of good quality. In this paper, we tackle this problem in a transpotting framework. We show that these rare translations are harder to identify than common translations. We describe an original approach based on the word alignment of sentences which are not aligned. We show that this approach significantly improves the identification of those rare translations.
Statistical machine translation, word alignment, rare translations, relevance feedback
Exploitation d’une ressource lexicale pour la construction d’un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l’art du français

Cet article présente MEltfr, un étiqueteur morpho-syntaxique automatique du français. Il repose sur un modèle probabiliste séquentiel qui bénéficie d’informations issues d’un lexique exogène, à savoir le Lefff. Evalué sur le FTB, MEltfr atteint un taux de précision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 étiquettes. Ceci correspond à une diminution du taux d’erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au même modèle sans couplage avec le Lefff. Nous étudions plus en détail la contribution de cette ressource, au travers de deux séries d’expériences. Celles-ci font apparaître en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu’une modélisation plus fine du contexte droit des mots.

Mots-clés : français
lexique
Etiquetage morpho-syntaxique
modèles à maximisation d’entropie

This paper presents MEltfr, an automatic POS tagger for French. This system relies on a sequential probabilistic model that exploits information extracted from an external lexicon, namely Lefff. When evaluated on the FTB corpus, MEltfr achieves an accuracy of 97.75% (91.36% on unknow words) using a tagset of 29 categories. This corresponds to an error rate decrease of 18% (36.1% on unknow words) compared to the same model without Lefff information. We investigate in more detail the contribution of this resource through two sets of experiments. These reveal in particular that the Lefff features allow for an increased coverage and a finer-grained modeling of the context at the right of a word.
POS tagging, maximum entropy models, French, lexicon
Similarité sémantique et extraction de synonymes à partir de corpus

La définition de mesures sémantiques au niveau lexical a fait l’objet de nombreux travaux depuis plusieurs années. Dans cet article, nous nous focalisons plus spécifiquement sur les mesures de nature distributionnelle. Bien que différentes évaluations ont été réalisées les concernant, il reste difficile à établir si une mesure donnant de bons résultats dans un cadre d’évaluation peut être appliquée plus largement avec le même succès. Dans le travail présenté, nous commençons par sélectionner une mesure de similarité sur la base d’un test de type TOEFL étendu. Nous l’appliquons ensuite au problème de l’extraction de synonymes à partir de corpus en comparant nos résultats avec ceux de (Curran & Moens, 2002). Enfin, nous testons l’intérêt pour cette tâche d’extraction de synonymes d’une méthode d’amélioration de la qualité des données distributionnelles proposée dans (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009).

Mots-clés : similarité sémantique
extraction de synonymes
méthodes distributionnelles

The definition of lexical semantic measures has been the subject of lots of works for many years. In this article, we focus more specifically on distributional semantic measures. Although several evaluations about this kind of measures were already achieved, it is still difficult to determine if a measure that performs well in an evaluation framework can be applied more widely with the same success. In the work we present here, we first select a similarity measure by testing it against an extended TOEFL test. Then, we apply this measure for extracting automatically synonyms from a corpus and we compare our results to those of (Curran & Moens, 2002). Finally, we test the interest for synonym extraction of a method proposed in (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009) for improving the quality of distributional data.
synonym extraction, semantic similarity, distributional methods
Au-delà de la paire de mots : extraction de cooccurrences syntaxiques multilexémiques

Cet article décrit l’élaboration de la deuxième édition du dictionnaire de cooccurrences du logiciel d’aide à la rédaction Antidote. Cette nouvelle mouture est le résultat d’une refonte complète du processus d’extraction, ayant principalement pour but l’extraction de cooccurrences de plus de deux unités lexicales. La principale contribution de cet article est la description d’une technique originale pour l’extraction de cooccurrences de plus de deux mots conservant une structure syntaxique complète.

Mots-clés : cooccurrences
Antidote
collocations
expressions multimots

This article describes the elaboration of the second edition of the co-occurrence dictionary included in Antidote HD, a commercial software tool for writing in French. This second edition is the result of a complete overhaul of the extraction process, with the objective of extracting co-occurrences of more than two lexical units. The main contribution of this article is the description of an original method for extracting co-occurrences of more than two words retaining their full syntactic structure.
Antidote, co-occurrences, collocations, multi-word expressions (MWE)
Une approche cognitive de la fouille de grandes collections de documents

La récente éclosion du Web2.0 engendre un accroissement considérable de volumes textuels et intensifie ainsi l’importance d’une réflexion sur l’exploitation des connaissances à partir de grandes collections de documents. Dans cet article, nous présentons une approche de rechercher d’information qui s’inspire des certaines recherches issues de la psychologie cognitive pour la fouille de larges collections de documents. Nous utilisons un document comme requête permettant de récupérer des informations à partir d’une collection représentée dans un espace sémantique. Nous définissons les notions d’identité sémantique et de pollution sémantique dans un espace de documents. Nous illustrons notre approche par la description d’un système appelé BRAT (Blogosphere Random Analysis using Texts) basé sur les notions préalablement introduites d’identité et de pollution sématique appliquées à une tâche d’identification des actualités dans la blogosphère mondiale lors du concours TREC’09. Les premiers résultats produits sont tout à fait encourageant et indiquent les pistes des recherches à mettre en oeuvre afin d’améliorer les performances de BRAT.

Mots-clés : Cognition
Fouille de textes
Random-Indexing
Marche aléatoire

MiningWeb 2.0 content become nowadays an important task in Information Retrieval and Search communities. The work related in this paper present an original approach of blogs mining, inspired from researches in cognitive psychology. We define the notions of semantic identity of blogs, and the semantic pollution in a semantic space. Then, we describe a system called BRAT (Blogosphere Random Analysis using Texts) based on these notions that has been applied to the Top Stories identification task of the Blog Track at the TREC’09 contest. The performance of BRAT at TREC’09 in its preliminary stage of development are very encouraging and the results of the experiences described here-after draw the lines of the future researches that should be realized in order to upgrade its performances.
Text-Mining, Random-Indexing, Cognition, Random walk
Motifs de graphe pour le calcul de dépendances syntaxiques complètes

Cet article propose une méthode pour calculer les dépendances syntaxiques d’un énoncé à partir du processus d’analyse en constituants. L’objectif est d’obtenir des dépendances complètes c’est-à-dire contenant toutes les informations nécessaires à la construction de la sémantique. Pour l’analyse en constituants, on utilise le formalisme des grammaires d’interaction : celui-ci place au cœur de la composition syntaxique un mécanisme de saturation de polarités qui peut s’interpréter comme la réalisation d’une relation de dépendance. Formellement, on utilise la notion de motifs de graphes au sens de la réécriture de graphes pour décrire les conditions nécessaires à la création d’une dépendance.

Mots-clés : dépendance
grammaires d’interaction
polarité
Analyse syntaxique

This article describes a method to build syntactical dependencies starting from the phrase structure parsing process. The goal is to obtain all the information needed for a detailled semantical analysis. Interaction Grammars are used for parsing; the saturation of polarities which is the core of this formalism can be mapped to dependency relation. Formally, graph patterns are used to express the set of constraints which control dependency creations.
Syntactic analysis, dependency, interaction grammars, polarity
Approche quantitative en syntaxe : l’exemple de l’alternance de position de l’adjectif épithète en français

Cet article présente une analyse statistique sur des données de syntaxe qui a pour but d’aider à mieux cerner le phénomène d’alternance de position de l’adjectif épithète par rapport au nom en français. Nous montrons comment nous avons utilisé les corpus dont nous disposons (French Treebank et le corpus de l’Est-Républicain) ainsi que les ressources issues du traitement automatique des langues, pour mener à bien notre étude. La modélisation à partir de 13 variables relevant principalement des propriétés du syntagme adjectival, de celles de l’item adjectival, ainsi que de contraintes basées sur la fréquence, permet de prédire à plus de 93% la position de l’adjectif. Nous insistons sur l’importance de contraintes relevant de l’usage pour le choix de la position de l’adjectif, notamment à travers la fréquence d’occurrence de l’adjectif, et la fréquence de contextes dans lesquels il apparaît.

Mots-clés : adjectif épithète
Syntaxe probabiliste
linguistique de corpus
régression logistique

This article presents a statistical analysis of syntactic data that aims to better understand the phenomenon of position alternation displayed by attributive adjectives with respect to nouns in French. We show how we used the corpora available for French (the French Treebank and the Est-Républicain corpus) as well as ressources provided by Natural Language Processing for our study. The proposed model contains 13 variables based on properties of the adjectival phrase, the adjectival item and on frequency constraints. This model is capable to predict the position of adjectives at more than a 93% rate. We especially focus on the importance of constraints based on usage for the choice of position for the adjective, in particular the frequency of contexts in which it appears.
Probabilistic syntax, corpus linguistics, attributive adjective, logistic regression
Un modèle de caractérisation de la complexité syntaxique

Cet article présente un modèle de la complexité syntaxique. Il réunit un ensemble d’indices de complexité et les représente à l’aide d’un cadre formel homogène, offrant ainsi la possibilité d’une quantification automatique : le modèle proposé permet d’associer à chaque phrase un indice reflétant sa complexité.

Mots-clés : Complexité syntaxique
analyse syntaxique automatique
parser humain

This paper proposes a model of syntactic complexity. It brings together a set of complexity parameters and represnt them thanks to a unique formal framework. This approach makes it possible an automatic evaluation : a complexity index can be associated to each sentence.
Syntactic complexity, parsing, human parser
Convertir des dérivations TAG en dépendances

Les structures de dépendances syntaxiques sont importantes et bien adaptées comme point de départ de diverses applications. Dans le cadre de l’analyseur TAG FRMG, nous présentons les détails d’un processus de conversion de forêts partagées de dérivations en forêts partagées de dépendances. Des éléments d’information sont fournis sur un algorithme de désambiguisation sur ces forêts de dépendances.

Mots-clés : TAG
dépendances
forêt partagée
analyse syntaxique

Syntactic dependency structures are important and adequate as starting point for various NLP applications. In the context of the French TAG FRMG parser, we present the details of a conversion process from shared derivation forests into shared dependency forests. Some information are also provided about a disambiguisation algorithm for these dependency forests.
dependencies, parsing, TAG, shared forest
Une approche hybride traduction/correction pour la normalisation des SMS

Cet article présente une méthode hybride de normalisation des SMS, à mi-chemin entre correction orthographique et traduction automatique. La partie du système qui assure la normalisation utilise exclusivement des modèles entraînés sur corpus. Evalué en français par validation croisée, le système obtient un taux d’erreur au mot de 9.3% et un score BLEU de 0.83.

Mots-clés : approche hybride
normalisation
SMS
machines à états finis
orienté traduction
orienté correction
apprentissage sur corpus

This paper presents a method of normalizing SMS messages that shares similarities with both spell checking and machine translation approaches. The normalization part of the system is entirely based on models trained from a corpus. Evaluated in French by ten-fold cross-validation, the system achieves a 9.3% Word Error Rate and a 0.83 BLEU score.
SMS messages, normalization, finite-state machines, hybrid approach, machine translationlike, spell checking-like, corpus-based learning
Recueil et analyse d’un corpus écologique de corrections orthographiques extrait des révisions de Wikipédia

Dans cet article, nous introduisons une méthode à base de règles permettant d’extraire automatiquement de l’historique des éditions de l’encyclopédie collaborative Wikipédia des corrections orthographiques. Cette méthode nous a permis de construire un corpus d’erreurs composé de 72 483 erreurs lexicales (non-word errors) et 74 100 erreurs grammaticales (real-word errors). Il n’existe pas, à notre connaissance, de plus gros corpus d’erreurs écologiques librement disponible. En outre, les techniques mises en oeuvre peuvent être facilement transposées à de nombreuses autres langues. La collecte de ce corpus ouvre de nouvelles perspectives pour l’étude des erreurs fréquentes ainsi que l’apprentissage et l’évaluation des correcteurs orthographiques automatiques. Plusieurs expériences illustrant son intérêt sont proposées.

Mots-clés : correction orthographique
Wikipédia
ressources pour le TAL

This paper describes a French spelling error corpus we built by miningWikipedia revision history. This corpus contains 72,493 non-word errors and 74,100 real-word errors. To the best of our knowledge, this is the first time that such a large corpus of naturally occurring errors is collected and made publicly available, which opens new possibilities for the evaluation of spell checkers and the study of error patterns. In the second part of this work, a first study of french spelling error patterns and of the performance of a spell checker is presented.
resources for NLP, spelling correction, Wikipedia
Extension d’un système d’étiquetage d’entités nommées en étiqueteur sémantique

L’étiquetage sémantique consiste à associer un ensemble de propriétés à une séquence de mots contenue dans un texte. Bien que proche de la tâche d’étiquetage par entités nommées, qui revient à attribuer une classe de sens à un mot, la tâche d’étiquetage ou d’annotation sémantique cherche à établir la relation entre l’entité dans son texte et sa représentation ontologique. Nous présentons un étiqueteur sémantique qui s’appuie sur un étiqueteur d’entités nommées pour mettre en relation un mot ou un groupe de mots avec sa représentation ontologique. Son originalité est d’utiliser une ontologie intermédiaire de nature statistique pour établir ce lien.

Mots-clés : Entités nommées
Étiqueteur sémantique
Ontologie
Analyse sémantique

Semantic labelling consist to associate a set of properties to a sequence of words from a text. Although its proximity with the named entity labelling task, which is equivalent to associate a class meaning to a sequence of word, the task of semantic labelling try to establish the relation between the entity in the text and it’s ontological representation. We present a semantic labelling system based on a named entity recognition step. The originality of our system is that the link between named entity and its semantic representation is obtained trough the use of an intermediate statistical ontology.
Semantic parser, Named entities, Semantic annotation
Extraction de paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques de corpus parallèles bilingues

Nous présentons le travail en cours effectué dans le cadre d’un projet d’extraction de paraphrases à partir de textes parallèles bilingues. Nous identifions des paraphrases sémantiques et lexico-syntaxiques, qui mettent en jeu des opérations relativement complexes sur les structures sémantiques et syntaxiques de phrases, et les décrivons au moyen de règles de paraphrasage de type Sens-Texte, utilisables dans diverses applications de TALN.

Mots-clés : règles de paraphrasage
paraphrase lexico-syntaxique
paraphrase sémanique
corpus bilingues
théorie Sens-Texte

We present work in progress done within a project of extracting paraphrases from parallel bilingual texts. We identify semantic and lexical-syntactic paraphrases, which imply relatively complex operations on semantic and syntactic structures of sentences, and describe them by means of paraphrasing rules of Meaning-Text type, usable in various NLP applications.
lexical-syntactic paraphrase, semantic paraphrase, paraphrasing rules, bilingual corpora, Meaning-Text theory
Anatomie des structures énumératives

Cet article présente les premiers résultats d’une campagne d’annotation de corpus à grande échelle réalisée dans le cadre du projet ANNODIS. Ces résultats concernent la partie descendante du dispositif d’annotation, et plus spécifiquement les structures énumératives. Nous nous intéressons à la structuration énumérative en tant que stratégie de base de mise en texte, apparaissant à différents niveaux de granularité, associée à différentes fonctions discursives, et signalée par des indices divers. Avant l’annotation manuelle, une étape de pré-traitement a permis d’obtenir le marquage systématique de traits associés à la signalisation de l’organisation du discours. Nous décrivons cette étape de marquage automatique, ainsi que la procédure d’annotation. Nous proposons ensuite une première typologie des structures énumératives basée sur la description quantitative des données annotées manuellement, prenant en compte la couverture textuelle, la composition et les types d’indices.

Mots-clés : structure énumérative
Annotation de corpus
signalisation
organisation du discours

This paper presents initial results from a large scale discourse annotation project, the ANNODIS project. These results concern the top-down part of the annotation scheme, and more specifically enumerative structures. We are interested in enumerative structures as a basic text construction strategy, occurring at different levels of granularity, associated with various discourse functions, and signalled by a broad range of cues. Before manual annotation via a purpose-built interface, a pre-processing phase produced a systematic mark-up of features associated to the signalling of discourse organisation. We describe this markup phase and the annotation procedure. We then propose a first typology of enumerative structures based on a quantitative description of the manually annotated data, taking into account textual coverage, composition, types of cues.
Corpus annotation, discourse organisation, enumerative structure, signalling text structures