taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Acquisition automatique de terminologie à partir de corpus de texte

Les applications de recherche d'informations chez Orange sont confrontées à des flux importants de données textuelles, recouvrant des domaines larges et évoluant très rapidement. Un des problèmes à résoudre est de pouvoir analyser très rapidement ces flux, à un niveau élevé de qualité. Le recours à un modèle d'analyse sémantique, comme solution, n'est viable qu'en s'appuyant sur l'apprentissage automatique pour construire des grandes bases de connaissances dédiées à chaque application. L'extraction terminologique décrite dans cet article est un composant amont de ce dispositif d'apprentissage. Des nouvelles méthodes d'acquisition, basée sur un modèle hybride (analyse par grammaires de chunking et analyse statistique à deux niveaux), ont été développées pour répondre aux contraintes de performance et de qualité.

Mots-clés : Apprentissage automatique
grammaires de chunking
acquisition terminologique
entropie

Automatic terminology acquisition from text corpora
Information retrieval applications by Orange must process tremendous textual dataflows which cover large domains and evolve rapidly. One problem to solve is to analyze these dataflows very quickly, with a high quality level. Having a semantic analysis model as a solution is reliable only if unsupervised learning is used to build large knowledge databases dedicated to each application. The terminology extraction described in this paper is a prior component of the learning architecture. New acquisition methods, based on hybrid model (chunking analysis coupled with two-level statistical analysis) have been developed to meet the constraints of both performance and quality.
Unsupervised learning, terminology acquisition, entropy, chunking analysis
Métarecherche pour l'extraction lexicale bilingue à partir de corpus comparables

Nous présentons dans cet article une nouvelle manière d'aborder le problème de l'acquisition automatique de paires de mots en relation de traduction à partir de corpus comparables. Nous décrivons tout d'abord les approches standard et par similarité interlangue traditionnellement dédiées à cette tâche. Nous réinterprétons ensuite la méthode par similarité interlangue et motivons un nouveau modèle pour reformuler cette approche inspirée par les métamoteurs de recherche d'information. Les résultats empiriques que nous obtenons montrent que les performances de notre modèle sont toujours supérieures à celles obtenues avec l'approche par similarité interlangue, mais aussi comme étant compétitives par rapport à l'approche standard.

Mots-clés : métarecherche
Corpus comparables
lexiques bilingues

Metasearch for bilingual lexical extraction from comparable corpora
In this article we present a novel way of looking at the problem of automatic acquisition of pairs of translationally equivalent words from comparable corpora.We first describe the standard and extended approaches traditionally dedicated to this task. We then re-interpret the extended method, and motivate a novel model to reformulate this approach inspired by the metasearch engines in information retrieval. The empirical results show that performances of our model are always better than the baseline obtained with the extended approach and also competitive with the standard approach.
Comparable corpora, bilingual lexicon, metasearch
Évaluation et consolidation d'un réseau lexical via un outil pour retrouver le mot sur le bout de la langue

Depuis septembre 2007, un réseau lexical de grande taille pour le Français est en cours de construction à l'aide de méthodes fondées sur des formes de consensus populaire obtenu via des jeux (projet JeuxDeMots). L'intervention d'experts humains est marginale en ce qu'elle représente moins de 0,5% des relations du réseau et se limite à des corrections, à des ajustements ainsi qu'à la validation des sens de termes. Pour évaluer la qualité de cette ressource construite par des participants de jeu (utilisateurs non experts) nous adoptons une démarche similaire à celle de sa construction, à savoir, la ressource doit être validée sur un vocabulaire de classe ouverte, par des non-experts, de façon stable (persistante dans le temps). Pour ce faire, nous proposons de vérifier si notre ressource est capable de servir de support à la résolution du problème nommé 'Mot sur le Bout de la Langue' (MBL). A l'instar de JeuxdeMots, l'outil développé peut être vu comme un jeu en ligne. Tout comme ce dernier, il permet d'acquérir de nouvelles relations, constituant ainsi un enrichissement de notre réseau lexical.

Mots-clés : évaluation
Réseau lexical
mot sur le bout de la langue
JeuxDeMots
outil de MBL

Evaluation and consolidation of a lexical network via a tool to find the word on the tip of the tongue
Since September 2007, a large scale lexical network for French is under construction through methods based on some kind of popular consensus by means of games (JeuxDeMots project). Human intervention can be considered as marginal. It is limited to corrections, adjustments and validation of the senses of terms, which amounts to less than 0,5 % of the relations in the network. To appreciate the quality of this resource built by non-expert users (players of the game), we use a similar approach to its construction. The resource must be validated by laymen, persistent in time, on open class vocabulary. We suggest to check whether our tool is able to solve the Tip of the Tongue (TOT) problem. Just like JeuxDeMots, our tool can be considered as an on-line game. Like the former, it allows the acquisition of new relations, enriching thus the (existing) network.
Lexical network, JeuxDeMots, evaluation, TOT software, tip of the tongue
Identifier la cible d'un passage d'opinion dans un corpus multithématique

L'identification de la cible d'une d'opinion fait l'objet d'une attention récente en fouille d'opinion. Les méthodes existantes ont été testées sur des corpus monothématiques en anglais. Elles permettent principalement de traiter les cas où la cible se situe dans la même phrase que l'opinion. Dans cet article, nous abordons cette problématique pour le français dans un corpus multithématique et nous présentons une nouvelle méthode pour identifier la cible d'une opinion apparaissant hors du contexte phrastique. L'évaluation de la méthode montre une amélioration des résultats par rapport à l'existant.

Mots-clés : Fouille d'opinions
Identification des cibles
Méthode RankSVM

Identifying the target of an opinion transition in a thematic corpus
Recent works on opinion mining deal with the problem of finding the semantic relation between sentiment expressions and their target. Existing methods have been evaluated on monothematic english corpora. These methods are only able to solve intrasentential relationships. In this article, we focus on this task apply to french and we present a new method for solving intrasentential and intersentential relationships in a multithematic corpus. We show that our method is able to improve results on the intra- and intersential relationships.
Opinion mining, Targeting sentiment expressions, RankSVM
Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l'apprentissage d'un segmenteur-étiqueteur du français

Dans cet article, nous synthétisons les résultats de plusieurs séries d'expériences réalisées à l'aide de CRF (Conditional Random Fields ou “champs markoviens conditionnels”) linéaires pour apprendre à annoter des textes français à partir d'exemples, en exploitant diverses ressources linguistiques externes. Ces expériences ont porté sur l'étiquetage morphosyntaxique intégrant l'identification des unités polylexicales. Nous montrons que le modèle des CRF est capable d'intégrer des ressources lexicales riches en unités multi-mots de différentes manières et permet d'atteindre ainsi le meilleur taux de correction d'étiquetage actuel pour le français.

Mots-clés : Unités polylexicales
Ressources lexicales
Etiquetagemorphosyntaxique
Modèle CRF
Segmentation

Integrating linguistic knowledge in a CRF: application to learning a segmenter-tagger of French
In this paper, we synthesize different experiments using a linear CRF (Conditional Random Fields) to annotate French texts from examples, by exploiting external linguistic resources. These experiments especially dealt with part-of-speech tagging including multiword units identification. We show that CRF models allow to integrate, in different ways, large-coverage lexical resources including multiword units and reach stateof- the-art tagging results for French.
Part-of-speech tagging, CRF model, Lexical resources, Segmentation, Multiword units
Segmentation et induction de lexique non-supervisées du mandarin

Pour la plupart des langues utilisant l'alphabet latin, le découpage d'un texte selon les espaces et les symboles de ponctuation est une bonne approximation d'un découpage en unités lexicales. Bien que cette approximation cache de nombreuses difficultés, elles sont sans comparaison avec celles que l'on rencontre lorsque l'on veut traiter des langues qui, comme le chinois mandarin, n'utilisent pas l'espace. Un grand nombre de systèmes de segmentation ont été proposés parmi lesquels certains adoptent une approche non-supervisée motivée linguistiquement. Cependant les méthodes d'évaluation communément utilisées ne rendent pas compte de toutes les propriétés de tels systèmes. Dans cet article, nous montrons qu'un modèle simple qui repose sur une reformulation en termes d'entropie d'une hypothèse indépendante de la langue énoncée par Harris (1955), permet de segmenter un corpus et d'en extraire un lexique. Testé sur le corpus de l'Academia Sinica, notre système permet l'induction d'une segmentation et d'un lexique qui ont de bonnes propriétés intrinsèques et dont les caractéristiques sont similaires à celles du lexique sous-jacent au corpus segmenté manuellement. De plus, on constate une certaine corrélation entre les résultats du modèle de segmentation et les structures syntaxiques fournies par une sous-partie arborée corpus.

Mots-clés : induction de lexique
unité lexicale
chinois mandarin
entropie
Segmentation non-supervisée

Unsupervised segmentation and induction of mandarin lexicon
For most languages using the Latin alphabet, tokenizing a text on spaces and punctuation marks is a good approximation of a segmentation into lexical units. Although this approximation hides many difficulties, they do not compare with those arising when dealing with languages that do not use spaces, such as Mandarin Chinese. Many segmentation systems have been proposed, some of them use linguistitically motivated unsupervized algorithms. However, standard evaluation practices fail to account for some properties of such systems. In this paper, we show that a simple model, based on an entropy-based reformulation of a language-independent hypothesis put forward by Harris (1955), allows for segmenting a corpus and extracting a lexicon from the results. Tested on the Academia Sinica Corpus, our system allows for inducing a segmentation and a lexicon with good intrinsic properties and whose characteristics are similar to those of the lexicon underlying the manually-segmented corpus. Moreover, the results of the segmentation model correlate with the syntactic structures provided by the syntactically annotated subpart of the corpus.
Non-supervized segmentation, entropy, lexicon induction, Mandarin Chinese
Évaluer la pertinence de la morphologie constructionnelle dans les systèmes de Question-Réponse

Les connaissances morphologiques sont fréquemment utilisées en Question-Réponse afin de faciliter l'appariement entre mots de la question et mots du passage contenant la réponse. Il n'existe toutefois pas d'étude qualitative et quantitative sur les phénomènes morphologiques les plus pertinents pour ce cadre applicatif. Dans cet article, nous présentons une analyse détaillée des phénomènes de morphologie constructionnelle permettant de faire le lien entre question et réponse. Pour ce faire, nous avons constitué et annoté un corpus de paires de questions-réponses, qui nous a permis de construire une ressource de référence, utile pour l'évaluation de la couverture de ressources et d'outils d'analyse morphologique. Nous détaillons en particulier les phénomènes de dérivation et de composition et montrons qu'il reste un nombre important de relations morphologiques dérivationnelles pour lesquelles il n'existe pas encore de ressource exploitable pour le français.

Mots-clés : Évaluation
Morphologie
Système de Question-Réponse
Ressources

Evaluating the relevance of constructional morphology in question-answering systems
Morphological knowledge is often used in Question Answering systems to facilitate the matching between question words and words in the passage containing the answer. However, there is no qualitative and quantitative study about morphological phenomena which are most relevant to this application. In this paper, we present a detailed analysis of the constructional morphology phenomena found in question and answer pairs. To this aim, we gathered and annotated a corpus of question and answer pairs. We relied on this corpus to build a gold standard for evaluating the coverage of morphological analysis tools and resources. We detail in particular the phenomena of derivation and composition and show that a significant number of derivational morphological relations are still not covered by any existing resource for the French language.
Evaluation, Morphology, Resources, Question-answering system
Structure des trigrammes inconnus et lissage par analogie

Nous montrons dans une série d'expériences sur quatre langues, sur des échantillons du corpus Europarl, que, dans leur grande majorité, les trigrammes inconnus d'un jeu de test peuvent être reconstruits par analogie avec des trigrammes hapax du corpus d'entraînement. De ce résultat, nous dérivons une méthode de lissage simple pour les modèles de langue par trigrammes et obtenons de meilleurs résultats que les lissages de Witten-Bell, Good-Turing et Kneser-Ney dans des expériences menées en onze langues sur la partie commune d'Europarl, sauf pour le finnois et, dans une moindre mesure, le français.

Mots-clés : trigrammes inconnus
analogie
Europarl
trigrammes hapax
modèle de langue trigrammes

Structure of unknown trigrams and smoothing by analogy
In a series of experiments in four languages on subparts of the Europarl corpus, we show that a large number of unseen trigrams can be reconstructed by proportional analogy using only hapax trigrams. We derive a simple smoothing scheme from this empirical result and show that it outperforms Witten-Bell, Good-Turing and Kneser-Ney smoothing schemes on trigram models built on the common part of the Europarl corpus, in all 11 languages except Finnish and French.
proportional analogy, unseen trigrams, hapax trigrams, trigram language models, Europarl
Modèles génératif et discriminant en analyse syntaxique : expériences sur le corpus arboré de Paris 7

Nous présentons une architecture pour l'analyse syntaxique en deux étapes. Dans un premier temps un analyseur syntagmatique construit, pour chaque phrase, une liste d'analyses qui sont converties en arbres de dépendances. Ces arbres sont ensuite réévalués par un réordonnanceur discriminant. Cette méthode permet de prendre en compte des informations auxquelles l'analyseur n'a pas accès, en particulier des annotations fonctionnelles. Nous validons notre approche par une évaluation sur le corpus arboré de Paris 7. La seconde étape permet d'améliorer significativement la qualité des analyses retournées, quelle que soit la métrique utilisée.

Mots-clés : analyse syntaxique
corpus arboré
apprentissage automatique
réordonnancement discriminant

Generative and discriminative models in parsing: experiments on the Paris 7 Treebank
We present an architecture for parsing in two steps. First, a phrase-structure parser builds for each sentence an n-best list of analyses which are converted to dependency trees. Then these trees are rescored by a discriminative reranker. This method enables the incorporation of additional linguistic information, more precisely functional annotations. We test our approach on the French Treebank. The evaluation shows a significative improvement on different parse metrics.
parsing, treebank, machine learning, discriminative reranking
Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical

Dans cet article, nous nous intéressons à l'identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l'apport d'informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l'analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d'une relation et nous avons considéré l'identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d'environ 0,70. Nous avons évalué l'apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d'abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.

Mots-clés : extraction de relation
domaine médical
tree kernel
apprentissage multi-classes

Contribution of syntax for relation extraction in the medical domain
In this paper, we study relation identification between concepts in medical reports, a task that was evaluated in the i2b2 campaign in 2010, and evaluate the usefulness of syntactic information. As relations are expressed in natural language with a great variety of forms, we proceeded to sentence analysis by extracting features that enable to identify a relation and we modeled this task as a multiclass classification task based on SVM, each category of relation representing a class. This method obtained an F-measure of 0.70 at i2b2 evaluation. We then evaluated the introduction of syntactic information in the classification process, by adding syntactic features, and by using tree kernels. This last method improves the classification up to 3%.
relation identification, medical domain, multiclass learning, tree kernel
Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes

Nous montrons comment enrichir une annotation en dépendances syntaxiques au format du French Treebank de Paris 7 en utilisant la réécriture de graphes, en vue du calcul de sa représentation sémantique. Le système de réécriture est composé de règles grammaticales et lexicales structurées en modules. Les règles lexicales utilisent une information de contrôle extraite du lexique des verbes français Dicovalence.

Mots-clés : dépendance
réécriture de graphes
French Treebank
Dicovalence

Dependency structure enrichment using graph rewriting
We show how to enrich a syntactic dependency annotation of the French Paris 7 Treebank format, using graph rewriting, in order to compute its semantic representation. The rewriting system is composed of grammatical and lexical rules structured in modules. The lexical rules use a control information extracted from Dicovalence, a lexicon of French verbs.
dependency, French Treebank, graph rewriting, Dicovalence
Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d'arbres de dépendances

Les approches classiques à base de n-grammes en analyse supervisée de sentiments ne peuvent pas correctement identifier les expressions complexes de sentiments à cause de la perte d'information induite par l'approche « sac de mots » utilisée pour représenter les textes. Dans notre approche, nous avons recours à des sous-graphes extraits des graphes de dépendances syntaxiques comme traits pour la classification de sentiments. Nous représentons un texte par un vecteur composé de ces sous-graphes syntaxiques et nous employons un classifieurs SVM état-de-l'art pour identifier la polarité d'un texte. Nos évaluations expérimentales sur des critiques de jeux vidéo montrent que notre approche à base de sous-graphes est meilleure que les approches standard à modèles « sac de mots » et n-grammes. Dans cet article nous avons travaillé sur le français, mais notre approche peut facilement être adaptée à d'autres langues.

Mots-clés : arbre de dépendances
SVM
analyse de sentiments
analyse syntaxique

Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees
A standard approach for supervised sentiment analysis with n-grams features cannot correctly identify complex sentiment expressions due to the loss of information incurred when representing texts with bagof- words models. In our research, we propose to use subgraphs from sentence dependency parse trees as features for sentiment classification.We represent a text by a feature vector made from extracted subgraphs and use a state of the art SVM classifier to identify the polarity of a text. Our experimental evaluations on video game reviews show that using our dependency subgraph features outperforms standard bag-of-words and n-gram models. In this paper, we worked with French, however our approach can be easily adapted to other languages.
sentiment analysis, parsing, dependency tree, SVM
Une modélisation des dites alternances de portée des quantifieurs par des opérations de combinaison des groupes nominaux

Nous montrons que les différentes interprétations d'une combinaison de plusieurs GN peuvent être modélisées par deux opérations de combinaison sur les référents de ces GN, appelées combinaison cumulative et combinaison distributive. Nous étudions aussi bien les GN définis et indéfinis que les GN quantifiés ou pluriels et nous montrons comment la combinaison d'un GN avec d'autres éléments peut induire des interprétations collective ou individualisante. Selon la façon dont un GN se combine avec d'autres GN, le calcul de son référent peut être fonction de ces derniers ; ceci définit une relation d'ancrage de chaque GN, qui induit un ordre partiel sur les GN. Considérer cette relation plutôt que la relation converse de portée simplifie le calcul de l'interprétation des GN et des énoncés. Des représentations sémantiques graphiques et algébriques sans considération de la portée sont proposées pour les dites alternances de portée.

Mots-clés : portée des quantifieurs
cumulatif
distributif
collectif
ancrage
référent de discours

A model of called alternations of quantifiers scope by combination of nominal groups operations
We show that the various interpretations of a combination of several Noun Phrases can be modeled by two operations of combination on the referent of these NPs, called cumulative and distributive combinations. We study definite and indefinite NPs as well as quantified and plural NPs and we show how the combination of an NP with other NPs can induce collective or individualizing interpretations. According to the way a NP combine with another NP, the calculation of its referent can be a function of the latter; this defines an anchoring relation for each NP, which induces a partial order on NPs. Considering this relation rather than the converse scope relation simplifies the calculation of the interpretation of NPs and utterances. Graphic and algebraic semantic representations without considering scope are proposed for the so-called scope alternations.
quantifier scope alternation, cumulative, collective, distributive, discourse referent, anchoring