taln-ls2n/taln-archives huggingface dataset:
Extraction de noms propres à partir de textes variés: problématique et enjeux

Cet article porte sur l’identification de noms propres à partir de textes écrits. Les stratégies à base de règles développées pour des textes de type journalistique se révèlent généralement insuffisantes pour des corpus composés de textes ne répondant pas à des critères rédactionnels stricts. Après une brève revue des travaux effectués sur des corpus de textes de nature journalistique, nous présentons la problématique de l’analyse de textes variés en nous basant sur deux corpus composés de courriers électroniques et de transcriptions manuelles de conversations téléphoniques. Une fois les sources d’erreurs présentées, nous décrivons l’approche utilisée pour adapter un système d’extraction de noms propres développé pour des textes journalistiques à l’analyse de messages électroniques.

Mots-clés : Extraction d’information
Entités nommées

This paper discusses the influence of the corpus on the automatic identification of proper names in texts. Rule-based techniques developed for the newswire genre are generally not sufficient to deal with larger corpora containing texts that do not follow strict writing constraints. After a brief review of the research performed on news texts, we present some of the problems involved in the analysis of informal texts by using two different corpora (the first one composed of electronic mails, the second one of hand-transcribed telephone conversations). Once the sources of errors have been presented, we then describe an approach to adapt a proper name extraction system developed for newspaper texts to the analysis of e-mail messages.
Défense et illustration de l'analogie

L'argumentation générativiste contre l’analogie tenait en trois points: l’hypothèse de l’inné, celle du hors-contexte et la surproduction. Des résultats théoriques et expérimen- taux reposant sur une formulation calculatoire nouvelle de l’analogie contribuent de façon constructive a la réfutation de ces points.

Mots-clés : Formalisation de l’analogie
langages de mots analogiques
mise en correspondance d’espaces analogiques

The generativists had three arguments against analogy: the innate hypothesis and the conteXt-free hypothesis, and overgeneration. Theoretical and experimental results, based on a recently obtained cornputational expression of analogy, contribute to the refutation of these three points in a constructive Way.
Formalisation of analogy, languages of analogical strings, mapping of analogical spaces
Identification, interprétation et représentation de relations sémantiques entre concepts

SEEK-JAVA est un système permettant Pidentification, l’interprétation et la représentation de connaissances à partir de textes. Il attribue une étiquette aux relations et identifie automatiquement les concepts arguments des relations. Les résultats, capitalisés dans une base de données, sont proposés, par le biais d’une interface, soit sous forme de graphes soit sous forme de tables. Ce système, intégré dans la plate-forme FilText, s’appuie sur la méthode d’ exploration contextuelle.

Mots-clés : Identification
interprétation
représentation des connaissances
base de données
graphes
exploration contextuelle

SEEK-JAVA is a identification, interpretation and representation system of knowledge extracted from texts. It gives label to the relation between concepts and automatically identify arguments of the relations. The results, capitalized in a data base, are proposed by an interface, either in the form of graphs or in the form of tables. This system, integrated in the FilText platform, is based on contextual exploration method.
Gestionnaire de dialogue pour un système d’informations à reconnaissance vocale

Dans cet article, nous présentons un gestionnaire de dialogue pour un système de demande d’informations à reconnaissance vocale. Le gestionnaire de dialogue dispose de différentes sources de connaissance, des connaissances statiques et des connaissances dynamiques. Ces connaissances sont gérées et utilisées par le gestionnaire de dialogue via des stratégies. Elles sont mises en oeuvre et organisées en fonction des objectifs concernant le système de dialogue et en fonction des choix ergonomiques que nous avons retenus. Le gestionnaire de dialogue utilise un modèle de dialogue fondé sur la détermination de phases et un modèle de la tâche dynamique. Il augmente les possibilités d’adaptation de la stratégie en fonction des historiques et de l’état du dialogue. Ce gestionnaire de dialogue, implémenté et évalué lors de la dernière campagne d’évaluation du projet LE-3 ARISE, a permi une amélioration du taux de succès de dialogue (de 53% à 85%).

Mots-clés : gestionnaire de dialogue
modèle de dialogue
modèle de la tâche
dialogue oral homme-machine

In this paper we describe the dialog manager of a spoken language dialog system for information retrieval. The dialog manager maintains both static and dynamic knowledge sources, which are used according to the dialog strategies. These strategies have been developed so as to obtain the overall system objectives while taking into consideration the desired ergonomic choices. Dialog management is based on a dialog model which divides the interaction into phases and a dynamic model of the task. This allows the dialog strategy to be adapted as a function of the history and the dialog state. The dialog manager was evaluated in the context of the LE3-ARISE project, where in the last user tests the dialog success improved from 53% to 85%.
spoken language dialog, dialog management, dialog model, task model
L’apport de connaissances morphologiques pour la projection de requêtes sur une terminologie normalisée

L’apport de connaissances linguistiques à la recherche d’information reste un sujet de débat. Nous examinons ici l’influence de connaissances morphologiques (flexion, dérivation) sur les résultats d’une tâche spécifique de recherche d’information dans un domaine spécialisé. Cette influence est étudiée à l’aide d’une liste de requêtes réelles recueillies sur un serveur opérationnel ne disposant pas de connaissances linguistiques. Nous observons que pour cette tâche, flexion et dérivation apportent un gain modéré mais réel.

Mots-clés : Morphologie
terminologie
recherche d’information
variantes de termes
médecine
Doc’CISMeF
MeSH
Extraction de collocations à partir de textes

Les collocations sont intéressantes dans de nombreuses applications du TALN comme la l'analyse ou la génération de textes ou encore la lexicographie monolingue ou bilingue. Les premières tentatives d'extraction automatique de collocations à partir de textes ou de dictionnaires ont vu le jour dans les années 1970. Il s'agissait principalement de méthodes à base de statistiques lexicales. Aujourd'hui, les méthodes d'identification automatique font toujours appel à des statistiques mais qu'elles combinent avec des analyses linguistiques. Nous examinons quelques méthodes d'identification des collocations en corpus en soulignant pour chaque méthode les propriétés linguistiques des collocations qui ont été prises en compte.

Mots-clés : collocations
extraction automatique
statistiques lexicales

Collocations are interesting for several NLP applications such as language generation or analysis and monolingual or bilingual lexicography. The first approaches to finding collocations appeared in 1970's and were statistically based. Today, the methods adopted for the identification of collocations still include statistics but also linguistic processing. We introduce a few approaches to finding collocations in corpora. For each method, we precise the linguistic characteristic of collocation which as been taken into account.
collocations, automatic identification, lexical statistics
Simplification de phrases pour l'extraction de relations

L’extraction de relations par apprentissage nécessite un corpus annoté de très grande taille pour couvrir toutes les variations d’expressions des relations. Pour contrer ce problème, nous proposons une méthode de simplification de phrases qui permet de réduire la variabilité syntaxique des relations. Elle nécessite l’annotation d’un petit corpus qui sera par la suite augmenté automatiquement. La première étape est l’annotation des simplifications grâce à un classifieur à base de CRF, puis l’extraction des relations, et ensuite une complétion automatique du corpus d’entraînement des simplifications grâce aux résultats de l’extraction des relations. Les premiers résultats que nous avons obtenus pour la tâche d’extraction de relations d’i2b2 2010 sont très encourageants.

Mots-clés : simplification de phrases
Extraction de relations
apprentissage automatique

Automatic Information Extraction in the Medical Domain by Cross-Lingual Projection
Machine learning based relation extraction requires large annotated corpora to take into account the variability in the expression of relations. To deal with this problem, we propose a method for simplifying sentences, i.e. for reducing the syntactic variability of the relations. Simplification requires the annotation of a small corpus, which will be automatically augmented. The process starts with the annotation of the simplification thanks to a CRF classifier, then the relation extraction, and lastly the automatic completion of the training corpus for the simplification through the results of the relation extraction. The first results we obtained for the task of relation extraction of the i2b2 2010 challenge are encouraging.
Relation extraction, sentence simplification, machine learning
Extraction d'information automatique en domaine médical par projection inter-langue : vers un passage à l'échelle

Cette recherche est issue de notre volonté de tester de nouvelles méthodes automatiques d’annotation ou d’extraction d’information à partir d’une langue L1 en exploitant des ressources et des outils disponibles pour une autre langue L2. Cette approche repose sur le passage par un corpus parallèle (L1-L2) aligné au niveau des phrases et des mots. Pour faire face au manque de corpus médicaux français annotés, nous nous intéressons au couple de langues (françaisanglais) dans le but d’annoter automatiquement des textes médicaux en français. En particulier, nous nous intéressons dans cet article à la reconnaissance des entités médicales. Nous évaluons dans un premier temps notre méthode de reconnaissance d’entités médicales sur le corpus anglais. Dans un second temps, nous évaluons la reconnaissance des entités médicales du corpus français par projection des annotations du corpus anglais. Nous abordons également le problème de l’hétérogénéité des données en exploitant un corpus extrait du Web et nous proposons une méthode statistique pour y pallier.

Mots-clés : Extraction d’information
reconnaissance des entités médicales
projection d’annotation
apprentissage

Automatic Information Extraction in the Medical Domain by Cross-Lingual Projection
This research stems from our willingness to test new methods for automatic annotation or information extraction from one language L1 by exploiting resources and tools available to another language L2. This approach involves the use of a parallel corpus (L1-L2) aligned at the level of sentences and words. To address the lack of annotated medical French corpus, we focus on the French-English language pair to annotate automatically medical French texts. In particular, we focus in this article on medical entity recognition. We evaluate our medical entity recognition method on the English corpus and the projection of the annotations on the French corpus. We also discuss the problem of scalability since we use a parallel corpus extracted from the Web and propose a statistical method to handle heterogeneous corpora.
Automatic Information Extraction, Annotation Projection, Medical Entity Recognition, Machine Learning
Une méthode d'extraction d'information fondée sur les graphes pour le remplissage de formulaires

Dans les systèmes d’extraction d’information sur des événements, une tâche importante est le remplissage automatique de formulaires regroupant les informations sur un événement donné à partir d’un texte non structuré. Ce remplissage de formulaire peut s’avérer difficile lorsque l’information est dispersée dans tout le texte et mélangée à des éléments d’information liés à un autre événement similaire. Nous proposons dans cet article une approche en deux étapes pour ce problème : d’abord une segmentation du texte en événements pour sélectionner les phrases relatives au même événement ; puis une méthode de sélection dans les phrases sélectionnées des entités liées à l’événement. Une évaluation de cette approche sur un corpus annoté de dépêches dans le domaine des événements sismiques montre un F-score de 72% pour la tâche de remplissage de formulaires.

Mots-clés : remplissage de formulaires
Extraction d’information
segmentation de texte

A Graph-Based Method for Template Filling in Information Extraction
In event-based Information Extraction systems, a major task is the automated filling from unstructured texts of a template gathering information related to a particular event. Such template filling may be a hard task when the information is scattered throughout the text and mixed with similar pieces of information relative to a different event. We propose in this paper a two-step approach for template filling : first, an event-based segmentation is performed to select the parts of the text related to the target event ; then, a graph-based method is applied to choose the most relevant entities in these parts for characterizing the event. Using an evaluation of this model based on an annotated corpus for earthquake events, we achieve a 72% F-measure for the template-filling task.
Information Extraction, Text Segmentation, Template Filling
Traitement automatique sur corpus de récits de voyages pyrénéens : Une analyse syntaxique, sémantique et temporelle

Cet article présente notre utilisation de la théorie des types dans laquelle nous nous situons pour l’analyse syntaxique, sémantique et pour la construction du lexique. Notre outil, Grail permet de traiter le discours automatiquement à partir du texte brut et nous le testons sur un corpus de récit de voyages pyrénéens, Ititpy. Nous expliquons donc notre usage des grammaires catégorielles et plus particulièrement du calcul de Lambek et la correspondance entre ces catégories et le lambda-calcul simplement typé dans le cadre de la DRT. Une flexibilité du typage doit être autorisée dans certains cas et bloquée dans d’autres. Quelques phénomènes linguistiques participant à une forme de glissement de sens provocant des conflits de types sont présentés. Nous expliquons ensuite nos motivations d’ordre pragmatique à utiliser un système à sortes et types variables en sémantique lexicale puis notre traitement compositionnel du temps des évènements inspiré du Binary Tense de (Verkuyl, 2008).

Mots-clés : théorie des types
récit de voyage
grammaire catégorielle
compositionalité
interface syntaxe-sémantique
interface sémantique-pragmatique

Processing of a Pyrenees travel novels corpus : a syntactical, semantical and temporal analysis
In this article, we present a type theoretical framework which we apply to the syntactic analysis and the computation of DRS semantics. Our tool, Grail, is used for the automatic treatment of French text and we use a Pyrenées travel novels corpus, Itipy, as a test case. We explain our use of categorial grammars and specifically the Lambek calculus and its connection to the simply typed lambda-calculus in connection with DRT. Flexible typing has to be allowed in some cases and forbidden in others. Some linguistic phenomena presenting some kind of meaning shifts inducing typing conflicts will be introduced. We then present our motivations in the pragmatic field to use a system with sorts and variable types in lexical semantics and then we present how we process events temporality, in the light of Verkuyl’s Binary Tense (Verkuyl, 2008).
compositionality, syntax-semantics interface, semantics-pragmatics interface, categorial grammar, type theory, travel novel
La reconnaissance des mots composés à l'épreuve de l'analyse syntaxique et vice-versa : évaluation de deux stratégies discriminantes

Nous proposons deux stratégies discriminantes d’intégration des mots composés dans un processus réel d’analyse syntaxique : (i) pré-segmentation lexicale avant analyse, (ii) post-segmentation lexicale après analyse au moyen d’un réordonnanceur. Le segmenteur de l’approche (i) se fonde sur un modèle CRF et permet d’obtenir un reconnaisseur de mots composés état-de-l’art. Le réordonnanceur de l’approche (ii) repose sur un modèle MaxEnt intégrant des traits dédiés aux mots composés. Nous montrons que les deux approches permettent de combler jusqu’à 18% de l’écart entre un analyseur baseline et un analyseur avec segmentation parfaite et jusqu’à 25% pour la reconnaissance des mots composés.

Mots-clés : Mots composés
analyse syntaxique
réordonnanceur
champs markoviens aléatoires

Recognition of compound words tested against parsing and vice-versa : evaluation of two discriminative approaches
We propose two discriminative strategies to integrate compound word recognition in a real parsing context : (i) state-of-the-art compound pregrouping with Conditional Random Fields before parsing, (ii) reranking parses with features dedicated to compounds after parsing. We show that these two approaches help reduce up to 18% of the gap between a baseline parser and parser with golden segmentation and up to 25% for compound recognition.
Multiword expressions, parsing, Conditional random Fields, reranker
Calcul des cadres de sous catégorisation des noms déverbaux français (le cas du génitif)

L’analyse syntaxique fine en dépendances nécessite la connaissance des cadres de souscatégorisation des unités lexicales. Le cas des verbes étant bien étudié, nous nous intéressons dans cet article au cas des noms communs dérivés de verbes. Notre intérêt principal est de calculer le cadre de sous-catégorisation des noms déverbaux à partir de celui du verbe d’origine pour le français. Or, pour ce faire il faut disposer d’une liste représentative de noms déverbaux français. Pour calculer cette liste nous utilisons un algorithme simplifié de repérage des noms déverbaux, l’appliquons à un corpus et comparons la liste obtenue avec la liste Verbaction des déverbaux exprimant l’action ou l’activité du verbe. Pour les noms déverbaux ainsi obtenus et attestés ensuite par une expertise linguistique, nous analysons la provenance des groupes prépositionnels subordonnés des déverbaux dans des contextes différents en tenant compte du verbe d’origine. L’analyse est effectuée sur le corpus Paris 7 et est limitée au cas le plus fréquent du génitif, c’est-à-dire des groupes prépositionnels introduits par de, des, etc.

Mots-clés : nom déverbal
cadre de sous-catégorisation
groupe prépositionnel
analyse en dépendances

On Computing Subcategorization Frames of French Deverbal Nouns (Case of Genitive)
Fine dependency analysis needs exact information on the subcategoriziation frames of lexical units. These frames being well studied for the verbs, we are interested in this paper by the case of the noun deverbals. Our main goal is to calculate the subcategoriziation frame of deverbals in French from that of the source verb. However, this task needs a representative list of French deverbal nouns. To obtain such a list, we use a simplified algorithm detecting deverbal nouns in texts. The obtained list attested by linguists is compared with the existing list Verbaction of deverbals expressing the action/activity of French verbs. For these deverbal nouns, we analyse the origin of their subordinate prepositional phrases in different contexts relative to their source verbs. This analysis is carried out over the corpus Paris 7 and is limited to the most frequent cases of the genitive, i.e. to the prepositional phrases headed by the prepositions de, des, etc.
Deverbal Noun, Subcategorization Frame, Prepositional Phrase, Dependency Tree
Vectorisation, Okapi et calcul de similarité pour le TAL : pour oublier enfin le TF-IDF

Dans cette prise de position, nous nous intéressons au calcul de similarité (ou distances) entre textes, problématique présente dans de nombreuses tâches de TAL. Nous nous efforçons de montrer que ce qui n’est souvent qu’un composant dans des systèmes plus complexes est parfois négligé et des solutions sous-optimales sont employées. Ainsi, le calcul de similarité par TF-IDF/cosinus est souvent présenté comme « état-de-l’art », alors que des alternatives souvent plus performantes sont employées couramment dans le domaine de la Recherche d’Information (RI). Au travers de quelques expériences concernant plusieurs tâches, nous montrons combien ce simple calcul de similarité peut influencer les performances d’un système. Nous considérons plus particulièrement deux alternatives. La première est le schéma de pondération Okapi-BM25, bien connu en RI et directement interchangeable avec le TF-IDF. L’autre, la vectorisation, est une technique de calcul de similarité que nous avons développée et qui offrent d’intéressantes propriétés.

Mots-clés : vectorisation
Calcul de similarité
TF-IDF
modèle vectoriel
Okapi BM-25

Vectorization, Okapi and computing similarity for NLP : say goodbye to TF-IDF
In this position paper, we review a problem very common for many NLP tasks: computing similarity (or distances) between texts. We aim at showing that what is often considered as a small component in a broader complex system is very often overlooked, leading to the use of sub-optimal solutions. Indeed, computing similarity with TF-IDF weighting and cosine is often presented as “state-of-theart”, while more effective alternatives are in the Information Retrieval (IR) community. Through some experiments on several tasks, we show how this simple calculation of similarity can influence system performance. We consider two particular alternatives. The first is the weighting scheme Okapi-BM25, well known in IR and directly interchangeable with TF-IDF. The other, called vectorization, is a technique for calculating text similarities that we have developed which offers some interesting properties.
Calculating similarities, vector space model, TF-IDF, Okapi BM-25, vectorization
TCOF-POS : un corpus libre de français parlé annoté en morphosyntaxe

Nous présentons dans cet article un travail portant sur la création d’un corpus de français parlé spontané annoté en morphosyntaxe. Nous détaillons la méthodologie suivie afin d’assurer le contrôle de la qualité de la ressource finale. Ce corpus est d’ores et déjà librement diffusé pour la recherche et peut servir aussi bien de corpus d’apprentissage pour des logiciels que de base pour des descriptions linguistiques. Nous présentons également les résultats obtenus par deux étiqueteurs morphosyntaxiques entrainés sur ce corpus.

Mots-clés : français parlé
Etiquetage morpho-syntaxique
ressources langagières

TCOF-POS : A Freely Available POS-Tagged Corpus of Spoken French
This article details the creation of TCOF-POS, the first freely available corpus of spontaneous spoken French. We present here the methodology that was followed in order to obtain the best possible quality in the final resource. This corpus already is freely available and can be used as a training/validation corpus for NLP tools, as well as a study corpus for linguistic research. We also present the results obtained by two POS-taggers trained on the corpus.
Etiquetage morpho-syntaxique, français parlé, ressources langagières