Utilisation des réseaux de neurones récurrents pour la projection interlingue d'étiquettes morpho-syntaxiques à partir d'un corpus parallèle

Abstract: La construction d'outils d'analyse linguistique pour les langues faiblement dotées est limitée, entre autres, par le manque de corpus annotés. Dans cet article, nous proposons une méthode pour construire automatiquement des outils d'analyse via une projection interlingue d'annotations linguistiques en utilisant des corpus parallèles. Notre approche n'utilise pas d'autres sources d'information, ce qui la rend applicable à un large éventail de langues peu dotées. Nous proposons d'utiliser les réseaux de neurones récurrents pour projeter les annotations d'une langue à une autre (sans utiliser d'information d'alignement des mots). Dans un premier temps, nous explorons la tâche d'annotation morpho-syntaxique. Notre méthode combinée avec une méthode de projection d'annotation basique (utilisant l'alignement mot à mot), donne des résultats comparables à ceux de l'état de l'art sur une tâche similaire.

Multilinguisme
transfert crosslingue
étiquetage morpho-syntaxique
réseaux de neurones récurrents

Use of Recurrent Neural Network for Part-Of-Speech tags projection from a parallel corpus

In this paper, we propose a method to automatically induce linguistic analysis tools for languages that have no labeled training data. This method is based on cross-language projection of linguistic annotations from parallel corpora. Our method does not assume any knowledge about foreign languages, making it applicable to a wide range of resource-poor languages. No word alignment information is needed in our approach. We use Recurrent Neural Networks (RNNs) as cross-lingual analysis tool. To illustrate the potential of our approach, we firstly investigate Part-Of-Speech (POS) tagging. Combined with a simple projection method (using word alignment information), it achieves performance comparable to the one of recently published approaches for cross-lingual projection.

Multilingualism, cross-Lingual transfer, part-of-speech tagging, recurrent neural network


Segmentation et Titrage Automatique de Journaux Télévisés

Abstract: Dans cet article, nous nous intéressons au titrage automatique des segments issus de la segmentation thématique de journaux télévisés. Nous proposons d'associer un segment à un article de presse écrite collecté le jour même de la diffusion du journal. La tâche consiste à apparier un segment à un article de presse à l'aide d'une mesure de similarité. Cette approche soulève plusieurs problèmes, comme la sélection des articles candidats, une bonne représentation du segment et des articles, le choix d'une mesure de similarité robuste aux imprécisions de la segmentation. Des expériences sont menées sur un corpus varié de journaux télévisés français collectés pendant une semaine, conjointement avec des articles aspirés à partir de la page d'accueil de Google Actualités. Nous introduisons une métrique d'évaluation reﬂétant la qualité de la segmentation, du titrage ainsi que la qualité conjointe de la segmentation et du titrage. L'approche donne de bonnes performances et se révèle robuste à la segmentation thématique.

Segmentation thématique
Titrage automatique
Pondération Okapi
Mesures de similarité

Automatic Topic Segmentation and Title Assignment in TV Broadcast News

This paper addresses the task of assigning a title to topic segments automatically extracted from TV Broadcast News video recordings. We propose to associate to a topic segment the title of a newspaper article collected on the web at the same date. The task implies pairing newspaper articles and topic segments by maximising a given similarity measure. This approach raises several issues, such as the selection of candidate newspaper articles, the vectorial representation of both the segment and the articles, the choice of a suitable similarity measure, and the robustness to automatic segmentation errors. Experiments were made on various French TV Broadcast News shows recorded during one week, in conjunction with text articles collected through the Google News homepage at the same period. We introduce a full evaluation framework allowing to measure the quality of topic segment retrieval, topic title assignment and also joint retrieval and titling. The approach yields good titling performance and reveals to be robust to automatic segmentation.

Topic segmentation, Title assignation, Okapi weighting, Similarity measures


Un système hybride pour l'analyse de sentiments associés aux aspects

Abstract: Cet article présente en détails notre participation à la tâche 4 de SemEval2014 (Analyse de Sentiments associés aux Aspects). Nous présentons la tâche et décrivons précisément notre système qui consiste en une combinaison de composants linguistiques et de modules de classification. Nous exposons ensuite les résultats de son évaluation, ainsi que les résultats des meilleurs systèmes. Nous concluons par la présentation de quelques nouvelles expériences réalisées en vue de l'amélioration de ce système.

Analyse de sentiments associés aux aspects

An Hybrid System for Aspect-Based Sentiment Analysis

This paper details our participation to the SemEval2014 task 4 (Aspect Based Sentiment Analysis). We present the shared task, and then describe precisely our system, which is a combination of natural processing components and classificaton modules. We also present its evaluation results and the best system results. We finally expose some new experiments aiming at improving the system.

Aspect Based Sentiment Analysis, SemEval2014, hybrid system


La ressource EXPLICADIS, un corpus annoté spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales

Abstract: Dans le but de proposer une caractérisation des relations de discours liées à la causalité, nous avons été amenée à constituer et annoter notre propre corpus d'étude : la ressource EXPLICADIS (EXPlication et Argumentation en DIScours). Cette ressource a été construite dans la continuité d'une ressource déjà disponible, le corpus ANNODIS. Proposant une annotation plus précise des relations causales sur un ensemble de textes diversifiés en genres textuels, EXPLICADIS est le premier corpus de ce type constitué spécifiquement pour l'étude des relations de discours causales.

annotation de corpus
discours
relations causales

A corpus specifically annotated for causal discourse relations studies : the EXPLICADIS resource

In order to offer a characterization of causal discourse relations, we created and annotated our own corpus : EXPLICADIS (EXPlanation and Argumentation in DIScourse). This corpus was built in the continuity of a readily available corpus, the ANNODIS corpus. Providing a more precise annotation of causal relations in a set of texts that are representative of multiple textual genres, EXPLICADIS is the first corpus of its kind built specifically for causal discourse relations studies.

corpus annotation, discourse, causal relations


La séparation des composantes lexicale et ﬂexionnelle des vecteurs de mots

Abstract: En sémantique distributionnelle, le sens des mots est modélisé par des vecteurs qui représentent leur distribution en corpus. Les modèles étant souvent calculés sur des corpus sans pré-traitement linguistique poussé, ils ne permettent pas de rendre bien compte de la compositionnalité morphologique des mots-formes. Nous proposons une méthode pour décomposer les vecteurs de mots en vecteurs lexicaux et ﬂexionnels.

Sémantique distributionnelle
compositionnalité
ﬂexion

Separating the lexical and grammatical components of semantic vectors

In distributional semantics, the meaning of words is modelled by vectors that represent their distribution in a corpus. Vectorial models being often built from corpora with little linguistic pre-treatment, they do not represent very well the morphological compositionality of words. We propose here a method to decompose semantic vectors into lexical and inﬂectional vectors.

Distributional semantics, compositionality, inﬂection


Traitements pour l'analyse du français préclassique

Abstract: La période « préclassique » du français s'étend sur tout le XVIe siècle et la première moitié du XVIIe siècle. Cet état de langue écrite, qui accompagne les débuts de l'imprimerie, est relativement proche du français moderne, mais se caractérise par une grande variabilité graphique. Il s'agit de l'un des moins bien dotés en termes de ressources. Nous présentons ici la construction d'un lexique, d'un corpus d'apprentissage et d'un modèle de langage pour la période préclassique, à partir de ressources du français moderne.

construction de lexique morphologique
annotation et étiquetage de corpus
linguistique diachronique

Treatments for Preclassic French parsing

The "Preclassical" French language period extends throughout the sixteenth century and the first half of the seventeenth century. This state of the written French language, which accompanies the beginnings of printing, is relatively close to the modern French, but is characterized by a large graphic variability. It is one of the most underresourced state of the French language. Here we present the construction of a lexicon, a training corpus and a language model for the Preclassic period, built from modern French resources.

morphological lexicon construction, corpus annotation and tagging, diachronic linguistics


Classification de texte enrichie à l'aide de motifs séquentiels

Abstract: En classification de textes, la plupart des méthodes fondées sur des classifieurs statistiques utilisent des mots, ou des combinaisons de mots contigus, comme descripteurs. Si l'on veut prendre en compte plus d'informations le nombre de descripteurs non contigus augmente exponentiellement. Pour pallier à cette croissance, la fouille de motifs séquentiels permet d'extraire, de façon efficace, un nombre réduit de descripteurs qui sont à la fois fréquents et pertinents grâce à l'utilisation de contraintes. Dans ce papier, nous comparons l'utilisation de motifs fréquents sous contraintes et l'utilisation de motifs δ-libres, comme descripteurs. Nous montrons les avantages et inconvénients de chaque type de motif.

Fouille de séquences
motifs libres
classification de texte
sélection de descripteurs

Sequential pattern mining for text classification

Most methods in text classification rely on contiguous sequences of words as features. Indeed, if we want to take non-contiguous (gappy) patterns into account, the number of features increases exponentially with the size of the text. Furthermore, most of these patterns will be mere noise. To overcome both issues, sequential pattern mining can be used to efficiently extract a smaller number of relevant, non-contiguous, features. In this paper, we compare the use of constrained frequent pattern mining and δ-free patterns as features for text classification. We show experimentally the advantages and disadvantages of each type of patterns.

Sequence mining, free patterns, text classification, feature selection


Le traitement des collocations en génération de texte multilingue

Abstract: Pour concevoir des générateurs automatiques de texte génériques qui soient facilement réutilisables d'une langue et d'une application à l'autre, il faut modéliser les principaux phénomènes linguistiques qu'on retrouve dans les langues en général. Un des phénomènes fondamentaux qui demeurent problématiques pour le TAL est celui des collocations, comme grippe carabinée, peur bleue ou désir ardent, où un sens (ici, l'intensité) ne s'exprime pas de la même façon selon l'unité lexicale qu'il modifie. Dans la lexicographie explicative et combinatoire, on modélise les collocations au moyen de fonctions lexicales qui correspondent à des patrons récurrents de collocations. Par exemple, les expressions mentionnées ici se décrivent au moyen de la fonction Magn : Magn(PEUR) = BLEUE, Magn(GRIPPE) = CARABINÉE, etc. Il existe des centaines de fonctions lexicales. Dans cet article, nous nous intéressons à l'implémentation d'un sous-ensemble de fonctions qui décrivent les verbes supports et certains types de modificateurs.

génération automatique de texte multilingue ; collocations ; fonctions lexicales ; théorie sens-texte

The treatment of collocations in multilingual text generation

In order to develop generic natural language generators that could be reused across languages and applications, it is necessary to model the core linguistic phenomena that one finds in language. One central phenomenon that remains problematic in NLP is collocations, such as heavy rain, strong preference or intense ﬂavour, where the same idea (here, intensity), is expressed differently depending on the lexical unit it modifies. In explicative combinatory lexicography, collocations are modelled via lexical functions, which correspond to recurrent patterns of collocations. For instance, the three expressions above are all described with the function Magn : Magn(RAIN) = HEAVY, Magn(PREFERENCE) = STRONG , etc. There are hundreds of lexical functions. In this paper, we focus on the implementation of a subset of them that are used to model support verbs and some modifiers.

multilingual natural language generation ; collocations ; lexical functions ; meaning-text theory


Médicaments qui soignent, médicaments qui rendent malades : étude des relations causales pour identifier les effets secondaires

Abstract: Dans cet article, nous nous intéressons à la manière dont sont exprimés les liens qui existent entre un traitement médical et un effet secondaire. Parce que les patients se tournent en priorité vers internet, nous fondons cette étude sur un corpus annoté de messages issus de forums de santé en français. L'objectif de ce travail consiste à mettre en évidence des éléments linguistiques (connecteurs logiques et expressions temporelles) qui pourraient être utiles pour des systèmes automatiques de repérage des effets secondaires. Nous observons que les modalités d'écriture sur les forums ne permettent pas de se fonder sur les expressions temporelles. En revanche, les connecteurs logiques semblent utiles pour identifier les effets secondaires.

Pharmacovigilance
forums de santé
relations causales

Drugs that cure, drugs that make you sick : study of causal links to identify drug side effects

In this paper, we study the textual manifestations of the relation between drugs and side effects in online health forums. Our goal is to find relevant linguistic cues in order to improve the automatic identification of side effects by leveraging the ambiguity between actual side effects and indications (the reason for drug use). We find that the use of discourse markers can be relevant for the identification of indications – a third of indication mentions follow markers like ‘pour' (‘for') or ‘dans le but de' (‘with the aim of') – while temporal informations are not as discriminating.

Pharmacovigilance, Health Forums, Causal Links


Exploration de modèles distributionnels au moyen de graphes 1-PPV

Abstract: Dans cet article, nous montrons qu'un graphe à 1 plus proche voisin (graphe 1-PPV) offre différents moyens d'explorer les voisinages sémantiques captés par un modèle distributionnel. Nous vérifions si les composantes connexes de ce graphe, qui représentent des ensembles de mots apparaissant dans des contextes similaires, permettent d'identifier des ensembles d'unités lexicales qui évoquent un même cadre sémantique. Nous illustrons également différentes façons d'exploiter le graphe 1-PPV afin d'explorer un modèle ou de comparer différents modèles.

Sémantique distributionnelle
sémantique lexicale
graphe
terminologie
sémantique des cadres

Exploring distributional semantic models using a 1-NN graph

We show how a 1-NN graph can be used to explore the semantic neighbourhoods modeled by distributional models of semantics. We check whether the connected components of the graph, which represent sets of words that occur in similar contexts, can be used to identify sets of lexical units that evoke the same semantic frame. We then illustrate different ways in which the 1-NN graph can be used to explore a model or compare different models.

Distributional semantics, lexical semantics, graph, terminology, frame semantics


Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots

Abstract: Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.

Réseau de neurones
Représentation vectorielle continue
Information contextuelle
Word2vec
Modèle de langue

Contribution of temporal context information to a continuous vector representation of words

Word embedding representations are gaining a lot of attention from researchers and have been successfully applied to various Natural Language Processing (NLP) tasks. In this paper, we propose to integrate temporal context information of words into the continuous bag-of-words (CBOW) and Skip-gram architectures for computing word-vector representations. Those architectures are shallow neural-networks. The CBOW architecture predicts a word given its context while the Skip-gram architecture predicts a context given a word. However, in those neural-networks, context windows are represented as bag-of-words. According to this representation, every word in the context is treated equally : the word order is not taken into account explicitly. As a result, each word will have the same inﬂuence on the network. We then propose an original method that integrates temporal information of word contexts using their relative position. This method is inspired from Continuous Context Models. The temporal information is treated as weights, in input by the CBOW and in the output layer by the Skip-Gram. The quality of the obtained models has been measured using a Semantic-Syntactic Word Relationship test set. Results showed that the incorporation of temporal information allows a substantial quality gain of 5 and 0.9 points respectively in comparison to the classical use of the CBOW and Skip-gram architectures.

Neural network, Continuous vectorial representation, Contextual information, Word2vec, language model


Etiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF

Abstract: Nous nous intéressons dans cet article à l'apprentissage automatique d'un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d'abord un jeu d'étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d'obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d'étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l'ensemble d'apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d'améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu'il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.

tweets
CRF
étiquettage morpho-syntaxique

Part-of-speech Tagging for Tweets with CRFs

We are insterested in this paper in training a part-of-speach tagger for tweets in English. We first propose a reduced tagset with 17 different tags, which allows better results in accuracy than traditional tagsets which contain 45 tags. Since we have few annoted tweets, we then try and overcome this difficulty by adding data from other more standard texts into the training set. The obtained models reach better results compared to models trained with only one corpus, whether coming of Twitter or of journalistic texts.


Caractériser les discours académiques et de vulgarisation : quelles propriétés ?

Abstract: L'article présente une étude des propriétés linguistiques (lexicales, morpho-syntaxiques, syntaxiques) permettant la classification automatique de documents selon leur genre (articles scientifiques et articles de vulgarisation), dans deux domaines différentes (médecine et informatique). Notre analyse, effectuée sur des corpus comparables en genre et en thèmes disponibles en français, permet de valider certaines propriétés identifiées dans la littérature comme caractéristiques des discours académiques ou de vulgarisation scientifique. Les premières expériences de classification évaluent l'influence de ces propriétés pour l'identification automatique du genre pour le cas spécifique des textes scientifiques ou de vulgarisation.

discours scientifique et de vulgarisation

Characterizing scientific genre for academia and general public: which properties should be taken into account?

The article focuses on the study of a set of morpho-syntactic properties for audience-based classification. The linguistic analysis of academic discourse and of popular science discourse reveals that both discourse types are characterized by specific linguistic and textual properties. This research used two French comparable corpora in regards to genre and subject matter. The corpora was composed of scientific articles and popular science texts in the domains of medicine and computer science. The experiments performed as part of our study evaluated the influence of discourse-specific morpho-syntactic properties on genre-based classification, for scientific and popular science texts.

linguistic analysis, academic and popular science discourse, comparable corpora, genre-based classification


Extraction et analyse automatique des comparaisons et des pseudo-comparaisons pour la détection des comparaisons figuratives

Abstract: Le présent article s'intéresse à la détection et à la désambiguïsation des comparaisons figuratives. Il décrit un algorithme qui utilise un analyseur syntaxique de surface (chunker) et des règles manuelles afin d'extraire et d'analyser les (pseudo-)comparaisons présentes dans un texte. Cet algorithme, évalué sur un corpus de textes littéraires, donne de meilleurs résultats qu'un système reposant sur une analyse syntaxique profonde.

comparaisons figuratives
comparé
comparant
analyse syntaxique de surface
règles manuelles
analyse syntaxique profonde

Extraction and automatic analysis of comparative and pseudo-comparative structures for simile detection

This article is focused on automatic simile detection and disambiguation. It describes an algorithm which uses syntactic chunks and handcrafted rules to extract and analyse similes in a given text. This algorithm, which was evaluated on a corpus of literary texts, performs better than a system based on dependency parsing.

simile, tenor, vehicle, chunking, handcrafted rules, dependency parsing


Proposition méthodologique pour la détection automatique de Community Manager. Étude multilingue sur un corpus relatif à la Junk Food

Abstract: Dans cet article, nous présentons une méthodologie pour l'identification de messages suspectés d'être produits par des Community Managers à des fins commerciales déguisées dans des documents du Web 2.0. Le champ d'application est la malbouffe (junkfood) et le corpus est multilingue (anglais, chinois, français). Nous exposons dans un premier temps la stratégie de constitution et d'annotation de nos corpus, en explicitant notamment notre guide d'annotation, puis nous développons la méthode adoptée, basée sur la combinaison d'une analyse textométrique et d'un apprentissage supervisé.

Community Management
Textométrie
Multilinguisme
Fouille de texte

Methodological Proposal for Automatic Detection of Community Manager. Multilingual Study based on a Junk Food corpus

This article describes the methodology for identifying a certain kind of speech in internet forums. The detection of the speech of a Community Manager combines recent issues in the domain of Natural Language Processing, including opinion mining and sentiment analysis, with another more abstract problem. Going beyond detecting the polarity of a message, this project targets the underlying intentions and identity of the author of the message on the forum.

Community Management, Textometry, Multilingualism, Data Mining


MEDITE : logiciel d'alignement de textes pour l'étude de la génétique textuelle

Abstract: MEDITE est un logiciel d'alignement de textes permettant l'identification de transformations entre une version et une autre d'un même texte. Dans ce papier nous présentons les aspects théoriques et techniques de MEDITE.

Détection d'homologies dans les séquences textuelles

MEDITE: text alignment software for the study of textual genetics

MEDITE is an alignment software able to identifying transformations between two versions of a same text. In this paper we show the theoretical and technical aspects of this tool.

Text alignment, Textual genetics, Homology detection in text sequences


Phœbus : un Logiciel d'Extraction de Réutilisations dans des Textes Littéraires

Abstract: Phœbus est un logiciel d'extraction de réutilisations dans des textes littéraires. Il a été développé comme un outil d'analyse littéraire assistée par ordinateur. Dans ce contexte, ce logiciel détecte automatiquement et explore des réseaux de réutilisation textuelle dans la littérature classique.

Phoebus: a Reuse Extraction Software for Literary Text

Phoebus is a reuse extraction software for literary text. It was developed as a computer-assisted literary analysis tool. In this context, the software automatically detects and explores textual reuse networks in classical literature.

Reuse Extraction, textual fingerprintng, computer-assisted literary analysis


TermLis : un contexte d'information logique pour des ressources terminologiques

Abstract: Nous présentons TermLis un contexte d'information logique construit à partir de ressources terminologiques disponibles en xml (FranceTerme), pour une utilisation ﬂexible avec un logiciel de contexte logique (CAMELIS). Une vue en contexte logique permet d'explorer des informations de manière ﬂexible, sans rédaction de requête a priori, et d'obtenir aussi des indications sur la qualité des données. Un tel contexte peut être enrichi par d'autres informations (de natures diverses), mais aussi en le reliant à d'autres applications (par des actions associées selon des arguments fournis par le contexte). Nous montrons comment utiliser TermLis et nous illustrons, à travers cette réalisation concrète sur des données de FranceTerme, les avantages d'une telle approche pour des données terminologiques.

Applications multilingues
Classification
Extraction d'information
Fouilles de données textuelles
Recherche d'information
Ressources du langage
Données Ouvertes
Qualité des données
Données légales

TermLis : a logical information context for terminological resources

We present TermLis a logical information context constructed from terminological resources available in XML (FranceTerme), for a ﬂexible use with a logical context system (CAMELIS). A logical view of a context allows to explore information in a ﬂexible way, without writing explicit queries, it may also provide insights on the quality of the data. Such a context can be enriched by other information (of diverse natures), it can also be linked with other applications (according to arguments supplied by the context). We show how to use TermLis and we illustrate, through this concrete realization from FranceTerme data, the advantages of such an approach with terminological data.

Multilingual applications, Classification, Information extraction, Textual data mining, Information retrieval, Linguistic resources, Open Data, Information Quality, Legal Information


Etude de l'image de marque d'entités dans le cadre d'une plateforme de veille sur le Web social

Abstract: Ce travail concerne l'intégration à une plateforme de veille sur internet d'outils permettant l'analyse des opinions émises par les internautes à propos d'une entité, ainsi que la manière dont elles évoluent dans le temps. Les entités considérées peuvent être des personnes, des entreprises, des marques, etc. Les outils implémentés sont le produit d'une collaboration impliquant plusieurs partenaires industriels et académiques dans le cadre du projet ANR ImagiWeb.

Plateforme de veille sur internet
médias sociaux
analyse d'opinion
fouille de données

Study the brand image of entities as part of a social media-monitoring platform

The work presented here is about a Web monitoring software providing powerful tools for the analysis of opinions expressed in social media about an entity, such as a celebrity, a company or a brand. The implemented tools result from the research ANR project ImagiWeb involving several industrial and academic partners.

Web monitoring software, social media, opinion analysis, data mining


Building a Bilingual Vietnamese-French Named Entity Annotated Corpus through Cross-Linguistic Projection

Abstract: La création de ressources linguistiques de bonne qualité annotées en entités nommées est très coûteuse en temps et en main d'œuvre. La plupart des corpus standards sont disponibles pour l'anglais mais pas pour les langues peu dotées, comme le vietnamien. Pour les langues asiatiques, cette tâche reste très difficile. Le présent article concerne la création automatique de corpus annotés en entités nommées pour le vietnamien-français, une paire de langues peu dotée. L'application d'une méthode basée sur la projection cross-lingue en utilisant des corpus parallèles. Les évaluations ont montré une bonne performance (F-score de 94.90%) lors de la reconnaissance des paires d'entités nommées dans les corpus parallèles et ainsi la construction d'un corpus bilingue annoté en entités nommées.

Entité nommée
corpus parallèle
projection cross-lingue

The creation of high-quality named entity annotated resources is time-consuming and an expensive process. Most of the gold standard corpora are available for English but not for less-resourced languages such as Vietnamese. In Asian languages, this task is remained problematic. This paper focuses on an automatic construction of named entity annotated corpora for Vietnamese-French, a less-resourced pair of languages. We incrementally apply different cross-projection methods using parallel corpora, such as perfect string matching and edit distance similarity. Evaluations on Vietnamese –French pair of languages show a good accuracy (F-score of 94.90%) when identifying named entities pairs and building a named entity annotated parallel corpus.

Named entity, parallel corpus, cross-projection


Recherche de motifs de graphe en ligne

Abstract: Nous présentons un outil en ligne de recherche de graphes dans des corpus annotés en syntaxe.

We present an online tool for graph pattern matching in syntactically annotated corpora.

Dependency Syntax, Corpus, Graph matching


Un patient virtuel dialogant

Abstract: Le démonstrateur que nous décrivons ici est un prototype de système de dialogue dont l'objectif est de simuler un patient. Nous décrivons son fonctionnement général en insistant sur les aspects concernant la langue et surtout le rapport entre langue médicale de spécialité et langue générale.

Patient virtuel
système de dialogue
langage spécialisé
langage grand public

This paper describes the work-in-progress prototype of a dialog system that simulates a virtual patient consultation. We describe the general architecture and specifically the mapping between technical and lay terms in the medical domain.

Virtual patient, dialog system, specialised language, lay language


Intégration du corpus des actes de TALN à la plateforme ScienQuest

Abstract: Cette démonstration présente l'intégration du corpus arboré des Actes de TALN à la plateforme ScienQuest. Cette plateforme fut initialement créée pour l'étude du corpus de textes scientifiques Scientext. Cette intégration tient compte des métadonnées propres au corpus TALN, et a été effectuée en s'efforçant de rapprocher les jeux d'étiquettes de ces deux corpus, et en convertissant pour le corpus TALN les requêtes prédéfinies conçues pour le corpus Scientext, de manière à permettre d'effectuer facilement des recherches similaires sur les deux corpus.

corpus
corpus arborés
environnement d'étude de corpus

Integration of the TALN proceedings treebank to the ScienQuest platform

This demonstration shows the integration of the TALN proceedings Treebank to the ScienQuest platform. This platform was initially created for the study of the Scientext scientific texts corpus. This integration takes into account the metadata to the TALN corpus, and was done in an effort to reconcile these two corpora's sets of labels, and to convert for the TALN corpus the predefined queries designed for the Scientext corpus, in order to easily perform similar queries on the two corpora.

corpora, treebanks, corpus study environment


Une aide à la communication par pictogrammes avec prédiction sémantique

Abstract: Cette démonstration présente une application mobile (pour tablette et smartphone) pour des personnes souffrant de troubles du langage et/ou de la parole permettant de générer des phrases à partir de la combinaison de pictogrammes puis de verbaliser le texte généré en Text-To-Speech (TTS). La principale critique adressée par les patients utilisant les solutions existantes est le temps de composition trop long d'une phrase. Cette limite ne permet pas ou très difficilement d'utiliser les solutions actuelles en condition dialogique. Pour pallier cela, nous avons développé un moteur de génération de texte avec prédiction sémantique ne proposant à l'utilisateur que les pictogrammes pertinents au regard de la saisie en cours (e.g. après le pictogramme [manger], l'application propose les pictogrammes [pomme] ou encore [viande] correspondant à des concepts comestibles). Nous avons ainsi multiplié de 5 à 10 la vitesse de composition d'une phrase par rapport aux solutions existantes.

génération de texte
prédiction sémantique
frame semantics
handicap
aide à la communication

An Augmentative and Alternative Communication with semantic prediction

This demo shows a mobile app (for smartphone and tablet) for people with language and/or speech disorders for generating sentences from the combination of icons and verbalize text generated by Text-To-Speech (TTS). The main criticism expressed by patients using existing solutions is the time too long required to compose a sentence. Hence, existing solutions are hard to use in dialogic conditions. To allieviate this problem, we have developed a text generation engine with semantic prediction. This engine only proposes to user the relevant pictograms in view of the current entry (e.g. after the pictogram [eat], the application offers pictograms [apple] or [meat] corresponding to edible concepts). We have multiplied from 5 to 10 the speed of composing a sentence compared to existing solutions.

natural language generation, semantic prediction, frame semantics, disability, AAC


Un système expert fondé sur une analyse sémantique pour l'identification de menaces d'ordre biologique

Abstract: Le projet européen TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear – Threat Identification and Emergency Response) vise à intégrer une stratégie complète et intégrée pour la réponse d'urgence dans un contexte de dangers biologiques, chimiques, radiologiques, nucléaires, ou liés aux explosifs, basée sur l'identification des menaces et d'évaluation des risques. Dans cet article, nous nous focalisons sur les risques biologiques. Nous présentons notre système expert fondé sur une analyse sémantique, permettant l'extraction de données structurées à partir de données non structurées dans le but de raisonner.

TIER
SGRM
Système de Gestion de Règles Métier
analyse sémantique

An Expert System Based on a Semantic Analysis for Identifying Biological Threats

The European project TIER (Integrated strategy for CBRN – Chemical, Biological, Radiological and Nuclear - Threat Identification and Emergency Response) aims at developing a comprehensive and integrated strategy for emergency response in case of chemical, biological, radiological and nuclear danger, as well as explosives use, based on threat identification and risk assessment. In this article, we focus on the biological risks. We introduce our business rules management system based on a semantic analysis, that enables the extraction of structured data from unstructured data with the aim to make reasoning.

TIER, BRMS, Business Rules Management System, semantic analysis


DisMo : un annotateur multi-niveaux pour les corpus oraux

Abstract: Dans cette démonstration, nous présentons l'annotateur multi-niveaux DisMo, un outil conçu pour faire face aux spécificités des corpus oraux. Il fournit une annotation morphosyntaxique, une lemmatisation, une détection des unités poly-lexicales, une détection des phénomènes de disfluence et des marqueurs de discours.

annotation morphosyntaxique
corpus oraux
disfluences
unités poly-lexicales

DisMo: a multi-level annotator for spoken language

In this demonstration we present the multi-level automatic annotator DisMo which is specifically designed for the challenges posed by spoken language corpora. Its output comprises of part-of-speech tagging, lemmatization, multi-word unit detection, detection of disfluency phenomena and discourse markers.

part-of-speech tagging, spoken corpora, disfluencies, multi-word expressions


Influence des marqueurs multi-polaires dépendant du domaine pour la fouille d’opinion au niveau du texte

Abstract: Les méthodes de détection automatique de l’opinion dans des textes s’appuient sur l’association d’une polarité d’opinion aux mots des textes, par lexique ou par apprentissage. Or, certains mots ont des polarités qui peuvent varier selon le domaine thématique du texte. Nous proposons dans cet article une étude des mots ou groupes de mots marqueurs d’opinion au niveau du texte et qui ont une polarité changeante en fonction du domaine. Les expériences, effectuées à la fois sur des corpus français et anglais, montrent que la prise en compte de ces marqueurs permet d’améliorer de manière significative la classification de l’opinion au niveau du texte lors de l’adaptation d’un domaine source à un domaine cible. Nous montrons également que ces marqueurs peuvent être utiles, de manière limitée, lorsque l’on est en présence d’un mélange de domaines. Si les domaines ne sont pas explicites, utiliser une séparation automatique des documents permet d’obtenir les mêmes améliorations.

Fouille d’opinion
adaptation au domaine
marqueurs multi-polaires

Study of Domain Dependant Multi-Polarity Words for Document Level Opinion Mining

In this article, we propose a study on the words or multi-words which are good indicators of the opinion polarity of a text but have different polarity depending on the domain. We have performed experiments on French and English corpora, which show that taking these multi-polarity words into account improve the opinion classification at text level in a domain adaptation framework. We also show that these words are useful when the corpus contains several domains. If these domains are not explicit, using a automatic domain characterization (e.g. wich Topic Modeling approaches) allows to achieve the same results.

Opinion mining, domain adaptation, multi-polarity markers


Influence des domaines de spécialité dans l’extraction de termes-clés

Abstract: Les termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d’un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l’indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l’extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l’information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté.

Extraction de termes-clés
articles scientifiques
domaines de spécialité
méthodes non-supervisées

The impact of domains for Keyphrase extraction

Keyphrases are single or multi-word expressions that represent the main content of a document. Keyphrases are useful in many applications such as document indexing or text summarization. However, most documents are not provided with keyphrases. To tackle this problem, researchers propose methods to automatically extract keyphrases from documents of various nature. In this paper, we focus on the difficulty of automatic keyphrase extraction in scientific papers from various areas. Using five corpora representing five areas (archaeology, linguistics, information sciences, psychology and chemistry), we observe the difficulty scale and analyze factors inducing a higher or a lower difficulty

Keyphrase extraction, scientific papers, specific domain, unsupervised methods


Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal

Abstract: Les systèmes d’extraction d’information doivent faire face depuis toujours à une double difficulté : d’une part, ils souffrent d’une dépendance forte vis-à-vis du domaine pour lesquels ils ont été développés ; d’autre part, leur coût de développement pour un domaine donné est important. Le travail que nous présentons dans cet article se focalise sur la seconde problématique en proposant néanmoins une solution en relation avec la première. Plus précisément, il aborde la tâche d’étiquetage en rôles événementiels dans le cadre du remplissage de formulaire (template filling) en proposant pour ce faire de s’appuyer sur un modèle de représentation distribuée de type neuronal. Ce modèle est appris à partir d’un corpus représentatif du domaine considéré sans nécessiter en amont l’utilisation de prétraitements linguistiques élaborés. Il fournit un espace de représentation permettant à un classifieur supervisé traditionnel de se dispenser de l’utilisation de traits complexes et variés (traits morphosyntaxiques, syntaxiques ou sémantiques). Par une série d’expérimentations menées sur le corpus de la campagne d’évaluation MUC-4, nous montrons en particulier que cette approche permet de dépasser les performances de l’état de l’art et que cette différence est d’autant plus importante que la taille du corpus d’entraînement est faible. Nous montrons également l’intérêt de l’adaptation de ce type de modèle au domaine traité par rapport à l’utilisation de représentations distribuées à usage générique.

Extraction d’information
extraction de rôles événementiels
modèles de langage neuronaux

Event Role Labelling using a Neural Network Model

Information Extraction systems must cope with two problems : they heavily depend on the considered domain but the cost of development for a domain-specific system is important. We propose a new solution for role labeling in the event-extraction task that relies on using unsupervised word representations (word embeddings) as word features. We automatically learn domain-relevant distributed representations from a domain-specific unlabeled corpus without complex linguistic processing and use these features in a supervised classifier. Our experimental results on the MUC-4 corpus show that this system outperforms state-of-the-art systems on this event extraction task, especially when the amount of annotated data is small.We also show that using word representations induced on a domain-relevant dataset achieves better results than using more general word embeddings.

Information extraction, event role filler detection, neural language models


Utilisation de représentations de mots pour l’étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet

Abstract: D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement

rôles sémantiques
représentations distribuées
maximum d’entropie

Using distributed word representations for robust semantic role labeling

According to Frame Semantics (Fillmore 1976), words’ meaning are best understood considering the semantic frame they play a role in, for the frame is what gives them context. FrameNet defines about 1000 such semantic frames, along with the roles arguments can fill in this frame. Our task is to automatically label arguments’ roles, given their span, the frame, and the predicate, using maximum entropy models. We make use of distributed word representations to improve generalisation over the few training exemples available for each frame.

semantic role labelling, distributed word representations


Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles

Abstract: Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.

étiquetage morphosyntaxique
apprentissage automatique supervisé
descripteurs riches
systèmes statistiques robustes

Better pos-tagging for "que" through targeted features and rules

Robust statistical NLP tools, and in particular pos-taggers, often use knowledge-poor features, which are easily applicable to any language but do not look beyond 1 or 2 tokens to the right and left and do not make use of syntactic equivalence classes. Although pos-tagging tends to get high accuracy scores (around 97%), the remaining 3% errors systematically result in a 3% loss in parsing accuracy. Some of the easiest phenomena to target via the injection of richer linguistic knowledge are ambiguous function words, such as “que” in French. In this study, we attempt to improve the pos-tagging of “que” through the use of targeted knowledge-rich features during training, and symbolic rules which override the statistical model during analysis. We reduce the error rate by 45% using targeted knowledge-rich features, and 55% if we add rules.

pos-tagging, supervised machine learning, knowledge-rich features, robust statistical systems


Jouer avec des analyseurs syntaxiques

Abstract: Nous présentons DYALOG-SR, un analyseur syntaxique statistique par dépendances développé dans le cadre de la tâche SPRML 2013 portant sur un jeu de 9 langues très différentes. L’analyseur DYALOG-SR implémente un algorithme d’analyse par transition (à la MALT), étendu par utilisation de faisceaux et de techniques de programmation dynamique. Une des particularité de DYALOG-SR provient de sa capacité à prendre en entrée des treillis de mots, particularité utilisée lors de SPMRL13 pour traiter des treillis en Hébreu et reprise plus récemment sur des treillis produits par SXPIPE pour le français. Disposant par ailleurs avec FRMG d’un analyseur alternatif pour le français, nous avons expérimenté un couplage avec DYALOG-SR, nous permettant ainsi d’obtenir les meilleurs résultats obtenus à ce jour sur le French TreeBank.

Analyse syntaxique
Analyse syntaxique par dépendances
faisceaux
Programmation Dynamique
Treillis de mots
Couplage d’analyseurs

We present DYALOG-SR, a statistical dependency parser developed for the SPRML 2013 shared task over 9 very different languages. DYALOG-SR implements a shift-reduce parsing algorithm (a la MALT), extended with beams and dynamic programming techniques. One of the specificities of DYALOG-SR is its ability to handle word lattices as input, which was used for handling Hebrew lattices and more recently French ones produced by SXPIPE. Having access to FRMG, an alternative parser for French, we also tried a coupling with DYALOG-SR, providing us the best results so far on the French TreeBank

Parsing, Dependency Parsing, Beams, Dynamic Programming, Word Lattice, Parser coupling


Principes de modélisation systémique des réseaux lexicaux

Abstract: Nous présentons une approche de la construction manuelle des ressources lexicales à large couverture fondée sur le recours à un type particulier de réseau lexical appelé système lexical. En nous appuyant sur l’expérience acquise dans le cadre de la construction du Réseau Lexical du Français (RL-fr), nous offrons tout d’abord une caractérisation formelle des systèmes lexicaux en tant que graphes d’unités lexicales de type « petits mondes » principalement organisés à partir du système des fonctions lexicales Sens-Texte. Nous apportons ensuite des arguments pour justifier la pertinence du modèle proposé, tant du point de vue théorique qu’applicatif.

système lexical
base de données lexicale
structure du lexique
réseau lexical
graphe petit monde
proxémie
Lexicologie Explicative et Combinatoire
fonction lexicale
Réseau Lexical du Français (RL-fr)

Principles of Lexical Network Systemic Modeling

We introduce a new approach for manually constructing broad-coverage lexical ressources based on a specific type of lexical network called lexical system. Drawing on experience gained from the construction of the French Lexical Network (fr-LN), we begin by formally characterizing lexical systems as “small-world” graphs of lexical units that are primarily organized around the system of Meaning-Text lexical functions. We then give arguments in favor of the proposed model that are both theory- and application-oriented.

lexical system, lexical database, structure of the lexicon, lexical network, small-world graph, proxemy, Explanatory Combinatorial Lexicology, lexical function, French Lexical Network (fr-LN)


Un modèle pour prédire la complexité lexicale et graduer les mots

Abstract: Analyser la complexité lexicale est une tâche qui, depuis toujours, a principalement retenu l’attention de psycholinguistes et d’enseignants de langues. Plus récemment, cette problématique a fait l’objet d’un intérêt grandissant dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL) et, en particulier, en simplification automatique de textes. L’objectif de cette tâche est d’identifier des termes et des structures difficiles à comprendre par un public cible et de proposer des outils de simplification automatisée de ces contenus. Cet article aborde la question lexicale en identifiant un ensemble de prédicteurs de la complexité lexicale et en évaluant leur efficacité via une analyse corrélationnelle. Les meilleures de ces variables ont été intégrées dans un modèle capable de prédire la difficulté lexicale dans un contexte d’apprentissage du français.

complexité lexicale
analyse morphologique
mots gradués
ressources lexicales

A model to predict lexical complexity and to grade words

Analysing lexical complexity is a task that has mainly attracted the attention of psycholinguists and language teachers. More recently, this issue has seen a growing interest in the field of Natural Language Processing (NLP) and, in particular, that of automatic text simplification. The aim of this task is to identify words and structures which may be difficult to understand by a target audience and provide automated tools to simplify these contents. This article focuses on the lexical issue by identifying a set of predictors of the lexical complexity whose efficiency are assessed with a correlational analysis. The best of those variables are integrated into a model able to predict the difficulty of words for learners of French.

lexical complexity, morphological analysis, graded words, lexical resources


Annotations et inférences de relations dans un réseau lexico-sémantique: application à la radiologie

Abstract: Les ontologies spécifiques à un domaine ont une valeur inestimable malgré les nombreux défis liés à leur développement. Dans la plupart des cas, les bases de connaissances spécifiques à un domaine sont construites avec une portée limitée. En effet, elles ne prennent pas en compte les avantages qu’il pourrait y avoir à combiner une ontologie de spécialité à une ontologie générale. En outre, la plupart des ressources existantes manque de méta-informations sur les annotations (informations fréquentielles : de fréquent à rare ; ou des informations de pertinence : pertinent, non pertinent et inférable). Nous présentons dans cet article un réseau lexical dédié à la radiologie construit sur un réseau lexical généraliste (JeuxDeMots). Ce réseau combine poids et annotations sur des relations typées entre des termes et des concepts, un mécanisme d’inférence et de réconciliation dans le but d’améliorer la qualité et la couverture du réseau. Nous étendons ce mécanisme afin de prendre en compte non seulement les relations mais aussi les annotations. Nous décrivons la manière de laquelle les annotations améliorent le réseau en imposant de nouvelles contraintes spécialement celles basées sur la connaissance médicale. Nous présentons par la suite des résultats préliminaires.

réseau lexical
inférence
annotation
radiologie

Annotations and inference of relations in a lexical semantic network : Applied to radiology

Relations annotation and inference in a lexical-semantic network : application to radiology Domain specific ontologies are invaluable despite many challenges associated with their development. In most cases, domain knowledge bases are built with very limited scope without considering the benefits of plunging domain knowledge to a general ontology. Furthermore, most existing resources lack meta-information about association strength (weights) and annotations (frequency information like frequent, rare ... or relevance information (pertinent or irrelevant)). In this paper, we are presenting a semantic resource for radiology built over an existing general semantic lexical network (JeuxDeMots). This network combines weight and annotations on typed relations between terms and concepts. Some inference mechanisms are applied to the network to improve its quality and coverage. We extend this mechanism to relation annotation. We describe how annotations are handled and how they improve the network by imposing new constraints especially those founded on medical knowledge. We present then some results

relation inference, lexical semantic network, relation annotation, radiology


Correction automatique par résolution d’anaphores pronominales

Abstract: Cet article décrit des travaux réalisés dans le cadre du développement du correcteur automatique d’un logiciel commercial d’aide à la rédaction du français. Nous voulons corriger des erreurs uniquement détectables lorsque l’antécédent de certains pronoms est connu. Nous décrivons un algorithme de résolution des anaphores pronominales intra- et interphrastiques s’appuyant peu sur la correspondance de la morphologie, puisque celle-ci est possiblement erronée, mais plutôt sur des informations robustes comme l’analyse syntaxique fine et des cooccurrences fiables. Nous donnons un aperçu de nos résultats sur un vaste corpus de textes réels et, tout en tentant de préciser les critères décisifs, nous montrons que certains types de corrections anaphoriques sont d’une précision respectable.

Correcteur
Anaphores
Pronom
Saillance
Approche multistratégique
Cooccurrences

Pronoun Anaphora Resolution for Automatic Correction of Grammatical Errors

This article relates work done in order to expand the performance of a commercial French grammar checker. We try to achieve the correction of errors only detectable when an anaphora pronoun is linked with its antecedent. The algorithm searches for the antecedent within the same sentence as the pronoun as well as in previous sentences. It relies only slightly on morphology agreement, since it is what we are trying to correct, and uses instead information from a robust syntactic parsing and reliable cooccurrences. We give examples of our results on a vast corpus, and try to identify the key criteria for successful detection. We show that some types of corrections are precise enough to be integrated in a large scale commercial software.

Grammar checker, Anaphora, Pronoun, Salience, Multi-Strategy Approach, Cooccurrences


Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ?

Abstract: Dans cet article, nous testons deux approches distinctes pour chunker un corpus oral transcrit, en cherchant à minimiser les étapes de correction manuelle. Nous ré-utilisons tout d’abord un chunker appris sur des données écrites, puis nous tentons de ré-apprendre un chunker spécifique de l’oral à partir de données annotées et corrigées manuellement, mais en faible quantité. L'objectif est d'atteindre les meilleurs résultats possibles pour le chunker en se passant autant que possible de la correction manuelle des étiquettes POS. Nos expériences montrent qu’il est possible d’apprendre un nouveau chunker performant pour l’oral à partir d’un corpus de référence annoté de petite taille, sans intervention sur les étiquettes POS.

chunker
étiquetage POS
apprentissage automatique
corpus oral
disfluences

In this paper, we test two distinct approaches to chunk transcribed oral data, trying to minimize the phases of manual correction. First, we use an existing chunker, learned from written texts, then we try to learn a new specific chunker from a small amount of manually corrected labeled oral data. The purpose is to reach the best possible results for the chunker with as few manual corrections of the POS labels as possible. Our experiments show that it is possible to learn a new effective chunker for oral data from a labeled reference corpus of small size, without any manual correction of POS labels.

chunker, POS labeling, machine learning, oral corpus, disfluencies


Normalisation de textes par analogie: le cas des mots inconnus

Abstract: Dans cet article, nous proposons et évaluons un système permettant d’améliorer la qualité d’un texte bruité notamment par des erreurs orthographiques. Ce système a vocation à être intégré à une architecture complète d’extraction d’information, et a pour objectif d’améliorer les résultats d’une telle tâche. Pour chaque mot qui est inconnu d’un lexique de référence et qui n’est ni une entité nommée ni une création lexicale, notre système cherche à proposer une ou plusieurs normalisations possibles (une normalisation valide étant un mot connu dont le lemme est le même que celui de la forme orthographiquement correcte). Pour ce faire, ce système utilise des techniques de correction automatique lexicale par règle qui reposent sur un système d’induction de règles par analogie.

normalisation textuelle
correction orthographique
analogie

Analogy-based Text Normalization : the case of unknowns words. In this paper, we describe and evaluate a system for improving the quality of noisy texts containing non-word errors. It is meant to be integrated into a full information extraction architecture, and aims at improving its results. For each word unknown to a reference lexicon which is neither a named entity nor a neologism, our system suggests one or several normalization candidates (any known word which has the same lemma as the spell-corrected form is a valid candidate). For this purpose, we use an analogybased approach for acquiring normalisation rules and use them in the same way as lexical spelling correction rules.

Text normalization, Spell checking, Analogy


Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique

Abstract: Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test.

sémantique lexicale
sémantique distributionnelle
compositionalité

An evaluation of various methods for adjective-nouns composition

In the course of the last two decades, numerous algorithms have sprouted up that successfully capture the semantics of single words by looking at their distribution in text, and comparing these distributions in a vector space model. However, it is not straightforward to construct meaning representations beyond the level of individual words – i.e. the combination of words into larger units – using distributional methods. Our contribution is twofold. First of all, we carry out a large scale evaluation, comparing different composition methods within the distributional framework for the case of adjective-noun composition, making use of a newly developed dataset. Secondly, we propose a novel method for adjective-noun composition, which is a generalization of the approach by Baroni & Zamparelli (2010). The performance of our novel method is equally evaluated on our new dataset.

lexical semantics, distributional semantics, compositionality


Génération de textes : G-TAG revisité avec les Grammaires Catégorielles Abstraites

Abstract: G-TAG est un formalisme dédié à la génération de textes. Il s’appuie sur les Grammaires d’Arbres Adjoints (TAG) qu’il étend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface à partir d’une représentation conceptuelle. Cette représentation conceptuelle est indépendante de la langue, et le formalisme G-TAG a été conçu pour la mise en oeuvre de la synthèse dans une langue cible à partir de cette représentation. L’objectif de cet article est d’étudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Catégorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propriétés de réversibilité intrinsèque et leur propriété d’encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d’arbre de g-dérivation et de lexicalisation en G-TAG s’expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes généraux associés aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent être prises en compte sans modification supplémentaire.

TAG
G-TAG
génération
réalisation syntaxique
grammaires catégorielles abstraites

Text Generation: Reexamining G-TAG with Abstract Categorial Grammars

G-TAG is a formalism dedicated to text generation. It relies on the Tree Adjoining Grammar (TAG) formalism and extends it with several specific notions allowing for the construction of a surface form from a conceptual representation. This conceptual representation is independent from the target language. The goal of this paper is to study G-TAG and its specific notions from the perspective given by Abstract Categorial Grammars (ACG). We use the reversibility property of ACG and the encoding of TAG they offer. We show that the key G-TAG notions of g-derivation tree and lexicalization are naturally expressed in ACG. The construction of surface forms can then rely on the general ACG algorithms and some operations that G-TAG is lacking can be freely accounted for.

TAG, G-TAG, generation, syntactic realization, abstract categorial grammars


Apprentissage partiellement supervisé d’un étiqueteur morpho-syntaxique par transfert cross-lingue

Abstract: Les méthodes de transfert cross-lingue permettent partiellement de pallier l’absence de corpus annotés, en particulier dans le cas de langues peu dotées en ressources linguistiques. Le transfert d’étiquettes morpho-syntaxiques depuis une langue riche en ressources, complété et corrigé par un dictionnaire associant à chaque mot un ensemble d’étiquettes autorisées, ne fournit cependant qu’une information de supervision incomplète. Dans ce travail, nous reformulons ce problème dans le cadre de l’apprentissage ambigu et proposons une nouvelle méthode pour apprendre un analyseur de manière faiblement supervisée à partir d’un modèle à base d’historique. L’évaluation de cette approche montre une amélioration sensible des performances par rapport aux méthodes de l’état de l’art pour trois langues sur quatre considérées, avec des gains jusqu’à 3,9% absolus ou 35,8% relatifs.

apprentissage partiellement supervisé
analyse morpho-syntaxique
transfert cross-lingue

Cross-Lingual POS Tagging through Ambiguous Learning: First Experiments

When Part-of-Speech annotated data is scarce, e.g. for under resourced languages, one can turn to crosslingual transfer and crawled dictionaries to collect partially supervised data. We cast this problem in the framework of ambiguous learning and show how to learn an accurate history-based model. This method is evaluated on four languages and yields improvements over state-of-the-art for three of them, with gains up to 3.9% absolute or 35.8% relative.

Weakly Supervised Learning, Part-of-Speech Tagging, Cross-Lingual Transfer


Construire un corpus monolingue annoté comparable Expérience à partir d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement

Abstract: Motivé par la problématique de construction automatique d’un corpus annoté morpho-syntaxiquement distinct d’un corpus source, nous proposons une définition générale et opérationnelle de la relation de la comparabilité entre des corpus monolingues annotés. Cette définition se veut indépendante du domaine applicatif. Nous proposons une mesure de la relation de comparabilité et une procédure de construction d’un corpus comparable. Enfin nous étudions la possibilité d’utiliser la mesure de la perplexité définie dans la théorie de l’information comme moyen de prioriser les phrases à sélectionner pour construire un corpus comparable. Nous montrons que cette mesure joue un rôle mais qu’elle n’est pas suffisante.

Corpus comparable
Corpus monolingue
Corpus annoté
Mesure de la comparabilité
Construction de corpus comparable
Analyse morpho-syntaxique

Building Monolingual Comparable and Annotated Corpora: An experimental study from a pos tagged corpus

This work is motivated by the will of creating a new part-of-speech annotated corpus in French from an existing one. In this context, we proprose a general and operational definition of the comparability relation between annotated monolingual corpora.We propose a comparability measure and a procedure to build semi-automatically a comparable corpus from a source one. We study the use of the perplexity (information theory motivated measure) as a way to rank the sentences to select for building a comparable corpus. We show that the measure can play a role but that it is not sufficient.

Comparable corpus, Monolingual corpus, Annotated corpus,Measuring comparability, Building comparable corpus, Part-of-Speech tagging


Vers une approche simplifiée pour introduire le caractère incrémental dans les systèmes de dialogue

Abstract: Le dialogue incrémental est au coeur de la recherche actuelle dans le domaine des systèmes de dialogue. Plusieurs architectures et modèles ont été publiés comme (Allen et al., 2001; Schlangen & Skantze, 2011). Ces approches ont permis de comprendre différentes facettes du dialogue incrémental, cependant, les implémenter nécessite de repartir de zéro car elles sont fondamentalement différentes des architectures qui existent dans les systèmes de dialogue actuels. Notre approche se démarque par sa réutilisation de l’existant pour tendre vers une nouvelle génération de systèmes de dialogue qui ont un comportement incrémental mais dont le fonctionnement interne est basé sur les principes du dialogue traditionnel. Ce papier propose d’intercaler un module, appelé Scheduler, entre le service et le client. Ce Scheduler se charge de la gestion des événements asynchrones, de manière à reproduire le comportement des systèmes incrémentaux vu du client. Le service, de son côté, ne se comporte pas de manière incrémentale.

Systèmes de Dialogue
Traitement Incrémental
Architecture des Systèmes de Dialogue

A simple approach to make dialogue systems incremental

Incremental dialogue is at the heart of current research in the field of dialogue systems. Several architectures and models have been published such as (Allen et al., 2001; Schlangen & Skantze, 2011). This work has made it possible to understand many aspects of incremental dialogue, however, in order to implement these solutions, one needs to start from scratch as the existing architectures are inherently different. Our approach is different as it tends towards a new generation of incremental systems that behave incrementally but work internally in a traditional way. This paper suggests inserting a new module, called the Scheduler, between the service and the client. This Scheduler manages the asynchronous events, hence reproducing the behaviour of incremental systems from the client’s point of view. On the other end, the service does not work incrementally.

Dialogue Systems, Incremental Processing, Dialogue Systems Architecture


La base lexicale Démonette : entre sémantique constructionnelle et morphologie dérivationnelle

Abstract: Démonette est une base de données lexicale pour le français dont les sommets (entrées lexicales) et les arcs (relations morphologiques entre les sommets) sont annotés au moyen d’informations morpho-sémantiques. Elle résulte d’une conception originale intégrant deux approches radicalement opposées : Morphonette, une ressource basée sur les analogies dérivationnelles, et DériF, un analyseur à base de règles linguistiques. Pour autant, Démonette n’est pas la simple fusion de deux ressources pré-existantes : cette base possède une architecture compatible avec l’approche lexématique de la morphologie ; son contenu peut être étendu au moyen de données issues de sources diverses. L'article présente le modèle Démonette et le contenu de sa version actuelle : 31 204 verbes, noms d'action, noms d’agent, et adjectifs de propriété dont les liens morphologiques donnent à voir des définitions bi-orientées entre ascendants et entre lexèmes en relation indirecte. Nous proposons enfin une évaluation de Démonette qui comparée à Verbaction obtient un score de 84% en rappel et de 90% en précision.

Réseau lexical
Morphologie dérivationnelle
Famille morphologique
Sémantique lexicale
Français

The Démonette Lexical Database: between Constructional Semantics and Word Formation

Démonette is a lexical database whose vertices (lexical entries) and edges (morphological relations between the vertices) are annotated with morpho-semantic information. It results from an original design incorporating two radically different approaches: Morphonette, a resource based on derivational analogies and DériF, an analyzer based on linguistic rules. However, Daemonette is not a simple merger of two pre-existing ressources: its architecture is fully compatible with the lexematic approach to morphology; its contents can be extended using data from various other sources. The article presents the Démonette model and the content of its current version, including 31,204 verbs, action nouns, agent nouns and property adjectives, where morphological links between both direct ascendants and indirectly related words have bi-oriented definitions. Finally, Démonette is assessed with respect to Verbaction with a recall of 84% and a precision of 90%.

Lexical Network, Derivational morphology, Morphological family, Lexical semantics, French


Explorer le graphe de voisinage pour améliorer les thésaurus distributionnels

Abstract: Dans cet article, nous abordons le problème de construction et d’amélioration de thésaurus distributionnels. Nous montrons d’une part que les outils de recherche d’information peuvent être directement utilisés pour la construction de ces thésaurus, en offrant des performances comparables à l’état de l’art. Nous nous intéressons d’autre part plus spécifiquement à l’amélioration des thésaurus obtenus, vus comme des graphes de plus proches voisins. En tirant parti de certaines des informations de voisinage contenues dans ces graphes nous proposons plusieurs contributions. 1) Nous montrons comment améliorer globalement les listes de voisins en prenant en compte la réciprocité de la relation de voisinage, c’est-à-dire le fait qu’un mot soit un voisin proche d’un autre et vice-versa. 2) Nous proposons également une méthode permettant d’associer à chaque liste de voisins (i.e. à chaque entrées du thésaurus construit) un score de confiance. 3) Enfin, nous montrons comment utiliser ce score de confiance pour réordonner les listes de voisins les plus proches. Ces différentes contributions sont validées expérimentalement et offrent des améliorations significatives sur l’état de l’art.

thésaurus distributionnel
graphe de k proches voisins
fenêtre de Parzen
algorithme hongrois
Tnormes
recherche d’information

Exploring the neighbor graph to improve distributional thesauri

In this paper, we address the issue of building and improving a distributional thesaurus.We first show that existing tools from the information retrieval domain can be directly used in order to build a thesaurus with state-of-the-art performance. Secondly, we focus more specifically on improving the obtained thesaurus, seen as a graph of k-nearest neighbors. By exploiting information about the neighborhood contained in this graph, we propose several contributions. 1)We show how the lists of neighbors can be globally improved by examining the reciprocity of the neighboring relation, that is, the fact that a word can be close of another and vice-versa. 2) We also propose a method to associate a confidence score to any lists of nearest neighbors (i.e. any entry of the thesaurus). 3) Last, we demonstrate how these confidence scores can be used to reorder the closest neighbors of a word. These different contributions are validated through experiments and offer significant improvement over the state-of-theart.

distributional thesaurus, k nearest neighbor graph, Parzen window, Hungarian algorithm, T-norms, information retrieval


Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité

Abstract: Les modèles d’espace vectoriels mettant en oeuvre l’analyse distributionnelle s’appuient sur la redondance d’informations se trouvant dans le contexte des mots à associer. Cependant, ces modèles souffrent du nombre de dimensions considérable et de la dispersion des données dans la matrice des vecteurs de contexte. Il s’agit d’un enjeu majeur sur les corpus de spécialité pour lesquels la taille est beaucoup plus petite et les informations contextuelles moins redondantes. Nous nous intéressons au problème de la limitation de la dispersion des données sur des corpus de spécialité et proposons une méthode permettant de densifier la matrice en généralisant les contextes distributionnels. L’évaluation de la méthode sur un corpus médical en français montre qu’avec une petite fenêtre graphique et l’indice de Jaccard, la généralisation des contextes avec des relations fournies par des patrons lexico-syntaxiques permet d’améliorer les résultats, alors qu’avec une large fenêtre et le cosinus, il est préférable de généraliser avec des relations obtenues par inclusion lexicale.

Analyse distributionnelle
textes de spécialité
hyperonymie
dispersion des données
modèle d’espace vectoriel
méthode hybride

Reducing data sparsity by generalising distributional contexts: application to specialised texts

Vector space models implement the distributional hypothesis relying on the repetition of information occurring in the contexts of words to associate. However, these models suffer from a high number of dimensions and data sparseness in the matrix of contextual vectors. This is a major issue with specialized corpora that are of much smaller size and with much lower context frequencies.We tackle the problem of data sparseness on specialized texts and we propose a method that allows to make the matrix denser, by generalizing of distributional contexts. The evaluation of the method is performed on a French medical corpus, and shows that with a small graphical window and the Jaccard Index, the context generalization with lexico-syntactic patterns improves the results, while with a large window and the cosine measure, it is better to generalize with lexical inclusion.

Distributional analysis, specialized texts, hypernymy, data sparseness, Vector Space Model, hybrid method


Extraction non supervisée de relations sémantiques lexicales

Abstract: Nous présentons une base de connaissances comportant des triplets de paires de verbes associés avec une relation sémantique/discursive, extraits du corpus français frWaC par une méthode s’appuyant sur la présence d’un connecteur discursif reliant deux verbes. Nous détaillons plusieurs mesures visant à évaluer la pertinence des triplets et la force d’association entre la relation sémantique/discursive et la paire de verbes. L’évaluation intrinsèque est réalisée par rapport à des annotations manuelles. Une évaluation de la couverture de la ressource est également réalisée par rapport au corpus Annodis annoté discursivement. Cette étude produit des résultats prometteurs démontrant l’utilité potentielle de notre ressource pour les tâches d’analyse discursive mais aussi des tâches de nature sémantique.

Unsupervised extraction of semantic relations

This paper presents a knowledge base containing triples involving pairs of verbs associated with semantic or discourse relations. The relations in these triples are marked by discourse connectors between two adjacent instances of the verbs in the triple in the large French corpus, frWaC. We detail several measures that evaluate the relevance of the triples and the strength of their association. We use manual annotations to evaluate our method, and also study the coverage of our ressource with respect to the discourse annotated corpus Annodis. Our positive results show the potential impact of our ressource for discourse analysis tasks as well as semantically oriented tasks.


Modèles de langue neuronaux: une comparaison de plusieurs stratégies d’apprentissage

Abstract: Alors que l’importance des modèles neuronaux dans le domaine du traitement automatique des langues ne cesse de croître, les difficultés de leur apprentissage continue de freiner leur diffusion au sein de la communauté. Cet article étudie plusieurs stratégies, dont deux sont originales, pour estimer des modèles de langue neuronaux, en se focalisant sur l’ajustement du pas d’apprentissage. Les résultats expérimentaux montrent, d’une part, l’importance que revêt la conception de cette stratégie. D’autre part, le choix d’une stratégie appropriée permet d’apprendre efficacement des modèles de langue donnant lieu à des résultats à l’état de l’art en traduction automatique, avec un temps de calcul réduit et une faible influence des hyper-paramètres.

Réseaux de neurones
modèles de langue n-gramme
traduction automatique statistique

Comparison of scheduling methods for the learning rate of neural network language models

If neural networks play an increasingly important role in natural language processing, training issues still hinder their dissemination in the community. This paper studies different learning strategies for neural language models (including two new strategies), focusing on the adaptation of the learning rate. Experimental results show the impact of the design of such strategy. Moreover, provided the choice of an appropriate training regime, it is possible to efficiently learn language models that achieves state of the art results in machine translation with a lower training time and a reduced impact of hyper-parameters.

Neural networks, n-gram language models, statistical machine translation


Etude de l’impact de la translittération de noms propres sur la qualité de l’alignement de mots à partir de corpus parallèles français-arabe

Abstract: Les lexiques bilingues jouent un rôle important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et coûteuse. Les techniques d’alignement de mots sont généralement utilisées pour automatiser le processus de construction de ces lexiques à partir de corpus de textes parallèles. L’alignement de formes simples et de syntagmes nominaux à partir de corpus parallèles est une tâche relativement bien maîtrisée pour les langues à écriture latine, mais demeure une opération complexe pour l’appariement de textes n’utilisant pas la même écriture. Dans la perspective d’utiliser la translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine en alignement de mots et d’étudier son impact sur la qualité d’un lexique bilingue français-arabe construit automatiquement, cet article présente, d’une part, un système de translittération de noms propres de l’arabe vers l’écriture latine, et d’autre part, un outil d’alignement de mots simples et composés à partir de corpus de textes parallèles français-arabe. Le lexique bilingue produit par l’outil d'alignement de mots intégrant la translittération a été évalué en utilisant deux approches : une évaluation de la qualité d’alignement à l’aide d’un alignement de référence construit manuellement et une évaluation de l’impact de ce lexique bilingue sur la qualité de traduction du système de traduction automatique statistique Moses. Les résultats obtenus montrent que la translittération améliore aussi bien la qualité de l’alignement de mots que celle de la traduction.

Lexique bilingue
translittération
alignement de mots
traduction automatique statistique
évaluation

Study of the impact of proper name transliteration on the performance of word alignment in French-Arabic parallel corpora

Bilingual lexicons play a vital role in cross-language information retrieval and machine translation. The manual construction of these lexicons is often costly and time consuming. Word alignment techniques are generally used to construct bilingual lexicons from parallel texts. Aligning single words and nominal syntagms from parallel texts is relatively a well controlled task for languages using Latin script but it is complex when the source and target languages do not share the same written script. A solution to this issue consists in writing the proper names present in the parallel corpus in the same written script. This paper presents, on the one hand, a system for automatic transliteration of proper names from Arabic to Latin script, and on the other hand, a tool to align single and compound words from French- Arabic parallel text corpora. We have evaluated the word alignment tool integrating transliteration using two methods: A manual evaluation of the alignment quality and an evaluation of the impact of this alignment on the translation quality by using the statistical machine translation system Moses. The obtained results show that transliteration of proper names from Arabic to Latin improves the quality of both alignment and translation.

Bilingual lexicon, transliteration, word alignment, statistical machine translation, evaluation


Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse

Abstract: L’utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l’exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l’adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l’adaptation thématique des données journalistiques issues d’une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d’un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l’aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L’approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d’adaptation ; on observe toutefois qu’adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.

adaptation thématique
classification automatique
traduction automatique

Topic Adaptation for the Automatic Translation of News Articles

Statistical approaches used in machine translation (MT) require the availability of large parallel corpora for the task at hand. The relative scarcity of thes resources makes domain adaptation a central issue in MT. In this paper, a study of thematic adaptation for News texts is presented. All data are produced by the same source : News articles. In our approach, each sentence is translated with the appropriate translation system (specific to the dominant theme for the sentence). Two machine translation scenarios are considered : (a) a manual classification, based on IPTC codification ; (b) an automatic classification. Our experiments show that scenario (b) leads to better performance (in terms of automatic metrics) than scenario (a) . The best approach for the BLEU metric however seems to dispense with adaptation alltogether. Nonetheless, we observe that domain adaptation sometimes resolves some semantic ambiguities.

domain adaptation, automatic classification, machine translation


Étude quantitative des disfluences dans le discours de schizophrènes : automatiser pour limiter les biais

Abstract: Nous présentons dans cet article les résultats d’expériences que nous avons menées concernant les disfluences dans le discours de patients schizophrènes (en remédiation). Ces expériences ont eu lieu dans le cadre d’une étude plus large recouvrant d’autres niveaux d’analyse linguistique, qui devraient aider à l’identification d’indices linguistiques conduisant au diagnostic de schizophrénie. Cette étude fait la part belle aux outils de traitement automatique des langues qui permettent le traitement rapide de grandes masses de données textuelles (ici, plus de 375 000 mots). La première phase de l’étude, que nous présentons ici, a confirmé la corrélation entre l’état schizophrène et le nombre de disfluences présentes dans le discours.

discours pathologique
schizophrénie
disfluences

Quantitative study of disfluencies in schizophrenics' speech: Automatize to limit biases

We present in this article the results of experiments we led concerning disfluencies in the discourse of schizophrenic patients (in remediation). These experiments are part of a larger study dealing with other levels of linguistic analysis, that could eventually help identifying clues leading to the diagnostic of the disease. This study largely relies on natural language processing tools, which allow for the rapid processing of massive textual data (here, more than 375,000 words). The first phase of the study, which we present here, confirmed the correlation between schizophrenia and the number of disfluences appearing in the discourse.

pathological discourse, schizophrenia, disfluencies


Repérage et analyse de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux

Abstract: Notre travail porte sur la détection automatique de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L’approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l’oral. L’annotation manuelle effectuée par deux annotateurs permet d’obtenir une description fine et multidimensionnelle des données de référence. Une méthode automatique est proposée afin de décider si les tours de parole comportent ou ne comportent pas des reformulations paraphrastiques. Les résultats obtenus montrent jusqu’à 66,4 % de précision. L’analyse de l’annotation manuelle indique qu’il existe peu de segments paraphrastiques avec des modifications morphologiques (flexion, dérivation ou composition) ou de segments qui montrent l’équivalence syntaxique.

Detection and Analysis of Paraphrastic Reformulations in Spoken Corpora

Our work addresses the automatic detection of paraphrastic rephrasing in spoken corpus. The proposed approach is syntagmatic. It is based on paraphrastic rephrasing markers and the specificities of the spoken language. Manual annotation performed by two annotators provides fine-grained and multi-dimensional description of the reference data. Automatic method is proposed in order to decide whether sentences contain or not the paraphrases. The obtained results show up to 66.4% precision. The analysis of the manual annotations indicates that there are few cases in which paraphrastic segments show morphological modifications (inflection, derivation or compounding) or syntactic equivalence.

Paraphrase, reformulation, spoken corpus, markers of paraphrastic rephrasing


Evaluation d’une approche de classification possibiliste pour la désambiguïsation des textes arabes

Abstract: La désambiguïsation morphologique d’un mot arabe consiste à identifier l’analyse morphologique appropriée correspondante à ce mot. Dans cet article, nous présentons trois modèles de désambiguïsation morphologique de textes arabes non voyellés basés sur la classification possibiliste. Cette approche traite les données imprécises dans les phases d’apprentissage et de test, étant donné que notre modèle apprend à partir de données non étiquetés. Nous testons notre approche sur deux corpus, à savoir le corpus du Hadith et le Treebank Arabe. Ces corpus contiennent des données de types différents classiques et modernes. Nous comparons nos modèles avec des classifieurs probabilistes et statistiques. Pour ce faire, nous transformons la structure des ensembles d’apprentissage et de test pour remédier au problème d’imperfection des données.

Traitement Automatique des Langues Naturelles

Désambiguïsation Morphologique de l’Arabe

Evaluation of a possibilistic classification approach for Arabic texts disambiguation

Morphological disambiguation of Arabic words consists in identifying their appropriate morphological analysis. In this paper, we present three models of morphological disambiguation of non-vocalized Arabic texts based on possibilistic classification. This approach deals with imprecise training and testing datasets, as we learn from untagged texts. We experiment our approach on two corpora i.e. the Hadith corpus and the Arabic Treebank. These corpora contain data of different types: traditional and modern. We compare our models to probabilistic and statistical classifiers. To do this, we transform the structure of the training and the test sets to deal with imprecise data.

Natural Language Processing, Arabic Morphological Disambiguation, Possibility Theory, Possibilistic Classification


Un analyseur discriminant de la famille LR pour l’analyse en constituants

Abstract: On propose un algorithme original d’analyse syntaxique déterministe en constituants pour le langage naturel inspiré de LR (Knuth, 1965). L’algorithme s’appuie sur un modèle d’apprentissage discriminant pour réaliser la désambiguisation (Collins, 2002). On montre que le modèle discriminant permet de capturer plus finement de l’information morphologique présente dans les données, ce qui lui permet d’obtenir des résultats état de l’art en temps comme en exactitude pour l’analyse syntaxique du français.

Analyse guidée par les têtes
analyse LR
temps linéaire
modèle discriminant
inférence approximative

A discriminative parser of the LR family for phrase structure parsing

We provide a new weighted parsing algorithm for deterministic context free grammar parsing inspired by LR (Knuth, 1965). The parser is weighted by a discriminative model that allows determinism (Collins, 2002).We show that the discriminative model allows to take advantage of morphological information available in the data, hence allowing to achieve state of the art results both in time and in accurracy for parsing French.

Head driven parsing, LR parsing, linear time, discriminative modelling, approximate inference


Détection automatique de la structure organisationnelle de documents à partir de marqueurs visuels et lexicaux

Abstract: La compréhension d’un texte s’opère à travers les niveaux d’information visuelle, logique et discursive, et leurs relations d’interdépendance. La majorité des travaux ayant étudié ces relations a été menée dans le cadre de la génération de textes, où les propriétés visuelles sont inférées à partir des éléments logiques et discursifs. Les travaux présentés ici adoptent une démarche inverse en proposant de générer automatiquement la structure organisationnelle du texte (structure logique) à partir de sa forme visuelle. Le principe consiste à (i) labelliser des blocs visuels par apprentissage afin d’obtenir des unités logiques et (ii) relier ces unités par des relations de coordination ou de subordination pour construire un arbre. Pour ces deux tâches, des Champs Aléatoires Conditionnels et un Maximum d’Entropie sont respectivement utilisés. Après apprentissage, les résultats aboutissent à une exactitude de 80,46% pour la labellisation et 97,23% pour la construction de l’arbre.

discours
structure organisationnelle
mise en forme matérielle
marqueurs métadiscursifs
champs aléatoires conditionnels
maximum d’entropie

Automatic Detection of Document Organizational Structure from Visual and Lexical Markers

The process of understanding a document uses both visual, logic and discursive information along with the mutual relationships between those levels. Most approaches studying those relationships were conducted in the frame of text generation, where the text visual properties are infered from logical and discursive elements. We chose in our work to take the opposite path by trying to infer the logical structure of texts using their visual forms. To do so, we (i) assign a logical label to each visual block and (ii) we try to connect those logical units with coordination or subordination relationships, in order to build a logical tree. We used respectively a Conditional Random Fields and a Maximum Entropy algorithms for those two tasks. After a learning phase, the obtained models give us a 80,46% accuracy for task (i) and a 97,23% accuracy for task (ii).

discourse, organizational structure, text formating, metadiscursive markers, conditional random fields, maximum entropy


Jugement exact de grammaticalité d’arbre syntaxique probable

Abstract: La robustesse de l’analyse probabiliste s’obtient généralement au détriment du jugement de grammaticalité sur la phrase analysée. Les analyseurs comme le Stanford Parser, ou les Reranking Parsers ne sont, en effet, pas capables de dissocier une analyse probable grammaticale d’une analyse probable erronée, et ce qu’elle porte sur une phrase elle-même grammaticale ou non. Dans cet article nous montrons que l’adoption d’une représentation syntaxique basée sur la théorie logique des modèles, accompagnée d’une structure syntaxique classique (par exemple de type syntagmatique), est de nature à permettre la résolution exacte de différents problèmes tels que celui du jugement de grammaticalité. Afin de démontrer la praticité et l’utilité d’une alliance entre symbolique et stochastique, nous nous appuyons sur une représentation de la syntaxe par modèles, ainsi que sur une grammaire de corpus, pour présenter une méthode de résolution exacte pour le jugement de grammaticalité d’un arbre syntagmatique probable. Nous présentons des résultats expérimentaux sur des arbres issus d’un analyseur probabiliste, qui corroborent l’intérêt d’une telle alliance.

Jugement de grammaticalité
syntaxe par modèles
Grammaires de Propriétés
analyse syntaxique probabiliste

Exact Grammaticality of Likely Parse Tree

The robustness of probabilistic parsing generally comes at the expense of grammaticality judgment – the grammaticality of the most probable output parse remaining unknown. Parsers, such as the Stanford or the Reranking ones, can not discriminate between grammatical and ungrammatical probable parses, whether their surface realisations are themselves grammatical or not. In this paper we show that a Model-Theoretic representation of Syntax alleviates the grammaticality judgment on a parse tree. In order to demonstrate the practicality and usefulness of an alliance between stochastic parsing and knowledge-based representation, we introduce an exact method for putting a binary grammatical judgment on a probable phrase structure. We experiment with parse trees generated by a probabilistic parser. We show experimental evidence on parse trees generated by a probabilistic parser to confirm our hypothesis.

Grammaticality judgement, Model-Theoretic Syntax, Property Grammar, probabilistic syntactic parsing