Prédiction d’actes et attentes en dialogue : expérience avec un assistant virtuel simulé

Abstract: Dans cet article, nous présentons une plate-forme de test et de recueil de dialogue oral homme-machine. Dans son architecture générale, des magiciens d’Oz simulent la compréhension des énoncés des utilisateurs et le contrôle du dialogue. Puis, nous comparons, dans un tel corpus, la prédiction statistique d’acte de dialogue avec les attentes du locuteur.

Dialogue
attentes
magicien d’Oz
pragmatique
analyse
statistique

This paper presents a platform for testing and building human-computer spoken dialog system. In the general architecture of the platform, understanding and dialog management are simulated. Thus, comparison between statistic act prediction and expectation will be made. First results obtained show a credible way of capturing and annotate spoken dialogs.

Dialog, expectations, magicien d’Oz, pragmatics, analysis, statistics


Le projet GÉRAF : Guide pour l’Évaluation des Résumés Automatiques Français

Abstract: Dans cet article, nous présentons le projet GÉRAF (Guide pour l’Évaluation des Résumés Automatiques Français), lequel vise l’élaboration de protocoles et la construction de corpus de résumés de référence pour l’évaluation des systèmes résumant des textes français. La finalité de ce projet est de mettre à la disposition des chercheurs les ressources ainsi créées.

évaluation
résumé automatique
textes français
GÉRAF

In this paper, we introduce GÉRAF (Guide pour l’Évaluation des Résumés Automatiques Français), which aims at elaborating protocols and creating human-generated summaries for summarization evaluation in the context of French texts. The goal of this project is to provide researchers with protocols and corpora needed for French summarization evaluation.

evaluation, automatic summarization, French texts, GÉRAF


Repérage de relations terminologiques transversales en corpus

Abstract: Les relations transversales encodent des relations spécifiques entre les termes, par exemple localisé-dans, consomme, etc. Elles sont très souvent dépendantes des domaines, voire des corpus. Les méthodes automatiques consacrées au repérage de relations terminologiques plus classiques (hyperonymie, synonymie), peuvent générer occasionnellement les relations transversales. Mais leur repérage et typage restent sujets à une conceptualisation : ces relations ne sont pas attendues et souvent pas connues à l’avance pour un nouveau domaine à explorer. Nous nous attachons ici à leur repérage mais surtout à leur typage. En supposant que les relations sont souvent exprimées par des verbes, nous misons sur l’étude des verbes du corpus et de leurs divers dérivés afin d’aborder plus directement la découverte des relations du domaine. Les expériences montrent que ce point d’attaque peut être intéressant, mais reste pourtant dépendant de la polysémie verbale et de la synonymie.

Terminologie
corpus spécialisés
structuration de terminologies
relations transversales
verbes

Transversal relations describe specific information existing between terms, for instance consumes, located-in, etc. They are often dependent on domains and even on corpora. Automatic methods, conceived to detect classical terminological relations (hyperonymy, synonymy), can occasionnally generate transversal relations. But their detection and typology depend on their conceptualisation : these relations are not expected and often not known for a newly explored domain. We aim here at their detection, but mainly at their typology. Since we suppose these relations are often expressed with verbs, we concentrate our investigation on the study of verbs and their derivatives to attack directly their discovering. Experiences show that this approach proposes interesting results which are nevertheless dependent on verbal polysemy and synonymy.

Terminology, Specialised Corpora, Terminology Structuring, Transversal Relations, Verbs


Classification automatique de définitions en sens

Abstract: Dans le cadre de la recherche en sémantique lexicale, l’équipe TAL du LIRMM développe actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguisation lexicale basé sur les vecteurs conceptuels. Pour la construction des vecteurs, les définitions provenant de sources lexicales différentes (dictionnaires à usage humain, listes de synonymes, définitions de thésaurus, . . .) sont analysées. Aucun découpage du sens n’est présent dans la représentation : un vecteur conceptuel est associé à chaque définition et un autre pour représenter le sens global du mot. Nous souhaitons effectuer une catégorisation afin que chaque élément ne soit plus une définition mais un sens. Cette amélioration concerne bien sur directement les applications courantes (désambiguïsation, transfert lexical, . . .) mais a aussi pour objectif majeur d’améliorer l’apprentissage de la base.

Traitement automatique des langues naturelles

In the framework of research in meaning representation in NLP, we focus our attention on thematic aspects and conceptual vectors. A vectorial base is built upon a morphosyntactic analysis of several lexical resources to reduce isolated problems. A conceptual vector is associated with each definition and another one with the global meaning of a word. There is no effective meaning division and representation the the knowledge base. We study in the article a clustering method that merge definitions into senses. This applies on common problems (word sense disambiguation, word translation, . . .) and mainly to improve knowledge base learning.

Natural language processing, unsupervised clustering, word sense disambiguation


Gestion de buts de dialogue

Abstract: La gestion du but de dialogue est une tâche délicate pour le contrôleur de dialogue, car bien souvent il est en concurrence avec le gestionnaire de tâches avec lequel on le confond parfois dans certains systèmes. Dans cet article, nous présentons une stratégie dynamique de gestion de buts qui permet au contrôleur de dialogue de réduire sa dépendance au gestionnaire de tâche et lui apporte une meilleure réutilisabilité. Nous expérimentons le système dans le cadre du projet PVE (Portail Vocal d’Entreprise) dans lequel le dialogue peut se dérouler en plusieurs sessions et avec des interlocuteurs différents.

Dialogue oral homme-machine
modèle de dialogue
but de dialogue

The dialogue goal management is an difficult task because often, dialogue management and task control are strong mixed together. We present in this paper a dynamic strategy to manage dialogue goals that enhances more independence of the dialogue manager with the task manager and brings a better reusability to the whole dialogue system. Our experiment in the framework of PVE (Vocal Portal for Enterprise) shows the possibility to use the dialogue system along a series of sessions and with different speakers.

Human-machine spoken dialogue, dialogue model, dialogue goal


Un modèle d’interprétation constructionnelle pour les expressions référentielles extensionnelles

Abstract: Dans le dialogue finalisé, les expressions référentielles portant sur les objets du contexte peuvent contenir des prédicats vagues ou relationnels, qu’il est difficile de traiter avec une logique propositionnelle. Inversement, les approches adaptées à ces types de prédicats sont difficilement implémentables dans un modèle générique et adaptable aux théories d’analyse linguistique. Nous proposons un modèle d’interprétation constructionnelle inspiré des grammaires de construction qui permet de modéliser le processus de résolution d’expressions référentielles extensionnelles tout en restant compatible avec la grammaire dont nous nous sommes inspirés.

Grammaire de Construction
Référence Extensionnelle
Domaines de Référence

In practical dialogue, vague or relational predicates play an important role in referential expressions that refer to the objects in the context. These kind of referential expressions are difficult to handle using propositional logic but in the same time, approaches dealing with such predicates are hardly adaptable to language analysis theories. We propose a model of constructional interpretation that allow modelisation of resolution of extensional referential expressions while keeping compatibility with construction grammar theory.

Construction Grammar, Extensionnal Reference Resolution, Reference Domains


Apprentissage collectif et lexique

Abstract: Cet article présente l’influence de la zone de travail que possède une entité logicielle pour lui permettre de prédire l’état futur de son environnement, sur la constitution d’un lexique partagé par les différents membres d’une population, dans le cadre d’une variante “du jeu de désignation” (naming game).

lexique
apprentissage automatique
système multi-agents

In this paper, we show the influence that the work area used by software entities to predict the future state of their environment, has on the establishment of a common lexicon shared by the members of a population involved in a variant of the naming game.

lexicon, machine learning, multi-agent system


L’outil de traitement de corpus LIKES

Abstract: LIKES (LInguistic and Knowledge Engineering Station) est une station d’ingénierie linguistique destinée à traiter des corpus, elle fonctionne pour l’instant sur la plupart des langues européennes et slaves en utilisant des ressources minimales pour chaque langue. Les corpus sont constitués d’un ou plusieurs textes en ASCII ou en HTML, l’interface donne la possibilité de constituer son corpus et d’y exécuter un certain nombre de tâches allant de simples tâches de découpage en mot, de tri ou de recherche de motifs à des tâches plus complexes d’aide à la synthèse de grammaire, d’aide au repérage de relations, d’aide à la construction d’une terminologie. Nous décrivons ici les principales fonctionnalités de LIKES en rapport avec le traitement des corpus et ce qui fait sa spécificité par rapport à d’autres environnements comparables : l’utilisation minimale de ressources linguistiques.

Traitement de corpus
segments répétés
recherches de relations
automates
transducteurs

LIKES (Llnguistic and Knowledge Engineering Station) is a linguistic engineering environment, build for corpora processing. Its provides different modules able to process most european and slavian languages. Corpora in Likes must be constituted by Texts in TXT format or in HTML texts of one particular. Tasks available are elementary likes classical basic corpora processing tasks (making list of forms, segmenting, sorting) and also more sophisticated as term extraction, help in relation extraction, pattern search, aimed at helping terminology building and ontology building. Main functionalities usefull for corpora processing are presented here.

Corpus processing, repeated segments, search of semantic relations, automata, transducers


Résolution automatique d’anaphores infidèles en français : Quelles ressources pour quels apports ?

Abstract: La performance d’une résolution automatique d’anaphores infidèles pour le français pourrait atteindre une F-mesure de 30%. Ce résultat repose toutefois sur une ressource équivalente à un bon dictionnaire de la langue française, une analyse syntaxique de qualité satisfaisante et un traitement performant des entités nommées. En l’absence de telles ressources, les meilleurs résultats plafonnent autour d’une F-mesure de 15%.

anaphore infidèle
ressource sémantique
résolution d’anaphore
corpus annoté multiniveau

A system for solving indirect anaphora in French seems to be able to achieve a F-measure of 30%. However, this result supposes a high quality lexical database (equivalent to a classical dictionary), a good parser and a high precision named entity recognition. In case such resources are not available, the best results are obtained by using simple heuristics and are limited to a F-measure of 15%.

indirect anaphor, lexical database, anaphora resolution, multi-level corpus annotation


SibyMot : Modélisation stochastique du langage intégrant la notion de chunks

Abstract: Cet article présente le modèle de langage développé pour le système Sibylle, un système d’aide à la communication pour les personnes handicapées. L’utilisation d’un modèle de langage permet d’améliorer la pertinence des mots proposés en tenant compte du contexte gauche de la saisie en cours. L’originalité de notre modèle se situe dans l’intégration de la notion de chunks afin d’élargir la taille du contexte pris en compte pour l’estimation de la probabilité d’apparition des mots.

Aide à la communication
modélisation stochastique du langage
n-gramme
chunks

We present in this article the language model of Sibyl, a new Alternative and Augmentative Communication (AAC) system. The use of language modeling improves the relevance of displayed words by taking into account the left context of the current sentence. The originality of our model is to introduce chunking. This enlarges the context taken into account to estimate the words probability.

AAC, stochastic language modeling, n-gram, chunks


Analogies dans les séquences : un solveur à états finis

Abstract: L’apprentissage par analogie se fonde sur un principe inférentiel potentiellement pertinent pour le traitement des langues naturelles. L’utilisation de ce principe pour des tâches d’analyse linguistique présuppose toutefois une définition formelle de l’analogie entre séquences. Dans cet article, nous proposons une telle définition et montrons qu’elle donne lieu à l’implantation efficace d’un solveur d’équations analogiques sous la forme d’un transducteur fini. Munis de ces résultats, nous caractérisons empiriquement l’extension analogique de divers langages finis, correspondant à des dictionnaires de quatre langues.

Apprentissage par Analogie
Automates finis

Analogical reasoning provides us with an inferential mecanism of potential interest for NLP applications. An effective use of this process requires a formal definition of the notion of an analogy between strings of symbols. In this paper, we propose such a definition, from which we derive the implementation of a finite-state transducer solving analogical equations on sequences. We finally present the results of an empirical study of the analogical extension of several finite languages, corresponding to dictionnaries of four European languages.

Analogical Learning, Finite-State Automaton


Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction

Abstract: Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d'un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l'IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d'analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.

Traduction de parole
modèles de langage
représentation pivot

This paper relates a methodology to include some semantic information early in the statistical language model for Automatic Speech Recognition (ASR). This work is done in the framework of a global speech-to-speech translation project. An Interchange Format (IF) based approach, representing the meaning of phrases independently of languages, is adopted. The methodology consists in introducing semantic information by using a class-based statistical language model for which classes directly correspond to IF entries. With this new Language Model, the ASR module can analyze into IF part of dialogue data: 35% dialogue words; 58% speaker turns, without degrading the overall system performance.

Speech-to-speech translation, language modeling, interchange format


Quand le TAL robuste sattaque au langage parlé : analyse incrémentale pour la compréhension de la parole spontanée

Abstract: Dans cet article, nous discutons de lapplication au langage parlé des techniques danalyse syntaxique robuste développées pour lécrit. Nous présentons deux systèmes de compréhension de parole spontané en situation de dialogue homme-machine finalisé, dont les performances montrent la pertinence de ces méthodes pour atteindre une compréhension fine et robuste des énoncés oraux.

Analyse syntaxique robuste
compréhension de la parole
dialogue homme-machine

This papers discusses the relevance of robust parsing techniques for the analysis of spontaneous spoken language. It presents two speech understanding systems devoted to human-machine communication that implement such robust methods. Their performances suggest that robust parsing should apply usefully to spontaneous speech.

Robust parsing, spoken language understanding, human-machine dialogue


Etude des critères de désambiguïsation sémantique automatique : résultats sur les cooccurrences

Abstract: Nous présentons dans cet article une étude sur les critères de désambiguïsation sémantique automatique basés sur les cooccurrences. Lalgorithme de désambiguïsation utilisé est du type liste de décision, il sélectionne une cooccurrence unique supposée véhiculer l’information la plus fiable dans le contexte ciblé. Cette étude porte sur 60 vocables répartis, de manière égale, en trois classes grammaticales (nom, adjectif et verbe) avec une granularité fine au niveau des sens. Nous commentons les résultats obtenus par chacun des critères évalués de manière indépendante et nous nous intéressons aux particularités qui différencient les trois classes grammaticales étudiées. Cette étude sappuie sur un corpus français étiqueté sémantiquement dans le cadre du projet SyntSem.

Désambiguïsation sémantique automatique
corpus sémantiquement étiqueté
cooccurrences

This paper describes a study on cooccurrence-based criteria for automatic word sense disambiguation. We use a decision-list algorithm which selects the best disambiguating cue in the target context. The algorithm is tested on 60 words equally distributed among three parts of speech (noun, adjective and verb) with a fine sense granularity. We present the results obtained by each criterion evaluated in an independent way and we discuss the characteristics which differentiate the three parts of speech studied. The study uses a French sense-tagged corpus developed in the SyntSem project.

Word sense disambiguation, sense tagged corpora, cooccurrences


Nouvelle approche de la sélection de vocabulaire pour la détection de thème

Abstract: En reconnaissance de la parole, un des moyens d’améliorer les performances des systèmes est de passer par l’adaptation des modèles de langage. Une étape cruciale de ce processus consiste à détecter le thème du document traité et à adapter ensuite le modèle de langage. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de création des vocabulaires utilisés pour la détection de thème. Cette dernière est fondée sur le développement de vocabulaires spécifiques et caractéristiques des différents thèmes. Nous montrons que cette approche permet non seulement d’améliorer les performances des méthodes, mais exploite également des vocabulaires de taille réduite. De plus, elle permet d’améliorer de façon très significative les performances de méthodes de détection lorsqu’elles sont combinées.

Détection de thème
création de vocabulaire
combinaison

One way to improve performance of Automatic Speech Recognition (ASR) systems consists in adapting language models. We are particularly interested in adapting language models to the topic related in data. Before adapting the language model, this topic has to be detected. In this work, we present a new way to create vocabularies used to detect the topic in a given text. This new method results in the improvement of topic detection performance of the methods studied, it also results in the reduction of the vocabulary size required. Finally, we show a large improvement of the performance when combining topic identification methods, when new vocabularies are used.

Topic detection, vocabulary creation, combination


Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique

Abstract: L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de "similarités"de surface.

Analyse
Classification
Extraction d’information

This paper presents the assumption that discourse analysis, when perfomed by a robust parser backed up by an accurate semantic model, is a classification tool as efficient as statistical methods. To study the capabilities of discourse analysis in classification, we have used a parser for French, SYGMART, and applied it to a real project of press articles classification. This article presents the results of this research (on a corpus of 4843 texts), and tries to show that automatic discourse analysis, when possible, is an efficient way of classification through meaning discrimination, and not simply relying on surface similarities recognition.

Parsing, Categorization, Information Extraction


Extraction de couples nom-verbe sémantiquement liés : une technique symbolique automatique

Abstract: Dans le modèle du Lexique génératif (Pustejovsky, 1995), certaines propriétés sémantiques des noms sont exprimées à l’aide de verbes. Les couples nom-verbe ainsi formés présentent un intérêt applicatif notamment en recherche d’information. Leur acquisition sur corpus constitue donc un enjeu, mais la découverte des patrons qui les définissent en contexte est également importante pour la compréhension même du modèle du Lexique génératif. Cet article présente une technique entièrement automatique permettant de répondre à ce double besoin d’extraction sur corpus de couples et de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques. Elle combine pour ce faire deux approches d’acquisition— l’approche statistique et l’approche symbolique— en conservant les avantages propres à chacune d’entre elles : robustesse et automatisation des méthodes statistiques, qualité et expressivité des résultats des techniques symboliques.

extraction de patrons morpho-syntaxiques et sémantiques

In the Generative Lexicon framework (Pustejovsky, 1995), some semantic properties of common nouns are expressed with the help of verbs. These noun-verb pairs are relevant in various domains, especially in Information Retrieval. Their corpus-based acquisition is thus an interesting issue; moreover discovering the contextual patterns in which these pairs can occur is also important in order to understand the Generative Lexicon model. This paper presents a fully automated technique that allows us to acquire from a corpus both noun-verb pairs, and semantic and morpho-syntactic patterns. This technique combines two acquisition approaches—the statistical one and the symbolic one—and keeps advantages of each approach: robustness and automation of statistical methods, quality of the results and expressiveness of symbolic ones.

Lexicon acquisition, morpho-syntactic and semantic pattern extraction, Generative Lexicon, inductive logic programming, bootstrapping, semi-supervised learning


Une plate-forme de conception et dexploitation dune grammaire darbres adjoints lexicalisés

Abstract: Dans cet article, nous présentons un ensemble doutils de conception et dexploitation pour des grammaires darbres adjoints lexicalisés. Ces outils sappuient sur une représentation XML des ressources (lexique et grammaire). Dans notre représentation, à chaque arbre de la grammaire est associé un hypertag décrivant les phénomènes linguistiques quil recouvre. De ce fait, la liaison avec le lexique se trouve plus compactée et devient plus aisée à maintenir. Enfin, un analyseur permet de valider les grammaires et les lexiques ainsi conçus aussi bien de façon interactive que différée sur des corpus.

Grammaire
analyse syntaxique
ressources lexicales
LTAG
représentation compacte du lexique

Grammar, parser, lexical resources, LTAG, compact lexical representation


Peut-on trouver la taille de contexte optimale en désambiguïsation sémantique?

Abstract: Dans la tâche de désambiguïsation sémantique, la détermination de la taille optimale de fenêtre de contexte à utiliser, a fait l'objet de plusieurs études. Dans cet article, nous proposons une approche à deux niveaux pour répondre à cette problématique de manière automatique. Trois systèmes concurrents à base d'arbres de classification sémantique sont, dans un premier temps, utilisés pour déterminer les trois sens les plus vraisemblables d'un mot. Ensuite, un système décisionnel tranche entre ces sens au regard d'un contexte plus étendu. Les améliorations constatées lors d'expériences menées sur les données de SENSEVAL-1 et vérifiées sur les données SENSEVAL-2 sont significatives.

Désambiguïsation sémantique
arbres de classification sémantique

The determination of context length to use for Word Sense Disambiguation (WSD) has been the object of several studies. In this paper, we propose to use a monitoring system in order to select automatically the optimal window size among three possibilities. We used a two-step strategy based on Semantic Classification Trees (SCT) and on a similarity measure. Whereas SCTs are employed on a short window size of 3, 5 and 7 words, the technique based on similarity measure is appllied to a ‘wider’ context size. The improvements observed in the SENSEVAL-1 lexical-sample task are verified on the SENSEVAL-2 data.

Word sense disambiguation, semantic classification trees, monitoring system


Représentation sémantique sous-spécifiée pour les conjonctions de subordination

Abstract: Cet article concerne les phrases complexes avec deux conjonctions de subordination. Nous montrerons que de telles phrases peuvent s’interpréter de quatre façons différentes. Il s’agit donc de formes fortement ambiguës pour lesquelles il est opportun d’avoir recours à des représentations sémantiques sous-spécifiées, et c’est ce que nous proposerons.

SDRT (Segmented Discourse représentation Theory)

LTAG (Lexicalized Tree Adjoining Grammar)

This paper concerns sentences with two subordination conjunctions. It shows that such sentences can be given four interpretations. They are heavily ambiguous forms for which an underspecified semantic representation is proposed.

Discourses, SDRT, DAG, Underspecified semantic representation, LTAG


Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable

Abstract: La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

Système de question-réponse
recherche d’information
fiabilité des réponses

A question answering system will be more convincing if it can give a user elements concerning the reliability of it propositions. In order to address this problem, we choose to take the advice of several searches. First we search for answers in a reliable document collection, and second on the Web. When the two sources of knowledge give the system QALC common answers, we are confident with them and boost them at the first places.

Question answering system, information retrieval, answer reliability


Apprentissage Automatique de Paraphrases pour l’Amélioration d’un Système de Questions-Réponses

Abstract: Dans cet article, nous présentons une méthodologie d’apprentissage faiblement supervisé pour l’extraction automatique de paraphrases à partir du Web. À partir d’un seule exemple de paire (prédicat, arguments), un corpus est progressivement accumulé par sondage duWeb. Les phases de sondage alternent avec des phases de filtrage, durant lesquelles les paraphrases les moins plausibles sont éliminées à l’aide d’une procédure de clustering non supervisée. Ce mécanisme d’apprentissage s’appuie sur un système de Questions-Réponses existant et les paraphrases apprises seront utilisées pour en améliorer le rappel. Nous nous concentrons ici sur le mécanisme d’apprentissage de ce système et en présentons les premiers résultats.

Questions-Réponses
Apprentissage Automatique
Acquisition de Paraphrase

In this paper, we present a nearly unsupervised learning methodology for automatically extracting paraphrases from theWeb. Starting with one single instance of a pair (predicate,arguments), a corpus is incrementally built by sampling the Web. Sampling stages alternate with filteringstages, during which implausible paraphrases are filtered out using an EM-based unsupervised clustering procedure. This learning machinery is built on top of an existing questionanswering system and the learnt paraphrases will eventually be used to improve its recall. We focus here on the learning aspect of this system and report preliminary results.

Question Answering, Machine Learning, Paraphrase extraction


La topologie comme interface entre syntaxe et prosodie : un système de génération appliqué au grec moderne

Abstract: Dans cet article, nous développons les modules syntaxique et topologique du modèle Sens- Texte et nous montrons lutilité de la topologie comme représentation intermédiaire entre les représentations syntaxique et phonologique. Le modèle est implémenté dans un générateur et nous présentons la grammaire du grec moderne dans cette approche.

grammaires de dépendance
ordre des mots
prosodie
topologie
générateur de parole
grec

In this paper, we develop the syntactic and topological modules of the Meaning-Text model. We show the use of topology as the interface of syntax and phonology. The model is implemented in a speech generator and we present its Greek grammar.

dependency grammar, word order, prosody, topology, language generation, Greek


Entre syntaxe et sémantique : Normalisation de la sortie de l’analyse syntaxique en vue de l’amélioration de l’extraction d’information à partir de textes

Abstract: Cet article présente la normalisation de la sortie d’un analyseur robuste de l’anglais. Nous montrons quels sont les enrichissements que nous avons effectués afin de pouvoir obtenir à la sortie de notre analyseur des relations syntaxiques plus générales que celles que nous offrent habituellement les analyseurs robustes existants. Pour cela nous utilisons non seulement des propriétés syntaxiques, mais nous faisons appel aussi à de l’information de morphologie dérivationnelle. Cette tâche de normalisation est menée à bien grâce à notre analyseur XIP qui intègre tous les traitements allant du texte brut tout venant au texte normalisé. Nous pensons que cette normalisation nous permettra de mener avec plus de succès des tâches d’extraction d’information ou de détection de similarité entre documents.

normalisation en vue de l’extraction d’information

This article presents our work on the normalization of the output of a robust dependency parser for English. We show how we have enriched our grammar to yield syntactic relations that are more general than those usually obtained with other available robust parsers. In order to achieve this result, we use syntactic properties, together with derivational morphology information. This normalization task is carried out with XIP which handles all the process that transform our input text into its normalized output. We consider that this normalization will improve the result of information extraction and similarity detection process between documents.

robust parsing, normalization for information extraction


Lidentification des structures discursives engendrées par les cadres organisationnels

Abstract: Cet article présente tout dabord une analyse linguistique des cadres organisationnels et son implémentation informatique. Puis à partir de ce travail, une modélisation généralisable à lensemble des cadres de discours est proposée. Enfin, nous discutons du concept dindicateur proposé dans le cadre théorique de lexploration contextuelle.

Séries de cadres organisationnels
marqueurs dintégration linéaire
cadres de discours
segmentation automatique de textes
méthode dexploration contextuelle
filtrage automatique de textes

To begin with, this paper outlines a linguistic analysis of textual enumerating frameworks and its computational making. Then, from this work, a modelling for all textual frameworks is suggested. Finally, we discuss the relevance of the concept of clue which is central in the theoretical framework of contextual exploration method.

Enumerating frameworks, linear integration markers, discourse frames, automatic text segmentation, contextual exploration method, automatic text filtering


Vers la compréhension automatique de la parole : extraction de concepts par réseaux bayésiens

Abstract: La compréhension automatique de la parole peut être considérée comme un problème d’association entre deux langages différents. En entrée, la requête exprimée en langage naturel et en sortie, juste avant l’étape d’interprétation, la même requête exprimée en terme de concepts. Un concept représente un sens bien déterminé. Il est défini par un ensemble de mots partageant les mêmes propriétés sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode à base de réseau bayésien pour l’extraction automatique des concepts ainsi que trois approches différentes pour la représentation vectorielle des mots. Ces représentations aident un réseau bayésien à regrouper les mots, construisant ainsi la liste adéquate des concepts à partir d’un corpus d’apprentissage. Nous conclurons cet article par la description d’une étape de post-traitement au cours de laquelle, nous étiquetons nos requêtes et nous générons les commandes SQL appropriées validant ainsi, notre approche de compréhension.

Compréhension de la parole
concepts sémantiques
réseaux bayésiens
étiquetage sémantique
catégorisation automatique

The automatic speech understanding can be considered as association problem between two different languages. At the entry, the request expressed in natural language and at the end, just before the stage of interpretation, the same request is expressed in term of concepts. One concept represents given meaning, it is defined by the set of words sharing the same semantic properties. In this paper, we propose a new Bayesian network based method to automatically extract the underlined concepts. We also propose three different approaches for the vector representation of words. These representations help Bayesian network to build the adequate list of concepts for the considered application. We finish this paper by description of the postprocessing step during which, we label our sentences and we generate the corresponding SQL queries. This step allows us to validate our speech understanding approach.

Speech understanding, semantic concepts, Bayesian networks, semantic labelling, automatic categorization


Les signes grammaticaux dans l’interface sémantique-syntaxe d’une grammaire d’unification

Abstract: Cet article présente une grammaire d’unification dans laquelle les morphèmes grammaticaux sont traités similairement aux morphèmes lexicaux!: les deux types de morphèmes sont traités comme des signes à part entière et sont décris par des structures élémentaires qui peuvent s’unifier directement les unes aux autres (ce qui en fait une grammaire de dépendance). Nous illustrerons notre propos par un fragment de l’interface sémantique-syntaxe du français pour le verbe et l’adjectif!: voix, modes, temps, impersonnel et tough-movement.

Morphème grammatical
interface syntaxe-sémantique
grammaire d’unification
grammaire de dépendance
HPSG
passif
impersonnel
tough-movement

This paper presents a unification grammar where the grammatical morphemes are handled as the lexical morphemes: Both kinds of morphemes are handled as signs and described by elementary structures which directly unify to each other (making the grammar a dependency grammar). Our purpose will be illustrated by a fragment of the semantics-syntax interface of French for verbs and adjectives: voices, moods, tenses, impersonal, and tough-movement.

Grammatical morpheme, syntax-semantics interface, unification grammar, dependency grammar, passive, impersonal, tough-movement


Une caractérisation de la pertinence pour les actions de référence

Abstract: Que ce soit pour la compréhension ou pour la génération d’expressions référentielles, la Théorie de la Pertinence propose un critère cognitif permettant de comparer les pertinences de plusieurs expressions dans un contexte linguistique. Nous voulons ici aller plus loin dans cette voie en proposant une caractérisation précise de ce critère, ainsi que des pistes pour sa quantification. Nous étendons l’analyse à la communication multimodale, et nous montrons comment la perception visuelle, le langage et le geste ostensif interagissent dans la production d’effets contextuels. Nous nous attachons à décrire l’effort de traitement d’une expression multimodale à l’aide de traits. Nous montrons alors comment des comparaisons entre ces traits permettent d’exploiter efficacement le critère de pertinence en communication homme-machine. Nous soulevons quelques points faibles de notre proposition et nous en tirons des perspectives pour une formalisation de la pertinence.

Pertinence
référence aux objets
dialogue multimodal
effets contextuels
effort de traitement

For automatic comprehension or generation of referring expressions, Relevance Theory proposes a cognitive criterion that allows to compare the relevance of several expressions in a linguistic context. We want here to pursue this work. We propose a more precise characterization of this criterion and foundations for its computation. We extend the analysis to multimodal communication, and we show how visual perception, speech and gesture present multiple interactions between each other in the production of contextual effects. We describe with some features the processing effort of a multimodal expression. Then we show how comparisons between these features lead to an efficient exploitation of the relevance criterion in man-machine dialogue. We raise some weak points of our proposal and we deduce future plans for a formalization of relevance.

Relevance, reference to objects, multimodal dialogue, contextual effects, processing effort


De la traduction probabiliste aux mémoires de traduction (ou l’inverse)

Abstract: En dépit des travaux réalisés cette dernière décennie dans le cadre général de la traduction probabiliste, nous sommes toujours bien loin du jour où un engin de traduction automatique (probabiliste ou pas) sera capable de répondre pleinement aux besoins d’un traducteur professionnel. Dans une étude récente (Langlais, 2002), nous avons montré comment un engin de traduction probabiliste pouvait bénéficier de ressources terminologiques extérieures. Dans cette étude, nous montrons que les techniques de traduction probabiliste peuvent être utilisées pour extraire des informations sous-phrastiques d’une mémoire de traduction. Ces informations peuvent à leur tour s’avérer utiles à un engin de traduction probabiliste. Nous rapportons des résultats sur un corpus de test de taille importante en utilisant la mémoire de traduction d’un concordancier bilingue commercial.

Traduction automatique
mémoire de traduction sous-phrastique
alignement sous-phrastique

Despite the exciting work accomplished over the past decade in the field of Statistical Machine Translation (SMT), we are still far from the point of being able to say that machine translation fully meets the needs of real-life users. In a previous study (Langlais, 2002), we have shown how a SMT engine could benefit from terminological resources, especially when translating texts very different from those used to train the system. In the present paper, we discuss the opening of SMT to examples automatically extracted from a Translation Memory (TM). We report results on a fair-sized translation task using the database of a commercial bilingual concordancer.

Automatic translation, translation memories, word alignment


Une analyse des emplois du démonstratif en corpus

Abstract: Cet article propose une nouvelle classification des utilisations des démonstratifs, une mise en oeuvre de cette classification dans une analyse de corpus et présente les resultats obtenus au terme de cette analyse. La classification proposée est basée sur celles existant dans la littérature et étendues pour permettre la génération de groupes nominaux démonstratifs. L’analyse de corpus montre en particulier que la nature "reclassifiante" du démonstratif lui permet d’assumer deux fonctions (une fonction anaphorique et une fonction de support pour de l’information nouvelle) et qu’il existe des moyens variés de réaliser ces fonctions.

Démonstratifs
analyse de corpus
annotation de corpus
génération de texte

This paper presents a new classification for the use of demonstrative descriptions, its application in a corpus analysis and the results of this analysis. The proposed classification is based on the existing literature and extended to support the generation of demonstrative NPs. The corpus analysis shows in particular, that the "reclassifying power" of the demonstrative allows it to perform two functions (anaphora and supporting new information) and that there are various ways of realising these functions.

Demonstrative, corpus analysis, corpus annotation, text generation


MULTI-ANALYSE vers une analyse syntaxique plus fiable

Abstract: Dans cet article, nous proposons de montrer que la combinaison de plusieurs analyses syntaxiques permet d’extraire Panalyse la plus fiable pour une phrase donnée. De plus, chaque information syntaxique sera affectée d’un score de confiance déterminé selon le nombre d’analyseurs syntaxiques la confirmant. Nous verrons que cette approche implique l’étude des différents analyseurs syntaxiques existants ainsi que leur évaluation.

Analyseurs syntaxiques
Combinaison d’informations
Evaluation

In this paper, we propose an algorithm of combination between several syntactic parses in order to extract the most reliable syntactic parse for the sentence given and to affect these syntactical informations with the confidence rate, determined with regard to the number of parsers returning the same information. This approach involves the study of syntactic parsers and their evaluation.

Syntactic parsers, Information combination, Evaluation


Apprentissage discriminant pour les Grammaires à Substitution d'Arbres

Abstract: Les grammaires stochastiques standards utilisent des modèles probabilistes de nature générative, fondés sur des probabilités de récriture conditionnées par le symbole récrit. Les expériences montrent qu'elles tendent ainsi par nature à pénaliser les dérivations les plus longues pour une meme entrée, ce qui n'est pas forcément un comportement souhaitable, ni en analyse syntaxique, ni en reconnaissance de la parole. Dans cet article, nous proposons une approche probabiliste non-générative du modèle STSG (grammaire stochastique à substitution d'arbres), selon laquelle les probabilités sont conditionnées par les feuilles des arbres syntaxiques plutot que par leur racine, et qui par nature fait appel à un apprentissage discriminant. Plusieurs expériences sur ce modèle sont présentées.

STSG
Gibbs-Markov
Maximum d'Entropie
Vraisemblance Conditionnelle

Standard stochastic grammars use generative probabilistic models, focussing on rewriting probabilities conditioned by the rewritten symbol. Such grammars therefore tend to give penalty to longer derivations of the same input, which could be a drawback when they are used for analysis (e.g. speech recognition). In this contribution, we propose a novel non-generative probabilistic model of STSGs (Stochastic Tree Substitution Grammars), where probabilities are conditioned by the leaves of the syntactic trees (i.e. the input symbols) rather than by the root. Several experiments of this new model are presented.

STSG, Gibbs-Markov, Maximum Entropy, Conditionnal likelihood


Amélioration de liens entre acceptions par fonctions lexicales vectorielles symétriques

Abstract: Dans le cadre du projet Papillon qui vise à la construction de bases lexicales multilingues par acceptions, nous avons défini des stratégies pour peupler un dictionnaire pivot de liens interlingues à partir d’une base vectorielle monolingue. Il peut y avoir un nombre important de sens par entrée et donc l’identification des acceptions correspondantes peut être erronée. Nous améliorons l’intégrité de la base d’acception grâce à des agents experts dans les fonctions lexicales comme la synonymie, l’antonymie, l’hypéronymie ou l’holonymie. Ces agents sont capable de calculer la pertinence d’une relation sémantique entre deux acceptions par les diverses informations lexicales récoltées et les vecteurs conceptuels. Si une certaine pertinence est au-dessus d’un seuil, ils créent un lien sémantique qui peut être utilisé par d’autres agents chargés par exemple de la désambiguïsation ou du transfert lexical. Les agents vérifiant l’intégrité de la base cherchent les incohérences de la base et en avertissent les lexicographes le cas échéant.

représentation thématique
vecteurs conceptuels
fonctions lexicales
acceptions

In the framework of the Papillon project, we have defined strategies for populating a pivot dictionnary of interlingual links from monolingual vectorial bases. There are quite a number of acceptions per entry thus, the proper identification may be quite troublesome and some added clues beside acception links may be useful. We improve the integrity of the acception base through well known semantic relations like synonymy, antonymy, hyperonymy and holonymy relying on lexical functions agents. These semantic relation agents can compute the pertinence of a semantic relation between two acceptions thanks to various lexical informations and conceptual vectors. When a given pertinence score is above a threshold they create a semantic link which can be walked through by other agents in charge of WSD ot lexical transfert. Base integrity agents walk throw the acceptions, look for incoherences in the base and emit warning toward lexicographs when needed.

thematic representation, conceptuals vectors, lexical functions, acceptions


Une grammaire formelle du créole martiniquais pour la génération automatique

Abstract: Nous présenterons dans cette communication les premiers travaux de modélisation informatique d’une grammaire de la langue créole martiniquaise, en nous inspirant des descriptions fonctionnelles de Damoiseau (1984) ainsi que du manuel de Pinalie & Bernabé (1999). Prenant appui sur des travaux antérieurs en génération de texte (Vaillant, 1997), nous utilisons un formalisme de grammaires d’unification, les grammaires d’adjonction d’arbres (TAG d’après l’acronyme anglais), ainsi qu’une modélisation de catégories lexicales fonctionnelles à base syntaxico-sémantique, pour mettre en oeuvre une grammaire du créole martiniquais utilisable dans une maquette de système de génération automatique. L’un des intérêts principaux de ce système pourrait être son utilisation comme logiciel outil pour l’aide à l’apprentissage du créole en tant que langue seconde.

Créole Martiniquais Grammaire TAG Génération

In this article, some first elements of a computational modelling of the grammar of the Martiniquese French Creole dialect are presented. The sources of inspiration for the modelling is the functional description given by Damoiseau (1984), and Pinalie’s & Bernabé’s (1999) grammar manual. Based on earlier works in text generation (Vaillant, 1997), a unification grammar formalism, namely Tree Adjoining Grammars (TAG), and a modelling of lexical functional categories based on syntactic and semantic properties, are used to implement a grammar of Martiniquese Creole which is used in a prototype of text generation system. One of the main applications of the system could be its use as a tool software supporting the task of learning Creole as a second language.

Creole, Martiniquese, Grammar, TAG, Generation


Cartographie lexicale pour la recherche d'information

Abstract: Nous décrivons un algorithme, HyperLex, de détermination automatique des différents usages dun mot dans une base textuelle sans utilisation dun dictionnaire. Cet algorithme basé sur la détection des composantes de forte densité du graphe des cooccurrences de mots permet, contrairement aux méthodes précédemment proposées (vecteurs de mots), disoler des usages très peu fréquents. Il est associé à une technique de représentation graphique permettant à lutilisateur de naviguer de façon visuelle à travers le lexique et dexplorer les différentes thématiques correspondant aux usages discriminés.

Désambiguïsation lexicale
recherche dinformation
interfaces graphiques

We describe the HyperLex algorithm for automatic discrimination of word uses in a textual database. The algorithm does not require a dictionary. It detects high density components in the word-cooccurrence graph, and, contrary to previous methods (word vectors), enables the recognition of very low frequency uses. HyperLex is associated with a graphic representation technique that makes it possible to navigate through the lexicon and explore visually the various themes corresponding to the discriminated uses.

Lexical disambiguation, information retrieval, graphic interfaces


Application d’algorithmes de classification automatique pour la détection des contenus racistes sur l’Internet

Abstract: Le filtrage de contenus illicites sur Internet est une problématique difficile qui est actuellement résolue par des approches à base de listes noires et de mots-clés. Les systèmes de classification textuelle par apprentissage automatique nécessitant peu d’interventions humaines, elles peuvent avantageusement remplacer ou compléter les méthodes précédentes pour faciliter les mises à jour. Ces techniques, traditionnellement utilisées avec des catégories définies par leur sujet (économie ou sport par exemple), sont fondées sur la présence ou l’absence de mots. Nous présentons une évaluation de ces techniques pour le filtrage de contenus racistes. Contrairement aux cas traditionnels, les documents ne doivent pas être catégorisés suivant leur sujet mais suivant le point de vue énoncé (raciste ou antiraciste). Nos résultats montrent que les classifieurs, essentiellement lexicaux, sont néanmoins bien adaptées : plus de 90% des documents sont correctement classés, voir même 99% si l’on accepte une classe de rejet (avec 20% d’exemples non classés).

Classification automatique
Rocchio
kPPV
SVM
Internet
filtrage de l’information

Filtering of illicit contents on the Internet is a difficult issue which is currently solved with black lists and keywords. Machine-learning text categorization techniques needing little human intervention can replace or complete the previous methods to keep the filtering up-to-date easily. These echniques, usually used with topic classes (economy or sport for instance), are based on the presence or absence of words.We present an evaluation of these techniques for racism filtering. Unlike the traditional systems, documents are not categorized according to their main topic but according to the expressed point of view (racist or anti-racist). Our results show that these lexical techniques are well adapted : more than 90% of the documents are correctly classified, or even 99% if a rejection class is accepted (20% of the examples are not classified).

Text classification, Rocchio, kNN, SVM, Internet, information filtering


Apprentissage de relations morphologiques en corpus

Abstract: Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.

Morphologie
apprentissage
corpus
langue de spécialité
médecine

We propose a method to learn derivational morphological relations from a corpus. It relies on corpus cooccurrence of formally similar words, with additional filtering on the form of derived words. It is implemented and tested on a medical corpus. The relations obtained before filtering have an average precision of 75.6% at rank 5000 (150-word window). A detailed examination of derived adjectives for a sample of 633 anatomy nouns shows a good precision of 85–91% and a moderate recall of 32–34%. We discuss these results and propose directions for improvement.

Morphology, learning, corpus, specialized language, medicine


Une métagrammaire pour les noms prédicatifs du français

Abstract: La grammaire FTAG du français a vu ces dernières années ses données s’accroître très fortement. D’abord écrits manuellement, les arbres qui la composent, ont ensuite été générés semi-automatiquement grâce à une Métagrammaire, développée tout spécialement. Après la description des verbes en 1999, puis celle des adjectifs en 2001-2002, c’est maintenant au tour des verbes supports et des noms prédicatifs de venir enrichir les descriptions syntaxiques de la grammaire. Après un rappel linguistique et technique des notions de verbe support et de métagrammaire, cet article présente les choix qui ont été entrepris en vue de la description de ces nouvelles données.

Grammaires d’arbres adjoints
FTAG
noms prédicatifs
verbes supports
métagrammaire
ordre des constituants

We present here a new implementation of support verbs for the FTAG grammar, a french implementation of the Tree Adjoining Grammar model. FTAG has know over the years many improvements. (Candito, 1999) hence integrated an additional layer of syntactic representation within the system. The layer, we called MetaGrammar let us improve the syntactic coverage of our grammar by genrating semi-automatically thousands of new elementary trees.

Tree-Adjoining Grammars, FTAG, predicative noun, support verb constructions, metagrammar, constituency order


Remarques et perspectives sur les langages de prégroupe d’ordre 1/2

Abstract: Cet article traite de l’acquisition automatique des grammaires de Lambek, utilisées pour la modélisation syntaxique des langues. Récemment, des algorithmes ont été proposés dans le modèle d’apprentissage de Gold, pour certaines classes de grammaires catégorielles. En revenche, les grammaires de Lambek rigides ou k-valuées ne sont pas apprenables à partir des chaînes. Nous nous intéressons ici au cas des grammaires de prégroupe. Nous montrons que la classe des grammaires de prégroupe n’est pas apprenable à partir des chaînes, même si on limite fortement l’ordre des types (ordre 1/2) ; notre preuve revient à construire un point limite pour cette classe.

Acquisition automatique
inférence grammaticale
modèle de Gold
prégroupe

The article is concerned by the automatic acquistion of some grammars introduced by Lambek that are used for modeling the syntax of natural languages. Recently, some algorithms have been proposed in the model of Gold for several classes of categorial grammars. On the other hand, rigid or k-valued Lambek calculus grammars are not learnable from strings. We study here pregroup grammars. We prove that rigid grammars are not learnable from strings even if the order of types are bound by a constant (1/2) ; Our proof gives a limit point for this class of grammars.

Automatic acquisition, grammatical inference, model of Gold, pregoup


Indexation discursive pour la navigation intradocumentaire : cadres temporels et spatiaux dans l’information géographique

Abstract: Cet article concerne la structuration automatique de documents par des méthodes linguistiques. De telles procédures sont rendues nécessaires par les nouvelles tâches de recherche d’information intradocumentaires (systèmes de questions-réponses, navigation sélective dans des documents...). Nous développons une méthode exploitant la théorie de l’encadrement du discours de Charolles, avec une application visée en recherche d’information dans les documents géographiques - d’où l’intérêt tout particulier porté aux cadres spatiaux et temporels. Nous décrivons une implémentation de la méthode de délimitation de ces cadres et son exploitation pour une tâche d’indexation intratextuelle croisant les critères spatiaux et temporels avec des critères thématiques.

Analyse automatique de discours
Cadres de discours
Recherche d’information
Document géographique

This paper proposes linguistics-based methods for the automatic identification of text segments. Such procedures are required by new tasks appearing in intra-document information retrieval (question-answer systems, selective browsing). Our method is based on Charolles’ theory of discourse framing and focuses on temporal and spatial frames. We describe an implementation of our method for determining frame boundaries and its exploitation for intradocument indexing combining spatial, temporal and thematic criteria.

Automatic discourse analysis, Discourse framing, Information retrieval, Geographical documents


Identification automatique des valeurs temporelles dans les textes

Abstract: Cet article présente une application qui associe un certain nombre de valeurs sémantiques à des segments textuels en vue de proposer un traitement automatique de la temporalité dans les textes. Il s’agit d’automatiser une analyse sémantique de surface à l’aide de règles heuristiques d’exploration contextuelle et d’une base organisée de marqueurs linguistiques.

Traitement aspectuo-temporel
temps
temporalité
exploration contextuelle
analyse sémantique de surface
ressources linguistiques

This paper presents a system which associates semantic Values with textual segments in order to propose an automatic processing of temporality in texts. The purpose is to automate a semantic analysis driven with contextual exploration heuristic rules and an organized data base of linguistic markers.

Aspecto-temporal processing, time, temporality, contextual exploration, semantic analysis, linguistic resources


Structuration automatique de preuves mathématiques : de la logique à la rhétorique

Abstract: Nous présentons dans ses grandes lignes un modèle de structuration de documents pour la génération automatique de preuves mathématiques. Le modèle prend en entrée des sorties d’un prouveur automatique et vise à produire des textes dont le style s’approche le plus possible des démonstrations rédigées par des humains. Cela implique la mise au point d’une stratégie de planification de document capable de s’écarter de la structure purement logique de la preuve. La solution que nous proposons consiste à intégrer de manière simple des informations de type intentionnel afin d’enrichir la structure rhétorique finale du texte.

Génération automatique de textes
détermination de contenu
logiques de description
structuration de document
SDRT

NLG, content determination, description logics, document structuring, SDRT


CoRRecT : Démarche coopérative pour l’évaluation de systèmes de reconnaissance de termes

Abstract: La reconnaissance de termes dans les textes intervient dans de nombreux domaines du Traitement Automatique des Langues Naturelles, qu’il s’agisse d’indexation automatique, de traduction, ou d’extraction de connaissances. Nous présentons une méthodologie d’évaluation de Systèmes de Reconnaissance de Termes (SRT) qui vise à minimiser le temps d’expertise des spécialistes en faisant coopérer des SRT. La méthodologie est mise en oeuvre sur des textes en anglais dans le domaine de la chimie des métaux et à l’aide de deux SRT : FASTR et SYRETE. Le banc de test construit selon cette méthodologie a permis de valider les SRT et d’évaluer leurs performances en termes de rappel et de précision.

évaluation de la reconnaissance de termes

Recognizing terms in texts is useful in many Natural Language Processing applications : automatic indexation, summarization, translation, or knowledge extraction. We present a new methodology to evaluate Term Recognition Systems (TRS) so as to minimize the time required by experts to evaluate the results. This is done by making several TRS cooperate. This methodology is applied on English texts on metal chemistry with two systems : FASTR and SYRETE. The test bank we compiled evaluated the two systems and calculated the recall and precision rates.

Recognition of terms, Term Recognition System, TRS, FASTR, SYRETE


Filtrage thématique d’un réseau de collocations

Abstract: Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.

Collocations
cooccurrences lexicales
réseaux lexicaux thématiques
analyse thématique

Lexical networks such as WordNet are known to have a lack of topical relations although these ones are very useful for tasks such as text summarization or information extraction. In this article, we present a method for automatically building from a large corpus a lexical network whose relations are preferably topical ones. As it does not rely on resources such as dictionaries, this method is based on self-bootstrapping: a collocation network is first built from a corpus and then, is filtered by using the words of the corpus that are selected by the initial network. We report an evaluation about topic segmentation showing that the results got with the filtered network are the same as the results got with the initial network although the first one is signicantly smaller than the second one.

Collocations, lexical cooccurrences, topical lexical networks, topic analysis


Une méthode non supervisée d’apprentissage sur le Web pour la résolution d’ambiguïtés structurelles liées au rattachement prépositionnel

Abstract: Dans cet article, nous proposons une méthode non supervisée d’apprentissage qui permet d’améliorer la désambiguïsation du rattachement prépositionnel dans le cadre d’un analyseur robuste à base de règles pour le français. Les rattachements ambigus d’une première analyse sont transformés en requêtes sur leWeb dans le but de créer un grand corpus qui sera analysé et d’où seront extraites automatiquement des informations lexicales et statistiques sur les rattachements. Ces informations seront ensuite utilisées dans une deuxième analyse pour lever les ambiguïtés des rattachements. L’avantage d’une telle méthode est la prise en compte de cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles. En effet, les mesures statistiques (poids) sont associées à des mots apparaissant initialement dans une même relation de dépendance, c’est-à-dire, des attachements produits par le parseur lors d’une première analyse.

In this paper we describe an unsupervised method which improves the disambiguation of prepositional attachments in an existing rule-based dependency parser for French. The results obtained after a first analysis (ambiguous attachments) are transformed into queries to the Web in order to obtain a very big corpus. This big corpus being parsed, lexical and statistical information is extracted to create a database that will be used in a second analysis to disambiguate conflictual attachments. The advantage of such a method is to take into account syntactic cooccurrences as opposed to rough textual co-occurrences. That means that statistical measures (weights) are associated to words already co-occurring in a dependency relation, that is, attachments yield by the parser after a first analysis.

Robust parsing, dependency grammars, unsupervised learning, prepositional phrase attachment resolution


Bases de connaissances pour asseoir la crédibilité des réponses d’un système de Q/R

Abstract: Cet article présente un prototype de Question/Réponse (Q/R) impliquant un ensemble de bases de connaissances (BC) dont l’objectif est d’apporter un crédit supplémentaire aux réponses candidates trouvées. Ces BC et leur influence sur la stratégie dordonnancement mise en uvre sont décrites dans le cadre de la participation du système à la campagne Q/R de TREC-2002.

Système de Question/Réponse
Bases de Connaissances

This paper presents a Question-Answering system using Knowledge Databases (KDB) to validate answers candidates.

Question Answering system, Knowledge Databases


Un logiciel pour la mise au point de grammaires pour le filtrage d’information en arabe (cas de l’information citationnelle)

Abstract: Nous présentons dans ce travail un logiciel de mise au point de grammaires pour le traitement morpho-syntaxique de l’arabe et l’établissement de grammaires pour le filtrage et l’extraction d’information en arabe. Ce logiciel est fondé sur le principe des automates. L’analyse morpho-syntaxique de l’arabe est réalisé sans le recours au lexique.

Sarfiyya
traitement automatique de l’arabe
automate
filtrage d’information
citation

We present in this work a software of grammars development for the arabic morpho-syntactical processing and for the construction of filtering grammars and information retrieval. This software is founded on the automata. It can parse arabic text without lexicon.

Sarfiyya, Arabic processing, automaton, information retrieval


MDA-XML : une expérience de rédaction contrôlée multilingue basée sur XML

Abstract: Nous décrivons dans cet article l’implantation d’un système de rédaction contrôlée multilingue dans un environnement XML. Avec ce système, un auteur rédige interactivement un texte se conformant à des règles de bonne formation aux niveaux du contenu sémantique et de la réalisation linguistique décrites par un schéma XML. Nous discutons les avantages de cette approche ainsi que les difficultés rencontrées lors du développement de ce système. Nous concluons avec un exemple d’application à une classe de documents pharmaceutiques.

We describe an XML implementation of a multilingual authoring system. Using this system, an author can interactively write a text conforming to well-formedness content and realization rules described by an XML schema. We discuss the advantages of such an approach as well as the problems we met during the implementation of our system. We show in the end an example of an application for a class of pharmaceutical documents.


Apport dun modèle de langage statistique pour la reconnaissance de lécriture manuscrite en ligne

Abstract: Dans ce travail, nous étudions lapport dun modèle de langage pour améliorer les performances des systèmes de reconnaissance de lécriture manuscrite en-ligne. Pour cela, nous avons exploré des modèles basés sur des approches statistiques construits par apprentissage sur des corpus écrits. Deux types de modèles ont été étudiés : les modèles n-grammes et ceux de type n-classes. En vue de lintégration dans un système de faible capacité (engin nomade), un modèle n-classe combinant critères syntaxiques et contextuels a été défini, il a permis dobtenir des résultats surpassant ceux donnés avec un modèle beaucoup plus lourd de type n-gramme. Les résultats présentés ici montrent quil est possible de prendre en compte les spécificités dun langage en vue de reconnaître lécriture manuscrite avec des modèles de taille tout à fait raisonnable.

Reconnaissance de lécriture manuscrite
modèle de langage
n-gramme
n-classe
perplexité

This works highlights the interest of a language model in increasing the performances of on-line handwriting recognition systems. Models based on statistical approaches, trained on written corpora, have been investigated. Two kinds of models have been studied: n-gram models and n-class models. In order to integrate it into small capacity systems (mobile device), a n-class model has been designed by combining syntactic and contextual criteria. It outperforms bulkier models based on n-gram. The results we obtain show that it is possible to take advantage of language specificities to recognize handwritten sentences by using reasonable size models.

Handwriting recognition, language modelling, n-gram, n-class, perplexity


Prototypage rapide et évaluation de modèles de dialogue finalisés

Abstract: L’objectif de cette contribution est de présenter l’intégration de la notion d’évaluation dans la méthodologie de prototypage rapide de modèles de dialogue développée et mise en oeuvre dans le cadre du projet InfoVox. L’idée centrale de cette méthodologie est de dériver un modèle de dialogue opérationnel directement à partir du modèle de la tâche à laquelle il est associé. L’intégration systématique de différents aspects de l’évaluation dans le processus de prototypage est alors utile afin d’identifier, dès la phase de conception, les qualités et défauts de l’interface. Toutes les conclusions présentées seront illustrées par des résultats concrets obtenus au cours d’expériences réalisées dans le cadre du projet InfoVox.

Evaluation
Dialogue Homme-Machine
Prototypage Rapide
Wizard-of-Oz


Le traitement automatique de la langue contre les erreurs judiciaires : une méthodologie danalyse systématique des textes dun dossier dinstruction

Abstract: Cet article présente une méthode danalyse systématique et scientifique des documents constituant un dossier dinstruction. Lobjectif de cette approche est de pouvoir donner au juge dinstruction de nouveaux moyens pour évaluer la cohérence, les incohérences, la stabilité ou les variations dans les témoignages. Cela doit lui permettre de définir des pistes pour mener de nouvelles investigations. Nous décrivons les travaux que nous avons réalisés sur un dossier réel puis nous proposons une méthode danalyse des résultats.

Catégorisation
synthèse
questionnabilité dun texte
traitement cognitifs dun texte
traitement automatique de la langue
Justice
dossier dinstruction

This article presents a systematic and scientific method to analyse the set of documents that constitutes a file of instruction. The goal of this approach is to give the examining magistrate new means to estimate the coherence, the incoherence, the stability or the variations in the testimonies. This analysis should help him in identifying the needs for new investigations. We applied our method to a real file and then we propose a way to read the results.

Text categorisation, text synthesis, text questionning, cognitive treatment of texts, Justice and natural language processing


Le contexte au service de la correction des graphies fautives arabes

Abstract: Les mots arabes sont lexicalement beaucoup plus proches les uns des autres que les mots français et anglais. Cette proximité a pour effet un grand nombre de propositions à la correction d'une forme erronée arabe. Nous proposons dans cet article une méthode qui prend en considération le contexte de l'erreur pour éliminer certaines propositions données par le correcteur. Le contexte de l'erreur sera dans un premier temps les mots voisinant l'erreur et s'étendra jusqu'à l'ensemble des mots du texte contenant l'erreur. Ayant été testée sur un corpus textuel contenant des erreurs réelles, la méthode que nous proposons aura permis de réduire le nombre moyen de propositions d'environ 75% (de 16,8 à 3,98 propositions en moyenne).

Langue
Arabe
Erreur orthographique
Correction automatique
Contexte

Arabic words are lexically closer to each other than can be English or French words. This proximity mainly results a great number of candidates given by a spelling corrector when processing an erroneous word. We address in this paper a new method aiming to reduce the number of proposals given by automatic Arabic spelling correction tools. We suggest the use of error's context in order to eliminate some correction candidates. Context will be nearby words and can be extended to all words in the text. Our method was tested on a corpus containing genuine errors and has yield good results. The average number of proposals has been reduced of about 75% (from 16,8 to 3,98 proposals on average).

Language, Arabic, Misspelled word, Automatic correction, Context


Introduction à la traduction guidée par l’exemple (Traduction par analogie)

Abstract: Le nombre d’approches en traduction automatique s’est multiplié dans les dernières années. Il existe entre autres la traduction par règles, la traduction statistique et la traduction guidée par l’exemple. Dans cet article je decris les approches principales en traduction automatique. Je distingue les approches qui se basent sur des règles obtenues par l’inspection des approches qui se basent sur des exemples de traduction. La traduction guidée par l’exemple se caractérise par la phrase comme unité de traduction idéale. Une nouvelle traduction est génerée par analogie : seulement les parties qui changent par rapport à un ensemble de traductions connues sont adaptées, modifiées ou substituées. Je présente quelques techniques qui ont été utilisées pour ce faire. Je discuterai un système spécifique, EDGAR, plus en detail. Je démontrerai comment des textes traduits alignés peuvent être preparés en termes de compilation pour extraire des unités de traduction sous-phrastiques. Je présente des résultats en traduction Anglais -> Français produits avec le système EDGAR en les comparant avec ceux d’un système statistique.

traduction guidée par l’exemple
traduction par analogie
traduction statistique
induction de grammaire de traduction

In this paper I characterize a number of machine translation approaches: rule-based machine translation (RBMT), statistical machine translation (SMT) and example-based machine translation (EBMT). While RBMT systems make use of hand-build rules, SMT and EBMT systems explore and re-use a set of reference translations. EBMT systems are rooted in analogical reasoning, where the ideal translation unit is the sentence. Only if an identical sentence cannot be found in the reference material, EBMT systems modify, substitute and adapt sequences of the retrieved examples to generate a suitable translation. I discuss runtime and compilation time techniques and I present a system, EDGAR, in more detail. I show how translation units are extracted off-line and how they are re-used during translation. The description of a series of experiments for the translation English -> French conclude this paper. An extended bibliography provides further pointer for interested readers.

example-based machine translation, analogical translation, statistical machine translation, induction of translation grammar


Construction dontologies à partir de textes

Abstract: Cet article constitue le support dun cours présenté lors de la conférence TALN 2003. Il défend la place du Traitement Automatique des Langues comme discipline clé pour le développement de ressources termino-ontologiques à partir de textes. Les contraintes et enjeux de ce processus sont identifiés, en soulignant limportance de considérer cette tâche comme un processus supervisé par un analyste. Sont présentés un certain nombre doutils logiciels et méthodologiques venant de plusieurs disciplines comme le TAL et lingénierie des connaissances qui peuvent aider lanalyste dans sa tâche. Divers retours dexpérience sont présentés.

Extraction de termes
extraction de relations
Terminologie
Ontologies
Ingénierie des connaissances
méthode
modélisation de connaissances
interdisciplinarité

This paper gathers the notes of a tutorial. We advocate in favour of the role of Natural Language Processing as a key discipline for the development of terminological and ontological resources from texts. The constraints and challenges of this process are identified, and lead to underline this task as a supervised processes carried out by an analyst. We present several software and methodological tools from NLP and knowledge engineering that can be use for to assist the analyst. Our suggestion rely on various experience feed-back.

Term extraction, relation extraction, Terminology, ontologies, Knowledge Engineering, method, knowledge modelling, crossdisciplinarity


Analyse Factorielle Neuronale pour Documents Textuels

Abstract: En recherche documentaire, on représente souvent les documents textuels par des vecteurs lexicaux de grande dimension qui sont redondants et coûteux. Il est utile de réduire la dimension des ces représentations pour des raisons à la fois techniques et sémantiques. Cependant les techniques classiques d'analyse factorielle comme l'ACP ne permettent pas de traiter des vecteurs de très grande dimension. Nous avons alors utilisé une méthode adaptative neuronale (GHA) qui s'est révélée efficace pour calculer un nombre réduit de nouvelles dimensions représentatives des données. L'approche nous a permis de classer un corpus réel de pages Web avec de bons résultats.

Recherche documentaire
modèle vectoriel
réduction de dimension
analyse factorielle
ACP
GHA
réseaux de neurones

For document retrieval purposes, documents are often represented by high-dimensional lexical vectors, which are costly and redundant. Reducing vector dimensionality is then useful for both technical and semantic reasons. Classical data analysis methods such as PCA cannot unfortunately process vectors of very high dimension. We have used instead an adaptive neural network technique, the Generalized Hebbian Algorithm (GHA), which makes it possible to reduce high-dimension spaces. This approach allowed us to cluster areal end-user corpus of Web pages with very significant results.

Information retrieval, vector-space model, dimensionality reduction, data analysis, PCA, GHA, neural networks


Ressources terminologiques et traduction probabiliste: premiers pas positifs vers un système adaptatif

Abstract: Cette dernière décennie a été le témoin d’importantes avancées dans le domaine de la traduction statistique (TS). Aucune évaluation fine n’a cependant été proposée pour mesurer l’adéquation de l’approche statistique dans un contexte applicatif réel. Dans cette étude, nous étudions le comportement d’un engin de traduction probabiliste lorsqu’il traduit un texte de nature très éloignée de celle du corpus utilisé lors de l’entraînement. Nous quantifions en particulier la baisse de performance du système et développons l’idée que l’intégration de ressources terminologiques dans le processus est une solution naturelle et salutaire à la traduction. Nous décrivons cette intégration et évaluons son potentiel.

Traduction statistique
adapatabilité
terminologie

The past decade witnessed exciting work in the field of Statistical Machine Translation (SMT). However, accurate evaluation of its potential in a real-life context is still a questionable issue. In this study, we investigate the behavior of a SMT engine faced with a corpus far different from the one it has been trained on. We show that terminological databases are obvious ressources that should be used to boost the performance of a statistical engine. We propose and evaluate a way of integrating terminology into a SMT engine which yields a significant reduction in word error rate.

Statistical machine translation, adaptativity, terminology


Accentuation de mots inconnus : application au thesaurus biomédical MeSH

Abstract: Certaines ressources textuelles ou terminologiques sont écrites sans signes diacritiques, ce qui freine leur utilisation pour le traitement automatique des langues. Dans un domaine spécialisé comme la médecine, il est fréquent que les mots rencontrés ne se trouvent pas dans les lexiques électroniques disponibles. Se pose alors la question de l’accentuation de mots inconnus : c’est le sujet de ce travail. Nous proposons deux méthodes d’accentuation de mots inconnus fondées sur un apprentissage par observation des contextes d’occurrence des lettres à accentuer dans un ensemble de mots d’entraînement, l’une adaptée de l’étiquetage morphosyntaxique, l’autre adaptée d’une méthode d’apprentissage de règles morphologiques. Nous présentons des résultats expérimentaux pour la lettre e sur un thesaurus biomédical en français : le MeSH. Ces méthodes obtiennent une précision de 86 à 96 % (+-4 %) pour un rappel allant de 72 à 86 %.

Réaccentuation
mots inconnus
étiquetage
langue de spécialité
médecine

Some textual or terminological resources are written without diacritic marks, which hinders their use for natural language processing. Moreover, in a specialized domain such as medicine, all words are not always found in the available lexicons. The issue of accenting unknown words then arises. This is the subject of the present work. We propose two accentuation methods which both rely on a learning process, based on the observation of the contexts of occurrence of the accentuable letters in a training corpus. One is adapted from a part-of-speech tagging method, the other from a method for learning morphological rules. We present experimental results for letter e on a French biomedical thesaurus: the MeSH. These methods obtain a precision which ranges from 86 to 96% (+-4 %) and a recall from 72 to 86%.

Reaccenting, unknown words, tagging, specialized language, medicine


Une méthode pour l'analyse descendante et calculatoire de corpus multilingues : application au calcul des relations sujet-verbe

Abstract: Nous présentons une méthode d'analyse descendante et calculatoire. La démarche d'analyse est descendante du document à la proposition, en passant par la phrase. Le prototype présenté prend en entrée des documents en anglais, français, italien, espagnol, ou allemand. Il segmente les phrases en propositions, et calcule les relations sujet-verbe dans les propositions. Il est calculatoire, car il exécute un petit nombre d'opérations sur les données. Il utilise très peu de ressources (environ 200 mots et locutions par langue), et le traitement de la phrase fait environ 60 Ko de Perl, ressources lexicales comprises. La méthode présentée se situe dans le cadre d'une recherche plus générale du Groupe Syntaxe et Ingénierie Multilingue du GREYC sur l'exploration de solutions minimales et multilingues, ajustées à une tâche donnée, exploitant peu de propriétés linguistiques profondes, la généricité allant de pair avec l'efficacité.

analyse syntaxique
analyse descendante
analyse calculatoire
corpus multilingues

We present a method for top-down and calculatory parsing. The prototype we present is top-down from the document to the clause, through the sentence. Its inputs are documents in English, French, Italian, Spanish, or German. It tokenises sentences into clauses, and computes subject-verb links inside clauses. It is calculatory, as it executes few operations on data. It uses very few resources (about 200 words or locutions per natural language), and the sentence processing size is about 60 Kb Perl, including lexical resources. This method takes place in the frame of more general researches of the "Groupe Syntaxe et Ingénierie Multilingue du GREYC" into exploring minimal and multilingual solutions, close fitted to a given task, exploiting few deep linguistic properties, presuming that genericity implies efficiency.

top-down parsing, calculatory parsing, multilingual corpora


UPERY : un outil d'analyse distributionnelle étendue pour la construction d’ontologies à partir de corpus

Abstract: Nous présentons un module mettant en oeuvre une méthode d'analyse distributionnelle dite "étendue". L'analyseur syntaxique de corpus SYNTEX effectue l'analyse en dépendance de chacune des phrases du corpus, puis construit un réseau de mots et syntagmes, dans lequel chaque syntagme est relié à sa tête et à ses expansions. A partir de ce réseau, le module d'analyse distributionnelle UPERY construit pour chaque terme du réseau l'ensemble de ses contextes syntaxiques. Les termes et les contextes syntaxiques peuvent être simples ou complexes. Le module rapproche ensuite les termes, ainsi que les contextes syntaxiques, sur la base de mesures de proximité distributionnelle. L'ensemble de ces résultats est utilisé comme aide à la construction d'ontologie à partir de corpus spécialisés.

analyse syntaxique automatique
analyse distributionnelle
corpus
ontologie
terminologie

We present a software that implements a method of "extended" distributional analysis. The corpus syntactic analyser SYNTEX yields a dependency syntactic analyse of each sentence of the corpus. It builds a network of words and phrases in which each phrase is connected to its head and its expansion. The distributional analysis module UPERY relies on this network to associate to each term in the network a set of syntactic contexts. Syntactic contexts as well as terms may be simple or complex. The UPERY module calculates distributional proximities between terms as well as between contexts. The results are used for the building of ontological resources from specialized corpora.

parsing, distributional analysis, corpus, ontology, terminology


Construire des analyseurs avec DyALog

Abstract: Cet article survole les fonctionnalités offertes par le système DyALog pour construire des analyseurs syntaxiques tabulaires. Offrant la richesse d’un environnement de programmation en logique, DyALog facilite l’écriture de grammaires, couvre plusieurs formalismes et permet le paramétrage de stratégies d’analyse.

Analyse Syntaxique
Tabulation
DCG
TAG
RCG
BMG
TFS

This paper is a survey of the functionalities provided by system DyALog to build tabular parsers. Providing the expressiveness of logic programming, DyALog eases the development of grammars, covers several linguistic formalisms, and allows the parametrization of parsing strategies.

Parsing, Tabulation, DCG, TAG, RCG, BMG, TFS


Une grammaire hors-contexte valuée pour l’analyse syntaxique

Abstract: Les grammaires hors-contexte stochastiques sont exploitées par des algorithmes particulièrement efficaces dans des tâches de reconnaissance de la parole et d’analyse syntaxique. Cet article propose une autre probabilisation de ces grammaires, dont les propriétés mathématiques semblent intuitivement plus adaptées à ces tâches que celles des SCFG (Stochastique CFG), sans nécessiter d’algorithme d’analyse spécifique. L’utilisation de ce modèle en analyse sur du texte provenant du corpus Susanne peut réduire de 33% le nombre d’analyses erronées, en comparaison avec une SCFG entraînée dans les mêmes conditions.

Syntaxe
linguistique mathématique
apprentissage statistique
SCFG
Gibbs

Weighted Context-Free Grammars can be used for speech recognition or syntactic analysis thanks to especially efficient algorithms. In this paper, we propose an instanciation of such a grammar, whose mathematical properties are intuitively more suitable for those tasks than SCFG’s (Stochastic CFG), without requiring specific analysis algorithms. Results on Susanne text show that up to 33% of analysis errors made by a SCFG can be avoided with this model.

statistical learning, Syntax, Context-free grammars


Extraction d’informations à partir de corpus dégradés

Abstract: Nous présentons une méthode automatique d’extraction d’information à partir d’un corpus mono-domaine de mauvaise qualité, sur lequel il est impossible d’appliquer les méthodes classiques de traitement de la langue naturelle. Cette approche se fonde sur la construction d’une ontologie semi-formelle (modélisant les informations contenues dans le corpus et les relations entre elles). Notre méthode se déroule en trois phases : 1) la normalisation du corpus, 2) la construction de l’ontologie, et 3) sa formalisation sous la forme d’une grammaire. L’extraction d’information à proprement parler exploite un étiquetage utilisant les règles définies par la grammaire. Nous illustrons notre démarche d’une application sur un corpus bancaire.

Extraction d’information
modélisation
construction d’ontologie
corpus dégradés

We present an information extraction automatic method from poor quality specific-domain corpus (with which it is impossible to apply classical natural language methods). This approach is based on building a semi-formal ontology in order to modelise information present in the corpus and their relation. Our method happens in three stage : 1) corpus normalisation, 2) ontology building and 3) model formalisation in grammar. The information extraction itself is made by a tagging process using grammar rules. We illustrate our approach by an application working on a bank corpus.

Information extraction, modelling, building ontology, poor quality corpus


Identification thématique hiérarchique : Application aux forums de discussions

Abstract: Les modèles statistiques du langage ont pour but de donner une représentation statistique de la langue mais souffrent de nombreuses imperfections. Des travaux récents ont montré que ces modèles peuvent être améliorés s’ils peuvent bénéficier de la connaissance du thème traité, afin de s’y adapter. Le thème du document est alors obtenu par un mécanisme d’identification thématique, mais les thèmes ainsi traités sont souvent de granularité différente, c’est pourquoi il nous semble opportun qu’ils soient organisés dans une hiérarchie. Cette structuration des thèmes implique la mise en place de techniques spécifiques d’identification thématique. Cet article propose un modèle statistique à base d’unigrammes pour identifier automatiquement le thème d’un document parmi une arborescence prédéfinie de thèmes possibles. Nous présentons également un critère qui permet au modèle de donner un degré de fiabilité à la décision prise. L’ensemble des expérimentations a été réalisé sur des données extraites du groupe ’fr’ des forums de discussion.

Identification thématique
modèles de langage
unigrammes

Statistical language modeling attempts to capture the regularities of natural language. The most accurate natural language processing systems still suffer from several shortcomings due to the complexity of natural language and from the weakness of the current language models. It is commonly conjectured that they should benefit from topic adaptation. The topic of the document is then obtained by a topic identification mechanism, but topics thus treated are often of different granularity. This is the reason why it seems appropriate to organize them in a hierarchy. This topic organization implies a development of specific techniques for topic identification. This paper proposes a statistical model based on unigrams to automatically identify the topic of a document among a tree structure of possible topics. We also present a criterion which reflects the degree of reliability of the decision. Experiments were carried out on data extracted from the French newsgroup ’fr’.

Topic identification, language modeling, unigrams


Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie

Abstract: Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.

représentation thématique
vecteurs conceptuels
antonymie
apprentissage automatique
fonctions lexicales

In the framework of research in the field of meaning representation, we focus our attention on thematic aspects of textual segments represented with conceptual vectors. Conceptual vectors are automatically learned and refined by analyzing human usage dictionary definitions (Schwab, 2001). A kernel of terms manually indexed is needed for bootstrapping this analysis. When possible, these definitions are completed with related terms. The considered relations are typically instances of lexical functions (Mel’cuk and al, 95) as hyponymy, hyperonymy, synonymy and antonymy. This paper is an experimented proposal to take advantage of these information to enhance the naive antonymy function as proposed in (Schwab, 2001) and (Schwab and al, 2002) . The function can self-adjust, by modifications of antonym lists as extracted or induced from lexical data. We expose the overall method behind this process, some experimental results and conclude on some open perspectives.

thematic representation, conceptuals vectors, antonymy, potential antonymy mesure, automatic learning, lexical functions


Filtrages syntaxiques de co-occurrences pour la représentation vectorielle de documents

Abstract: L’intégration de co-occurrences dans les modèles de représentation vectorielle de documents s’est avérée une source d’amélioration de la pertinence des mesures de similarités textuelles calculées dans le cadre de ces modèles (Rajman et al., 2000; Besançon, 2001). Dans cette optique, la définition des contextes pris en compte pour les co-occurrences est cruciale, par son influence sur les performances des modèles à base de co-occurrences. Dans cet article, nous proposons d’étudier deux méthodes de filtrage des co-occurrences fondées sur l’utilisation d’informations syntaxiques supplémentaires. Nous présentons également une évaluation de ces méthodes dans le cadre de la tâche de la recherche documentaire.

Similarités textuelles
repréesentation vectorielle de textes
sémantique distributionnelle
contexte de co-occurrence

The integration of co-occurrence information in the vector-space representation models for texts has proven to improve the relevance of textual similarities (Rajman et al., 2000; Besanc¸on, 2001). In this framework, the definition of what is the context considered for the co-occurrences is an important issue. In this paper, we provide the study of two methods for the filtering of the co-occurrences, both using additional syntactic information. We also present an evaluation of these methods in the framework of information retrieval.

Textual similarities, vector space representation, distributional semantics, co-occurrence context


WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots

Abstract: L’adaptation des modèles de langage dans les systèmes de reconnaissance de la parole est un des enjeux importants de ces dernières années. Elle permet de poursuivre la reconnaissance en utilisant le modèle de langage adéquat : celui correspondant au thème identifié. Dans cet article nous proposons une méthode originale de détection de thème fondée sur des vocabulaires caractéristiques de thèmes et sur la similarité entre mots et thèmes. Cette méthode dépasse la méthode classique (TFIDF) de 14%, ce qui représente un gain important en terme d’identification. Nous montrons également l’intérêt de choisir un vocabulaire adéquat. Notre méthode de détermination des vocabulaires atteint des performances 3 fois supérieures à celles obtenues avec des vocabulaires construits sur la fréquence des mots.

Reconnaissance de la parole
modélisation statistique du langage
détection de thème
information mutuelle
similarité

Speech recognition systems benefit from statistical language model adaptation, which is currently one of the most important challenge. This adaptation may go through the use of a particular language model : the one of the topic identified. In this article, a new and original topic identification method is presented, it is based on the similarity between words and topics. The performance of this method overcomes the one of reference, the TFIDF. The increase is 14% of topic identification. The importance of the choice of topic vocabularies is also put forward. A judicious way to create them, instead of choosing the most probable words, makes performance triple.

Automatic speech recognition, statistical language modeling, topic detection, mutual information, similarity