Annotation sémantique et validation terminologique en texte intégral en SHS

Abstract: Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT1. Les candidats termes sont identifiés par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projetés dans les textes. La problématique générale de cet article est d'étudier dans quelle mesure les contextes sont à même de fournir des critères linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle relève d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue générale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour répondre à cette question, nous comparons deux méthodes d'exploitation (l'une inspirée de la textométrie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du même corpus annotés manuellement et mesurons si une annotation sémantique des contextes améliore l'exactitude des choix réalisés automatiquement.

Semantic Annotation and Terminology Validation in full scientific articles in Social Sciences and Humanities

Our work is in the field of the validation of term candidates occurrences in context. The textual data used in this article comes from the freely available corpus SCIENTEXT. The term candidates are computed by the platform TTC-TermSuite and their occurrences are projected in the texts. The main issue of this article is to examine how contexts are able to provide relevant linguistic criteria to validate or reject each occurrence of term candidates according to the distinction between a terminological and a non terminological use (general language, transdisciplinary use, use coming from another science). To answer this question, we compare two methods (a textometric one and another inspired from Lesk) with the manual annotation of the same corpus and we evaluate if a semantic annotation of contexts improves the accuracy of the choices made automatically.

Semantic Annotation, Terminological Extraction and Disambiguation, Textual Metrics (Specificity), Full Text

extraction et désambiguïsation terminologique


Identification des noms sous-spécifiés, signaux de l’organisation discursive

Abstract: Dans cet article, nous nous intéressons aux noms sous-spécifiés, qui forment une classe d’indices de l’organisation discursive. Ces indices ont été peu étudiés dans le cadre de l’analyse du discours et en traitement automatique des langues. L’objectif est d’effectuer une étude linguistique de leur participation à la structuration discursive, notamment lorsqu’ils interviennent dans des séquences organisationnelles fréquentes (e.g. le patron Problème-Solution). Dans cet article, nous présentons les différentes étapes mises en oeuvre pour identifier automatiquement ces noms en corpus. En premier lieu, nous détaillons la construction d’un lexique de noms sous-spécifiés pour le français à partir d’un corpus constitué de 7 années du journal Le Monde. Puis nous montrons comment utiliser des techniques fondées sur la fouille de données séquentielles pour acquérir de nouvelles constructions syntaxiques caractéristiques des emplois de noms sousspécifiés. Enfin, nous présentons une méthode d’identification automatique des occurrences de noms sous-spécifiés et son évaluation.

Identification of Shell Nouns, Signals of Discourse Organisation

In this paper, we focus on shell nouns, a class of items involved in the signaling of discourse organisation. These signals have been little studied in Natural Language Processing and within discourse analysis theories. The main goal is to study their participation to discourse organisation, especially when they occur in Problem-Solution patterns. In this paper, we present the different steps involved in shell nouns identification of these nouns. First, we present the lexical acquisition of shell nouns from a large corpus. Second, we show how a method based on the extraction of sequential patterns (sequential data mining techniques) allows to discover new syntactic patterns specific to the use of shell nouns. Finally, we present a shell nouns identification system that we evaluate.

shell nouns, sequential patterns, discourse structure

noms sous-spécifiés
structure discursive
motifs séquentiels


Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote

Abstract: Les techniques actuelles de traduction automatique (TA) permettent de produire des traductions dont la qualité ne cesse de croitre. Dans des domaines spécifiques, la post-édition (PE) de traductions automatiques permet, par ailleurs, d’obtenir des traductions de qualité relativement rapidement. Mais un tel pipeline (TA+PE) est il envisageable pour traduire une oeuvre littéraire ? Cet article propose une ébauche de réponse à cette question. Un essai de l’auteur américain Richard Powers, encore non disponible en français, est traduit automatiquement puis post-édité et révisé par des traducteurs non-professionnels. La plateforme de post-édition du LIG utilisée permet de lire et éditer l’oeuvre traduite en français continuellement, suggérant (pour le futur) une communauté de lecteurs-réviseurs qui améliorent en continu les traductions de leur auteur favori. En plus de la présentation des résultats d’évaluation expérimentale du pipeline TA+PE (système de TA utilisé, scores automatiques), nous discutons également la qualité de la traduction produite du point de vue d’un panel de lecteurs (ayant lu la traduction en français, puis répondu à une enquête). Enfin, quelques remarques du traducteur français de R. Powers, sollicité à cette occasion, sont présentées à la fin de cet article.

Machine translation for litterature: a pilot study

Current machine translation (MT ) techniques are continuously improving. In specific areas, post-editing (PE) allows to obtain high-quality translations relatively quickly. But is such a pipeline (MT+PE) usable to translate a literary work (fiction, short story) ? This paper tries to bring a preliminary answer to this question. A short story by American writer Richard Powers, still not available in French, is automatically translated and post-edited and then revised by nonprofessional translators. The LIG post-editing platform allows to read and edit the short story suggesting (for the future) a community of readers-editors that continuously improve the translations of their favorite author. In addition to presenting experimental evaluation results of the pipeline MT+PE (MT system used, auomatic evaluation), we also discuss the quality of the translation output from the perspective of a panel of readers (who read the translated short story in French, and answered to a survey afterwards). Finally, some remarks of the official french translator of R. Powers, requested on this occasion, are given at the end of this article.

machine translation, MT, litterature, fiction, post-edition

traduction automatique
oeuvre littéraire
TA
post-édition


Vers un développement plus efficace des systèmes de traduction statistique : un peu de vert dans un monde de BLEU

Abstract: Dans cet article, nous montrons comment l’utilisation conjointe d’une technique d’alignement de phrases parallèles à la demande et d’estimation de modèles de traduction à la volée permet une réduction en temps très notable (jusqu’à 93% dans nos expériences) par rapport à un système à l’état de l’art, tout en offrant un compromis en termes de qualité très intéressant dans certaines configurations. En particulier, l’exploitation immédiate de documents traduits permet de compenser très rapidement l’absence d’un corpus de développement.

Towards a More Efficient Development of Statistical Machine Translation Systems

In this article, we show how using both on-demand alignment of parallel sentences and on-the-fly estimation of translation models can yield massive reduction (up to 93% in our experiments) in development time as compared to a state-of-the-art system, while offering an interesting tradeoff as regards translation quality under some configurations. We show in particular that the absence of a development set can be quickly compensated by immediately using translated documents.

statistical machine translation, efficient development, computation time

traduction automatique statistique
développement efficace
temps de calcul


Extraction automatique de termes combinant différentes informations

Abstract: Pour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, échanger et récupérer les données. Dans de nombreux domaines, l’explosion du volume des données textuelles nécessite de recourir à une automatisation du processus d’extraction de la terminologie, voire son enrichissement. L’extraction automatique de termes peut s’appuyer sur des approches de traitement du langage naturel. Des méthodes prenant en compte les aspects linguistiques et statistiques proposées dans la littérature, résolvent quelques problèmes liés à l’extraction de termes tels que la faible fréquence, la complexité d’extraction de termes de plusieurs mots, ou l’effort humain pour valider les termes candidats. Dans ce contexte, nous proposons deux nouvelles mesures pour l’extraction et le “ranking” des termes formés de plusieurs mots à partir des corpus spécifiques d’un domaine. En outre, nous montrons comment l’utilisation du Web pour évaluer l’importance d’un terme candidat permet d’améliorer les résultats en terme de précision. Ces expérimentations sont réalisées sur le corpus biomédical GENIA en utilisant des mesures de la littérature telles que C-value.

Automatic Term Extraction Combining Different Information

Comprehensive terminology is essential for a community to describe, exchange, and retrieve data. In multiple domain, the explosion of text data produced has reached a level for which automatic terminology extraction and enrichment is mandatory. Automatic Term Extraction (or Recognition) methods use natural language processing to do so. Methods featuring linguistic and statistical aspects as often proposed in the literature, rely some problems related to term extraction as low frequency, complexity of the multi-word term extraction, human effort to validate candidate terms. In contrast, we present two new measures for extracting and ranking muli-word terms from domain-specific corpora, covering the all mentioned problems. In addition we demonstrate how the use of the Web to evaluate the significance of a multi-word term candidate, helps us to outperform precision results obtain on the biomedical GENIA corpus with previous reported measures such as C-value.

Automatic Term Extraction, Web-based measure, Linguistic-based measure, Statistic-based measure, Biomedical Natural Language Processing

Traitement Automatique du Langage Biomédical


Analyse automatique d’espaces thématiques

Abstract: Basé sur les calculs d’entropie conditionnelle de (Bonami & Boyé, à paraître), nous proposons un analyseur automatique de la flexion dans le cadre de la morphologie thématique qui produit le graphe de régularités du paradigme. Le traitement se base sur un lexique de 6440 verbes extraits du BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) associés à leurs fréquences dans Lexique3 (New et al., 2001). L’algorithme se compose de trois éléments : calcul de l’entropie conditionnelle entre paires de formes fléchies, distillation des paradigmes, construction du graphe de régularités. Pour l’entropie, nous utilisons deux modes de calcul différents, l’un se base sur la distribution de l’effectif des verbes entre leurs différentes options, l’autre sur la distribution des lexèmes verbaux en fonction de leurs fréquences pour contrebalancer l’influence des verbes ultra-fréquents sur les calculs.

Automated Analysis for Stem Spaces: the case of French verbs

Based on the entropy calculations of (Bonami & Boyé, à paraître), we propose an automatic analysis of inflection couched in the stem spaces framework. Our treatment is based on a lexicon of 6440 verbs present in BDLex (de Calmès & Pérennou, 1998) and associated with their frequencies from Lexique3 (New et al., 2001). The algorithm we propose consists in three steps : computing conditional entropy between all pairs of inflected forms, distilling the paradigms and constructing a regularity graph. For computing entropy, we use two methods : the first one is based on count of verbs in a given distribution whereas the second one takes into account the frequency of each verbal lemma in the distribution to compensate for the bias introduced by the ultra-frequent verbs in the calculation.

Inflectional morphology, stem spaces, regularity graph, French, verbs

espaces thématiques
graphe des régularité
verbes
morphologie flexionnelle
français


Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol

Abstract: Le traitement informatique de constructions à verbe support (prendre une photo, faire une présentation) est une tâche difficile en TAL. Cela est également vrai en espagnol, où ces constructions sont fréquentes dans les textes, mais ne font pas souvent partie des lexiques exploitables par une machine. Notre objectif est d'extraire des constructions à verbe support à partir d’un très grand corpus de l'espagnol. Nous peaufinons un ensemble de motifs morphosyntaxiques fondés sur un grand nombre de verbe support possibles. Ensuite, nous filtrons cette liste en utilisant des seuils et des mesures d'association. Bien que tout à fait classique, cette méthode permet l'extraction de nombreuses expressions de bonne qualité. À l’avenir, nous souhaitons étudier les représentations sémantiques de ces constructions dans des lexiques multilingues.

Extraction and representation of support verb constructions in Spanish

The computational treatment of support verb constructions (take a picture, make a presentation) is a challenging task in NLP. This is also true in Spanish, where these constructions are frequent in texts, but not frequently included in machine-readable lexicons. Our goal is to extract support verb constructions from a very large corpus of Spanish. We fine-tune a set of morpho-syntactic patterns based on a large set of possible support verbs. Then, we filter this list using thresholds and association measures. While quite standard, this methodology allows the extraction of many good-quality expressions. As future work, we would like to investigate semantic representations for these constructions in multilingual lexicons.

Support verb expressions, extraction, corpus, multiword expressions

extraction
corpus
Expressions à verbe support
expressions polylexicales


Sous-catégorisation en pour et syntaxe lexicale

Abstract: La sous-catégorisation d’arguments introduits par la préposition pour a été sous-étudiée par le passé, comme en témoigne l’incomplétude des ressources lexico-syntaxiques existantes sur ce point. Dans cet article, nous présentons rapidement les différents types de sous-catégorisation en pour, qui contrastent avec les emplois de pour comme connecteur de discours. Nous décrivons l’intégration des arguments en pour au lexique syntaxique Lefff , enrichissant ainsi les informations de sous-catégorisation de nombreuses entrées verbales, nominales, adjectivales et adverbiales.

Sub-categorization in 'pour' and lexical syntax

Sub-categorized arguments introduced by the French preposition pour has been under-studied in previous work, as can be seen from the incompleteness of existing lexical-syntactic resources in that regard. In this paper, we briefly introduce the various types of sub-categorization in pour, which are to be distinguished from occurrences of pour as a discourse connective. We describe how we added arguments in pour within the syntactic lexicon Lefff , thus refining sub-categorization information for many verbal, nominal, adjectival and adverbial entries.

Sub-categorization, Arguments in pour, Syntactic lexicons

Sous-catégorisation
Arguments en pour
Lexiques syntaxiques


Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux

Abstract: Les outils d’étiquetage automatique sont plus ou moins robustes en ce qui concerne l’étiquetage de mots inconnus, non rencontrés dans le corpus d’apprentissage. Il est important de connaître de manière précise la performance de ces outils lorsqu’on cible plus particulièrement l’étiquetage de néologismes formels. En effet, la catégorie grammaticale constitue un critère important à la fois pour leur identification et leur documentation. Nous présentons une évaluation et une comparaison de 7 étiqueteurs morphosyntaxiques du français, à partir d’un corpus issu du Wiktionnaire. Les résultats montrent que l’utilisation de traits de forme ou morphologiques est favorable à l’étiquetage correct des mots nouveaux.

Part-of-speech (POS) taggers are more or less robust with respect to the labeling of unknown words not found in the training corpus. It is important to know precisely how these tools perfom when we target part-of-speech tagging for formal neologisms. Indeed, grammatical category is an important criterion for both their identification and documentation. We present an evaluation and comparison of 7 POS taggers for French, based on a corpus built from Wiktionary. The results show that the use of form-related or morphological features supports the accurate tagging of new words.

part-of-speech tagging, evaluation, formal neologisms

néologie formelle
évaluation
étiquetage morphosyntaxique


Détection et correction automatique d’entités nommées dans des corpus OCRisés

Abstract: La correction de données textuelles obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR) pour atteindre une qualité éditoriale reste aujourd’hui une tâche coûteuse, car elle implique toujours une intervention humaine. La détection et la correction automatiques d’erreurs à l’aide de modèles statistiques ne permettent de traiter de façon utile que les erreurs relevant de la langue générale. C’est pourtant dans certaines entités nommées que résident les erreurs les plus nombreuses, surtout dans des données telles que des corpus de brevets ou des textes juridiques. Dans cet article, nous proposons une architecture d’identification et de correction par règles d’un large éventail d’entités nommées (non compris les noms propres). Nous montrons que notre architecture permet d’atteindre un bon rappel et une excellente précision en correction, ce qui permet de traiter des fautes difficiles à traiter par les approches statistiques usuelles.

Named Entity Recognition and Correction in OCRized Corpora

Correction of textual data obtained by optical character recognition (OCR) for reaching editorial quality is an expensive task, as it still involves human intervention. The coverage of statistical models for automated error detection and correction is inherently limited to errors that resort to general language. However, a large amount of errors reside in domain-specific named entities, especially when dealing with data such as patent corpora or legal texts. In this paper, we propose a rule-based architecture for the identification and correction of a wide range of named entities (proper names not included). We show that our architecture achieves a good recall and an excellent correction accuracy on error types that are difficult to adress with statistical approaches.

OCR, Named entities, Error Detection, Error Correction

Entités nommées
OCR
Détection d’erreurs
Correction d’erreurs


Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes

Abstract: Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.

Smoothing methods for a morpho-statistical approach of automatic diacritization Arabic texts

We present in this work a new approach for the Automatic diacritization for Arabic texts using three stages. During the first phase, we integrated a lexical database containing the most frequent words of Arabic with morphological analysis by Alkhalil Morpho Sys which provided possible diacritization for each word. The objective of the second module is to eliminate the ambiguity using a statistical approach in which the learning phase was performed on a corpus composed by several Arabic books. This approach uses the hidden Markov models (HMM) with Arabic unvowelized words taken as observed states and vowelized words are considered as hidden states. The system uses smoothing techniques to circumvent the problem of unseen word transitions in the corpus and the Viterbi algorithm to select the optimal solution. The third step uses a HMM model based on the characters to deal with the case of unanalyzed words.

Arabic language, Automatic diacritization, morphological analysis, hidden Markov model, corpus, smoothing, Viterbi Algorithm

lissage
voyellation automatique
Langue arabe
corpus
modèle de Markov caché
algorithme de Viterbi
analyse morphologique


Évaluation d’un système d’extraction de réponses multiples sur le Web par comparaison à des humains

Abstract: Dans cet article, nous proposons une évaluation dans un cadre utilisateur de Citron, un système de question-réponse en français capable d’extraire des réponses à des questions à réponses multiples (questions possédant plusieurs réponses correctes différentes) en domaine ouvert à partir de documents provenant du Web. Nous présentons ici le protocole expérimental et les résultats pour nos deux expériences utilisateurs qui visent à (1) comparer les performances de Citron par rapport à celles d’un être humain pour la tâche d’extraction de réponses multiples et (2) connaître la satisfaction d’un utilisateur devant différents formats de présentation de réponses.

User evaluation of a multiple answer extraction system on the Web

In this paper, we propose a user evaluation of Citron, a question-answering system in French which extracts answers for multiple answer questions (expecting different correct answers) in open domain from Web documents. We present here our experimental protocol and results for user evaluations which aim at (1) comparing multiple answer extraction performances of Citron and users, and (2) knowing user preferences about multiple answer presentation.

question-answering system, multiple answers, user evaluation

réponses multiples
système de question-réponse
évaluation utilisateur


Détection de périodes musicales d’une collection de musique par apprentissage

Abstract: Dans ces travaux, nous présentons une approche afin d’étiqueter une large collection de chansons francophones. Nous avons développé une interface utilisant les paroles comme point d’entrée afin d’explorer cette collection de musique avec des filtres en fonction de chaque période musicale. Dans un premier temps, nous avons collecté paroles et métadonnées de différentes sources sur leWeb. Nous présentons dans cet article une méthode originale permettant d’attribuer de manière automatique la décennie de sortie des chansons de notre collection. Basée sur un système évalué au cours d’une des campagnes DEFT, l’approche combine fouille de textes et apprentissage supervisé et aborde la problématique comme une tâche de classification multi classes. Nous avons par la suite enrichi le modèle d’un certain nombre de traits supplémentaires tels que les tags sociaux afin d’observer leur influence sur les résultats.

Music period detection of music collections using learning techniques

In this paper, we present an approach to label a large collection of songs in French by decade. We have developed an information visualization interface that allows users to browse the collection searching for lyrics with musical periods dependent filters. We first harvested lyrics and metadata from various sources on the web. We present in this article an original method to automatically assign the decade of songs for our collection. The original system was developed for a DEFT challenge and combined text mining and machine learning with a multi class approach. We subsequently enriched the model with additional features such as social tags to determine their impact on the results.

text mining, machine learning, lyrics, social tagging

Fouille de textes
apprentissage supervisé
tags sociaux
paroles de chansons


AMESURE: une plateforme de lisibilité pour les textes administratifs

Abstract: Cet article présente une plateforme dédiée à l’évaluation de la difficulté des textes administratifs, dans un but d’aide à la rédaction. La plateforme propose d’une part une formule de lisibilité spécialisée pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle méthode d’annotation. Le modèle classe correctement 58% des textes sur une échelle à 5 niveaux et ne commet d’erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d’autre part un diagnostic plus précis des difficultés spécifiques d’un texte, sous la forme d’indicateurs numériques, mais aussi d’une localisation de ces difficultés directement dans le document.

AMesure: a readability formula for administrative texts

This paper presents a platform aiming to assess the difficulty of administrative texts, mostly for editorial assistance purposes. The platform first offers a readability formula specialized for administrative texts, the development of which required the design of a dedicated annotation procedure. The resulting model correctly classifies 58% of the texts on a 5-levels scale and commits serious misclassifications in only 9% of the cases. Moreover, the platform offers a more accurate diagnosis of the difficulty of a text in the form of numerical indicators corresponding to various textual characteristics. It also locates specific local difficulties directly in the text.

readability formula, administrative texts, editorial assistance

textes administratifs
aide à la rédaction
formule de lisibilité


Décomposition des « hash tags » pour l’amélioration de la classification en polarité des « tweets »

Abstract: Les « mots dièses» ou « hash tags » sont le moyen naturel de lier entre eux différents tweets. Certains « hash tags » sont en fait de petites phrases dont la décomposition peut se révéler particulièrement utile lors d’une analyse d’opinion des tweets. Nous allons montrer dans cet article comment l’on peut automatiser cette décomposition et cette analyse de façon à améliorer la détection de la polarité des tweets.

Decomposing Hashtags to Improve Tweet Polarity Classification

Hash tags are the natural way through which tweets are linked to each other. Some of these hash tags are actually little sentences, whose decompositions can prove quite useful when mining opinions from tweets. We will show in this article how we can automatically detect the inner polarity of these hash tags, through their decomposition and analysis.


Modélisation des questions de l’agent pour l’analyse des affects, jugements et appréciations de l’utilisateur dans les interactions humain-agent

Abstract: Cet article aborde la question des expressions d’attitudes (affects, jugements, appréciations) chez l’utilisateur dans le cadre d’échanges avec un agent virtuel. Il propose une méthode pour l’analyse des réponses à des questions fermées destinée à interroger les attitudes de l’utilisateur. Cette méthode s’appuie sur une formalisation des questions de l’agent – sous la forme d’une fiche linguistique – et sur une analyse de la réponse de l’utilisateur, pour créer un modèle utilisateur. La fiche linguistique de l’agent est structurée par un ensemble d’attributs relatifs, d’une part, à l’attitude à laquelle réfère la question, d’autre part, à sa forme morphosyntaxique. L’analyse de la réponse, quant à elle, repose sur un ensemble de règles sémantiques et syntaxiques définies par une grammaire formelle. A partir des résultats fournis par cette analyse et des informations contenues dans la fiche linguistique de l’agent, des calculs sémantiques sont effectués pour définir la valeur de la réponse et construire le modèle utilisateur.

Modelling agent's questions for analysing user's affects, appreciations and judgements in human-agent interaction

This paper tackles the issue of user’s attitudinal expressions in an human-agent interaction. It introduces a method for analysing the user’s anwers to the agent’s yes/no questions about attitude. In order to build a user model, this method relies on a formalization of the agent’s questions and a linguistic analysis of the user’s answer. This formalization comprises a set of attributes regarding the attitude expressed and the morphosyntaxic form of the question. The answer is then analyzed by using a set of semantic and syntactic rules included in a formal grammar. Finally, the semantic value of the answer can be calculated by using the results provided by this analysis and the information given by the question formalization. This computation is next integrated in the user model.

affect, jugement, appreciation, human-agent interaction, questions-answers

affect
jugement
appréciation
interaction humain-agent
questions-réponses


KNG: un outil pour l’écriture facile de cascades de transducteurs

Abstract: Cet article présente une bibliothèque python appelée KNG permettant d’écrire facilement des automates et transducteurs finis. Grâce à une gestion soigneuse des codages et des entrées-sorties, cette bibliothèque permet de réaliser une cascade de transducteurs au moyen de tubes unix reliant des scripts python.

KNG: a Tool for Writing Easily Transducer Cascades

This paper presents a Python library called KNG which provides facilities to write easily finite state automata and transducers. Through careful management of encodings and input/output, a transducer cascade may be implented using unix pipes connecting python scripts.

Finite State Machines, Transducer Cascade, Regular Expression

cascade de transducteur
Machines finies à états
expression régulière


Comparaison de deux outils d'analyse de corpus japonais pour l'aide au linguiste, Sagace et Mecab

Abstract: L'objectif est de comparer deux outils d'analyse de corpus de textes bruts pour l'aide à la recherche en linguistique japonaise. Les deux outils représentent chacun une approche spécifique. Le premier, Sagace, recherche un patron sans prise en compte de son environnement. Le second, un dispositif à base de Mecab, recherche les patrons après analyse morphologique complète des phrases. Nous comparons les performances en temps et en précision. Il ressort de cette analyse que les performances de Sagace sont globalement un peu inférieures à celles des dispositifs à base de Mecab, mais qu'elles restent tout à fait honorables voire meilleures pour certaines tâches.

Comparing two analyzers of Japanese corpora for helping linguists: MeCab and Sagace

The purpose is to compare two tools used for helping linguist to analyze large corpora of raw japanese text. Each tool is representative of a specific approach. The first one, Sagace, search a pattern without taking into account its distribution. The second one is based on the morphological analyzer Mecab. It first analyzes the whole sentence before counting the searched pattern. We compare the processing time, needed ressources, and the quality of the results. It appears that performances of Sagace are globaly slightly lower than the Mecab system, but it doesn't defer so much. It may even be punctually better.

Japanese, Corpus, Comparison, Mecab, Sagace


Un concordancier multi-niveaux et multimédia pour des corpus oraux

Abstract: Les concordanciers jouent depuis longtemps un rôle important dans l’analyse des corpus linguistiques, tout comme dans les domaines de la philologie, de la littérature, de la traduction et de l’enseignement des langues. Toutefois, il existe peu de concordanciers qui soient capables d’associer des annotations à plusieurs niveaux et synchronisées avec le signal sonore. L’essor des grands corpus de français parlé introduit une augmentation des exigences au niveau de la performance. Dans ce travail à caractère préliminaire, nous avons développé un prototype de concordancier multi-niveaux et multimédia, que nous avons testé sur le corpus de français parlé du projet Phonologie du Français Contemporain (PFC, 1,5 million de tokens de transcription alignée au niveau de l’énoncé). L’outil permet non seulement d’enrichir les résultats des concordances grâce aux données relevant de plusieurs couches d’annotation du corpus (annotation morphosyntaxique, lemme, codage de la liaison, codage du schwa etc.), mais aussi d’élargir les modalités d’accès au corpus.

A multi-level multimedia concordancer for spoken language corpora

Concordances have always played an important role in the analysis of language corpora, for studies in humanities, literature, linguistics, translation and language teaching. However, very few of the available systems support multi-level queries against a richly-annotated, sound-aligned spoken corpus. The rapid growth in the development of spoken corpora, particularly for French, increases the need for scalable, high-performance solutions. We present the preliminary results of our project to develop a multi-level multimedia concordancer for spoken language corpora. We test our prototype on the PFC corpus of spoken French (1.5 million tokens, transcriptions aligned to the utterance level). Our tool allows researchers to query the corpus and produce concordances correlating several annotation levels (part-of-speech tags, lemmas, annotation of phonological phenomena such as the liaison and schwa, etc.) while allowing for multi-modal access to the associated sound recordings and other data.

concordance tool, multi-level annotation, corpus linguistics, French language teaching

concordancier
annotation multi-niveaux
linguistique de corpus
didactique du FLE


Simulation de l’apprentissage des contextes nominaux/verbaux par n-grammes

Abstract: On présente une étude d’apprentissage visant à montrer que les contextes locaux dans un corpus de parole adressée aux enfants peuvent être exploités, avec des méthodes statistiques simples, pour prédire la catégorie (nominale vs. verbale) d’un mot inconnu. Le modèle présenté, basé sur la mémorisation de n-grammes et sur une « graine sémantique » (un petit nombre de noms et verbes supposés connus et catégorisés) montre une excellente précision à toutes les tailles de graine sémantique, et un rappel plus faible, qui croît avec la taille de la graine sémantique. Les contextes les plus utilisés sont ceux qui contiennent des mots fonctionnels. Cette étude de faisabilité démontre que les très jeunes enfants pourraient exploiter les contextes de mots inconnus pour prédire leur catégorie syntaxique.

Learning simulation of nominal/verbal contexts through n-grams

A learning study is presented whose aim is to show that local contexts, in a child-directed speech corpus, can be exploited, with simple statistical methods, to predict the category (noun vs. verb) of unknown words. The model we present here is based on the memorisation of n-grams and on a “semantic seed” (a small number of nouns and verbs supposedly known and well categorised). It shows an excellent precision for every size of the semantic seed, and its recall grows along with the size of the semantic seed. The most useful contexts are the ones that include function words. This feasibility study shows that very young children could exploit the contexts of unknown words to predict their syntactic category.

learning, language acquisition modeling, n-gram

modélisation de l’acquisition du langage


Impact de la nature et de la taille des corpus d'apprentissage sur les performances dans la détection automatique des entités nommées

Abstract: Nous présentons une étude comparative sur l’impact de la nature et de la taille des corpus d’apprentissage sur les performances dans la détection automatique des entités nommées. Cette évaluation se présente sous la forme de multiples modulations de trois corpus français. Deux des corpus sont issus du catalogue des ressources linguistiques d’ELRA et le troisième est composé de documents extraits de la plateforme OpenEdition.org.

Impact of the nature and size of the training set on performance in the automatic detection of named entities

We present a comparative study on the impact of the nature and size of the training corpus on performance in automatic named entities recognition. This evaluation is in the form of multiple modulations on three French corpus. Two corpora are from the catalog of the European Language Resources Association (ELRA) and the third is composed of documents extract from the OpenEdition.org platform.

Named entity recognition, Domain adptation, performance comparison

Reconnaissance d'entités nommées
Adaptation au domaine
comparaison d'outils


RENAM: Système de Reconnaissance des Entités Nommées Amazighes

Abstract: La reconnaissance des Entités Nommées (REN) en langue amazighe est un prétraitement potentiellement utile pour de nombreuses applications du traitement de la langue amazighe. Cette tâche représente toutefois un sévère challenge, compte tenu des particularités de cette langue. Dans cet article, nous présentons le premier système d’extraction d’entités nommées amazighes (RENAM) fondé sur une approche symbolique qui utilise le principe de transducteur à états finis disponible sous la plateforme GATE.

NERAM : Named Entity Recognition for AMazighe language

Named Entity Recognition (NER) for Amazigh language is a potentially useful pretreatment for many processing applications for the Amazigh language. However, this task represents a tough challenge, given the specificities of this language. In this paper, we present (NERAM) the first named entity system for the Amazigh language based on a symbolic approach that uses linguistic rules built manually by using an information extraction tool available within the platform GATE.

Named Entities Recognition (NER), Amazigh Language, Annotation Rules, JAPE, GATE

Reconnaissance des entités nommées (REN)


De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models

Abstract: Dans cet article nous employons le « topic modeling » pour explorer des chemins vers la détection automatique de l’apparition de nouveaux sens pour des mots connus. Nous appliquons les méthodes introduites dans (Lau et al., 2012, 2014) à un cas de néologie sémantique récent, l’apparition du nouveau sens de geste pour le mot « quenelle ». Nos expériences mettent en évidence le potentiel de cette approche pour l’apprentissage des sens du mot, l’alignement des topics à des sens de dictionnaire et enfin la détection de nouveaux sens.

From the Culinary to the Political Meaning of "quenelle" : Using Topic Models For Identifying Novel Senses

In this study we explore topic modeling for the automatic detection of new senses of known words. We apply methods developed in previous work for English (Lau et al., 2012, 2014) on a recent case of new word sense induction in French, namely the appearence of the new meaning of gesture for the word « quenelle ». Our experiments illustrate the potential of this approach at learning word senses, aligning the topics with dictionary senses and finally at detecting the new senses.

topic models, word sense induction, semantic neologism

topic models
néologie sémantique
induction de sens


Grammaire récursive non linéaire pour les langues des signes

Abstract: Cet article propose une approche pour la formalisation de grammaires pour les langues des signes, rendant compte de leurs particularités linguistiques. Comparable aux grammaires génératives en termes de récursivité productive, le système présente des propriétés nouvelles comme la multi-linéarité permettant la spécification simultanée des articulateurs. Basé sur l’analyse des liens entre formes produites/observées et fonctions linguistiques au sens large, on observe un décloisonnement des niveaux traditionnels de construction de la langue, inhérent à la méthodologie employée. Nous présentons un ensemble de règles trouvées suivant la démarche présentée et concluons avec une perspective intéressante en traduction automatique vers la langue des signes.

Non-linear recursive grammar for Sign languages

This article presents a formal approach to Sign Language grammars, with the aim of capturing their specificities. The system is comparable to generative grammar in the sense that it is recursively productive, but it has quite different properties such as multilinearity, enabling simultaneous articulator specification. As it is based on the analysis of systematic links between observable form features and interpreted linguistic functions in the general sense, the traditionally separate linguistic levels all end up covered by the same model. We present the results found for a set of linguistic structures, following the presented methodology, and conclude with an interesting prospect in the field of text-to-Sign machine translation.

Formal grammar, multilinearity, Sign Language

langue des signes
multi-linéarité
Grammaire formelle


Vers un traitement automatique en soutien d’une linguistique exploratoire des Langues des Signes

Abstract: Les langues des signes sont les langues naturelles utilisées dans les communautés sourdes. Elles ont suscitées, ces dernières années, de l’intérêt dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles. Néanmoins, il y a un manque général de données de terrain homogènes. Notre réflexion porte sur les moyens de soutenir la maturation des modèles linguistiques avant d’entamer un large effort d’annotation. Cet article présente des pré-requis pour la réalisation d’outils s’inscrivant dans cette démarche. L’exposé est illustré avec deux outils développés pour les langues des signes : le premier utilise une logique adaptée pour la représentation de modèles phonologiques et le second utilise des grammaires formelles pour la représentation de modèles syntaxiques.

Supporting Sign Languages Exploratory Linguistics with an Automatization of the Annotation Process

Sign Languages (SLs) are the vernaculars of deaf communities, they have drawn interests in the natural language processing research in recent years. However, the field suffers a general lack of homogeneous information. Our reflexion is about how to support the maturation of models before starting a consequent annotation effort. In this paper, we describe the requirements of tools supporting such an approach. It is illustrated with two examples of work developed following these guidelines. The first one aims at phonological representation using logic and the second one targets supra-lexical features recognition.

Sign Languages, Modeling formalisms, Recognition, semi-automatic annotation

Langues des Signes
Formalismes de modélisation
Reconnaissance
Annotation semi-automatique


Résumé Automatique Multilingue Expérimentations sur l’Anglais, l’Arabe et le Français

Abstract: La tâche du résumé multilingue vise à concevoir des systèmes de résumé très peu dépendants de la langue. L’approche par extraction est au coeur de ces systèmes, elle permet à l’aide de méthodes statistiques de sélectionner les phrases les plus pertinentes dans la limite de la taille du résumé. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé multilingue, elle extrait les phrases dont les termes sont des plus discriminants. De plus, nous étudions l'impact des différents traitements linguistiques de base : le découpage en phrases, l'analyse lexicale, le filtrage des mots vides et la racinisation sur la couverture ainsi que la notation des phrases. Nous évaluons les performances de notre approche dans un contexte multilingue : l'anglais, l'arabe et le français en utilisant le jeu de données TAC MultiLing 2011.

Multilingual Summarization Experiments on English, Arabic and French

The task of multilingual summarization aims to design free-from language systems. Extractive methods are in the core of multilingual summarization systems. In this paper, we discuss the influence of various basic NLP tasks: sentence splitting, tokenization, stop words removal and stemming on sentence scoring and summaries' coverage. Hence, we propose a statistical method which extracts most relevant sentences on the basis of their terms discriminant power. We conduct several experimentations in a multilingual context: English, Arabic and French using the TAC MultiLing 2011 dataset.

Multilingual summarization, Discriminant analysis, NLP, Multilingual evaluation

Résumé multilingue
analyse discriminante
TAL
évaluation multilingue


Extraction de données orales multi-annotées

Abstract: Cet article aborde le problème de l’extraction de données orales multi-annotées : nous proposons une solution intermédiaire, entre d’une part les systèmes de requêtages très évolués mais qui nécessitent des données structurées, d’autre part les données (multi-)annotées des utilisateurs qui sont hétérogènes. Notre proposition s’appuie sur 2 fonctions principales : une fonction booléenne pour filtrer sur le contenu, et une fonction de relation qui implémente l’algèbre de Allen. Le principal avantage de cette approche réside dans sa généricité : le fonctionnement sera identique que les annotations proviennent de Praat, Transcriber, Elan ou tout autre logiciel d’annotation. De plus, deux niveaux d’utilisation ont été développés : une interface graphique qui ne nécessite aucune compétence ou connaissance spécifique de la part de l’utilisateur, et un interrogation par scripts en langage Python. L’approche a été implémentée dans le logiciel SPPAS, distribué sous licence GPL.

This paper addresses the problem of extracting multimodal annotated data in the linguistic field ranging from general linguistic to domain specific information. Our proposal can be considered as a solution or a least an intermediary solution that can link together requesting systems and expert data from various annotation tools. The system is partly based on the Allen algebra and consists in creating filters based on two functions : a boolean function and a relation function. The main advantage of this approach lies in its genericity : it will work identically with annotations from Praat, Transcriber, Elan or from any other annotation software. Furthermore, two levels of usage have been developed : a graphical user interface graph that not requires any skill or knowledge, and a query form in Python. This system is included in the software SPPAS and is distributed under the terms of the GPL license.


Annotation de la temporalité en corpus : contribution à l'amélioration de la norme TimeML

Abstract: Cet article propose une analyse critique de la norme TimeML à la lumière de l’expérience d’annotation temporelle d’un corpus de français parlé. Il montre que certaines adaptations de la norme seraient conseillées pour répondre aux besoins du TAL et des sciences du langage. Sont étudiées ici les questions de séparation des niveaux d’annotation, de délimitation des éventualités dans le texte et de l’ajout d’une relation temporelle de type associative.

Tense and Time Annotations : a Contribution to TimeML Improvement

This paper reports a critical analysis of the TimeML standard, in the light of a temporal annotation that was conducted on spoken French. It shows that the norm suffers from weaknesses that must be corrected to fit the needs of NLP and corpus linguistics. These limitations concern mainly 1) the separation of different levels of linguistic annotation, 2) the delimitation in the text of the events, and 3) the absence of a bridging temporal relation in the norm.

temporal annotation, TimeML, eventualities, temporal relations, time expressions

TimeML
annotation temporelle
éventualités
relations temporelles
expressions temporelles


Identification automatique de zones dans des documents pour la constitution d’un corpus médical en français

Abstract: De nombreuses informations cliniques sont contenues dans le texte des dossiers électroniques de patients et ne sont pas directement accessibles à des fins de traitement automatique. Pour pallier cela, nous préparons un large corpus annoté de documents cliniques. Une première étape de ce travail consiste à séparer le contenu médical des documents et les informations administratives contenues dans les en-têtes et pieds de page. Nous présentons un système d’identification automatique de zones dans les documents cliniques qui offre une F-mesure de 0,97, équivalente à l’accord inter-annoteur de 0,98. Notre étude montre que le contenu médical ne représente que 60% du contenu total de notre corpus, ce qui justifie la nécessité d’une segmentation en zones. Le travail d’annotation en cours porte sur les sections médicales identifiées.

Automatic identification of document sections for designing a French clinical corpus

Much clinical information is contained in the free text of Electronic Health Records (EHRs) and is not available for automatic processing. To advance Natural Language Processing of the French clinical narrative, we are building a richly annotated large-scale corpus of French clinical documents. To access the most medically relevant content of EHRs we develop an automatic system to separate the core medical content from other document sections, such as headers and footers. The performance of automatic content extraction achieves 96.6% F-measure, on par with human inter-annotator agreement of 98%. We find that medically relevant content covers only 60% of clinical documents in our corpus. Future annotation work will focus on these sections.

BioNLP, Automatic document segmentation, section identification

Traitement Automatique de la Langue Biomédicale


Un schéma d’annotation en dépendances syntaxiques profondes pour le français

Abstract: À partir du schéma d’annotation en dépendances syntaxiques de surface du corpus Sequoia, nous proposons un schéma en dépendances syntaxiques profondes qui en est une abstraction exprimant les relations grammaticales entre mots sémantiquement pleins. Quand ces relations grammaticales sont partie prenante de diathèses verbales, ces diathèses sont vues comme le résultat de redistributions à partir d’une diathèse canonique et c’est cette dernière qui est retenue dans notre schéma d’annotation syntaxique profonde.

Annotation scheme for deep dependency syntax of French

We describe in this article an annotation scheme for deep dependency syntax, built from the surface annotation scheme of the Sequoia corpus, abstracting away from it and expressing the grammatical relations between content words. When these grammatical relations take part into verbal diatheses, we consider the diatheses as resulting from redistributions from the canonical diathesis, which we retain in our annotation scheme.

annotation scheme, deep syntax, dependency grammar

schéma d’annotation
syntaxe profonde
grammaires de dépendance


Analyse argumentative du corpus de l’ACL (ACL Anthology)

Abstract: Cet article présente un essai d’application de l’analyse argumentative (text zoning) à l’ACL Anthology. Il s’agit ainsi de mieux caractériser le contenu des articles du domaine de la linguistique informatique afin de pouvoir en faire une analyse fine par la suite. Nous montrons que des technique récentes d’analyse argumentative fondées sur l’apprentissage faiblement supervisé permettent d’obtenir de bons résultats.

Argumentative analysis of the ACL Anthology

This paper presents an application of Text Zoning to the ACL Anthology. Text Zoning is known to be useful to characterize the content of papers, especially in the scientific domain. We show that recent techniques based on weakly supervised learning obtain excellent results on the ACL Anthology. Although these kinds of techniques is known in the domain, it is the first time it is applied to the whole ACL Anthology.

Text Zoning, Corpus of scientific texts, ACL Anthology

Analyse argumentative
ACL Anthology
corpus de textes scientifiques


Intégration relationnelle des exemples lexicographiques dans un réseau lexical

Abstract: Nous présentons un ensemble d’exemples lexicographiques intégré dans le Réseau Lexical du Français et explorons son intérêt potentiel en tant que corpus annoté pour la recherche en désambiguisation sémantique automatique.

Integrating lexicographic examples in a lexical network

This paper presents a set of lexicographic examples which is being developped along the French Lexical Network. The possibility of using this set as an annotated corpus for research on automatic Word Sense Disambiguation is examined.

French Lexical Network, lexicographic examples, semantically annotated corpus

exemples lexicographiques
Réseau Lexical du Français
corpus annoté sémantiquement


Les couleurs des gens

Abstract: En TAL et plus particulièrement en analyse sémantique, les informations sur la couleur peuvent être importantes pour traiter correctement des informations textuelles (sens des mots, désambiguïsation et indexation). Plus généralement, connaître la ou les couleurs habituellement associée(s) à un terme est une information cruciale. Dans cet article, nous montrons comment le crowdsourcing, à travers un jeu, peut être une bonne stratégie pour collecter ces données lexico-sémantiques.

In Natural Language Processing and semantic analysis in particular, color information may be important in order to properly process textual information (word sense disambiguation, and indexing). More specifically, knowing which colors are generally associated to terms is a crucial information. In this paper, we explore how crowdsourcing through a game with a purpose (GWAP) can be an adequate strategy to collect such lexico-semantic data.

Word Color Associations, Lexical Network, Crowdsourcing

crowdsourcing
association couleur-mot
réseau lexical


Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales

Abstract: En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.

Word Sense Induction for Lexical Resource Enrichment

In natural language processing, lexico-semantic resources are used in many applications. The manual creation of such resources is very time consuming and their limited coverage does not always satisfy the needs of applications. This problem is further exacerbated with lesser resourced languages. However, in that context, Word Sense Induction (WSI) offers an interesting avenue towards a solution. The purpose of WSI is, from a text corpus, to infer the possible senses for each word contained therein. In this paper, we study an approach based on a vectorial representation of the cooccurrence of word with their neighbours across each usage context. We first build the vectorial representation on a Bangla (also known as Bengali) corpus and then apply and compare three clustering algorithms (k-Means, Hierarchical Clustering and Expectation Maximisation) that elicit clusters corresponding to the different senses of each word as used within a corpus. We wanted to use Bangla WordNet to evaluate the clusters, however, the coverage of Bangla WordNet being restrictive compared to Princeton WordNet ( 23.65%), we find that the clustering algorithms induce correct senses that are not present in Bangla WordNet. Therefore we created a gold standard that we manually extended to include the senses not covered in Bangla WordNet.

Word Sense Induction, Bangla, Weka, Clustering

Induction de sens
bengali
Classification non-supervisée
Weka


Un dictionnaire et une grammaire de composés français

Abstract: L’article présente deux ressources pour le TAL, distribuées sous licence GPL : un dictionnaire de mots composés français et une grammaire NooJ spécifiant un sous-ensemble des schémas de composés.

A dictionary and a grammar of French compounds

The paper introduces two resources for NLP, available with a GPL license: a dictionary of French compound words and a NooJ grammar which specifies a subset of compound patterns.

open source, resources, dictionary, grammar, compound words

dictionnaire
grammaire
ressources
mots composés
open source


ORTOLANG : une infrastructure de mutualisation de ressources linguistiques écrites et orales

Abstract: Nous proposons une démonstration de la Plateforme de l’Equipex ORTOLANG (Open Resources and Tools for LANGuage : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du programme d’investissements d’avenir (PIA) lancé par le gouvernement français. S’appuyant entre autres sur l’existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d’assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.

ORTOLANG an infrastructure for sharing of written and speech language resources

Ortolang
mutualisation
ressources linguistiques
plateforme
corpus


Utilisabilité d'une ressource propriétaire riche dans le cadre de la classification de documents

Abstract: Dans ce papier, nous nous intéressons à l’utilisation d’une ressource linguistique propriétaire riche pour une tâche de classification. L'objectif est ici de mesurer l'impact de l'ajout de ces ressources sur cette tâche en termes de performances. Nous montrons que l’utilisation de cette ressource en temps que traits supplémentaires de classification apporte un réel avantage pour un ajout très modéré en termes de nombre de traits.

In this paper, we focus on the use of a proprietary resource for a document classification task. The objective is here to measure the impact of the addition of this resource as input for classification features. We show that the use of this resource impacts positively the classification results, for a limited impact on the feature number.

document level classification, automatic classification, resources

ressources
classification de documents
classification automatique


CFAsT: Content-Finder AssistanT

Abstract: Cette démonstration de CFAsT s’intéresse à “comment concevoir un système de dialogue avec un effort minimal”. Cet assistant virtuel repose sur un nouveau modèle pour la génération automatique de système de dialogue construite à partir de contenus. Cette approche utilise un moteur de recherche auquel on a ajouté des fonctionnalités de dialogue : à chaque tour, le système propose trois mots-clefs de manière à optimiser l’espérance de gain d’information.

This CFAsT demonstration focuses on “how to design and develop a dialogue system with a minimal effort”. This virtual assistant embeds a novel model for automatic generation of dialogue systems built from contents. This approach is similar to and relies on a search engine, but with augmented dialogue capabilities : at each dialogue turn, the system propose three keywords, in order to optimise the information gain expectation.

Dialogue systems, Natural language processing, Virtual assistant

Traitement automatique des langues naturelles


Démonstration de Kawâkib, outil permettant d’assurer le feedback entre grammaire et corpus arabe pour l’élaboration d’un modèle théorique

Abstract: Kawâkib est un outil assurant le feedback entre corpus arabe et grammaire. Ce logiciel interactif en ligne démontre le bien fondé de la méthode de variation des grammaires arabes pour l'obtention de l'algorithme optimal tant au niveau de l'analyse morphologique, cruciale étant donnée la structure du système sémitique, que syntaxique ou dans le domaine de la recherche de critères pertinents et discriminants pour le filtrage des textes.

Kawâkib, a Tool Providing Feedback Between Grammar and Arabic Corpus for the Building of a Theoritical Model

Kawâkib is a tool allowing feedback between arabic corpus and grammar. As far as methodology is concerned, this interactive online software implements and illustrates the grammar variation method that aims to determine the optimal algorithm, either for morphology – which is essential in semitic languages - or for syntax. The software also permits the search for criteria for text filtering.

arabic, automata, parsers, lingistic operators, tool words, corpus filtering

arabe
automates
analyseurs
opérateurs linguistiques
mots-outils
filtrage de corpus


OWI.Chat : Assistance sémantique pour un conseiller Chat, grâce à la théorie OWI

Abstract: La canal chat permet aux entreprises de transformer leur site web en un véritable lieu d’achat et de service. OWI a développé un outil d’assistance aux conversations en ligne (OWI.Chat), qui analyse les messages des internautes et conseille les conseillers en temps réel.

OWI.Chat : a semantic assistance for chat customer service agents

Chat channel enables companies to transform their website into a real place of purchase and service. OWI developed an online conversations assistance solution (OWI.Chat). Its main task is to analyze the Chat requests and help agents in real time.

Semantic analysis, semantic engine, Chat, Live Chat, Online conversation, Natural Language Procession (NLP), Agent Knowledge Base, Customer relationship

Conversation en ligne
Analyse sémantique
moteur sémantique Chat
Live Chat
Traitement Automatique du Langage (TAL)
Base de connaissance
Relation client


ZOMBILINGO : manger des têtes pour annoter en syntaxe de dépendances

Abstract: Cet article présente ZOMBILINGO un jeu ayant un but (Game with a purpose) permettant d’annoter des corpus en syntaxe de dépendances. Les annotations créées sont librement disponibles sur le site du jeu.

ZOMBILINGO: eating heads to perform dependency syntax annotation

This paper presents ZOMBILINGO, a Game With A Purpose (GWAP) that allows for the dependency syntax annotation of French corpora. The created resource is freely available on the game Web site.

GWAP, complexity, annotation, dependency syntax

annotation
jeux ayant un but
complexité
syntaxe en dépendances


Ubiq : une plateforme de collecte, analyse et valorisation des corpus

Abstract: Proxem édite Ubiq, une plateforme de collecte de documents et d’analyse sémantique, capable d'extraire des informations pertinentes à partir du contenu de vastes corpus. Les documents analysés sont d’une grande diversité : opinions collectées sur des sites web, emails de réclamation ou de demande d’information, réponse à des questions ouvertes dans des sondages, offres ou demandes d’emploi, etc. La reconnaissance des entités nommées joue un rôle central car c’est un préalable à d’autres traitements sémantiques. La conception d’un module de reconnaissance d’entités nommées nécessite généralement un investissement important en amont, avec une adaptation de domaine. Ubiq propose une approche d’apprentissage faiblement supervisé de l’extraction d’entités nommées qui tient compte du corpus collecté et de ressources externes (Wikipédia). La méthode et l’outillage développés permettent de déterminer à la volée, en interaction avec l’utilisateur, la granularité des types d’entités adaptée à un corpus de texte tout-venant.

Ubiq: a platform for crawling, analyzing and exploiting corpora

Proxem publishes Ubiq, a platform for web crawling and semantic analysis, which can extract relevant information from large corpus. Documents are of great variety: reviews crawled from websites, emails about complaints or requests for information, answers to open questions in surveys, employment offers or job applications, etc. Named Entity Recognition plays a key role since it is a prerequisite to further semantic processing. The design of a NER module generally requires a significant upfront investment with some domain adaptation. Ubiq proposes a semi-supervised approach to NER that takes into account the crawled corpus and external resources (Wikipedia). The proposed method and tools allow to get on the fly, with some user interaction, the type granularity of entities suitable for a given corpus.

named entities, disambiguation, machine learning, Wikipedia, categorization

entités nommées
apprentissage
Wikipédia
désambiguïsation
catégorisation


Zodiac : Insertion automatique des signes diacritiques du français

Abstract: Nous proposons dans cette démonstration de présenter le logiciel Zodiac, permettant l’insertion automatique de diacritiques (accents, cédilles, etc.) dans un texte français. Zodiac prend la forme d’un complément Microsoft Word sous Windows permettant des corrections automatiques du texte au cours de la frappe. Sous Linux et Mac OS X, il est implémenté comme un programme sur ligne de commande, se prêtant naturellement à lire ses entrées sur un « pipeline » et écrire ses sorties sur la sortie standard. Implémenté en UTF-8, il met en oeuvre diverses librairies C++ utiles à certaines tâches du TAL, incluant la manipulation de modèles de langue statistiques.

A Tool for the Automatic Insertion of Diacritics in French

In this demo session, we propose to show how the software module Zodiac works. It allows the automatic insertion of diacritical marks (accents, cedillas, etc.) in text written in French. Zodiac is implemented as a Microsoft Word add-in under Windows, allowing automatic corrections as the user is typing. Under Linux and Mac OS X, it is implemented as a command-line utility, lending itself naturally to be used in a text-processing pipeline. Zodiac handles UTF-8, and showcases some useful C++ libraries for natural language processing, including statistical language modeling.

text editing, diacritical marks, statistical language models

diacritiques
aide à la rédaction
modèles de langue probabilistes


Le système STAM

Abstract: Le projet STAM aborde la problématique de la transcription automatique du langage texto (SMS) et plus particulièrement la traduction des messages écrits en arabe dialectal. L’objectif du système STAM est de traduire automatiquement des textes rédigés en langage SMS dans un dialecte parlé dans le monde arabe (langue source) en un texte facilement interprétable, compréhensible et en bon français (langue cible).

The STAM project addresses the problem of automatic transcription of SMS language and especially the translation of messages written in Arabic dialect. The objective of STAM system is to automatically translate texts written in SMS language in a dialect spoken in the Arab World (source language) into a French text (target language), interpretable and understandable.


DictaNum : système de dialogue incrémental pour la dictée de numéros.

Abstract: Les stratégies de dialogue incrémentales offrent une meilleure réactivité, une expérience utilisateur plus aboutie et une réduction du risque de désynchronisation. Cependant, les systèmes de dialogue incrémentaux sont basés sur une architecture logicielle dont l’implantation est longue, difficile et donc coûteuse. Pour faciliter cette évolution d’architecture, nous proposons de simuler un comportement incrémental en ajoutant une surcouche à un service de dialogue traditionnel existant. DictaNum est un démonstrateur de dialogue incrémental mettant en oeuvre cette démarche. Sa tâche consiste à recueillir des numéros auprès des utilisateurs. Grâce à son fonctionnement incrémental, il autorise une correction rapide des erreurs au fil de la dictée.

DictaNum: a dialogue system for numbers dictation

Incremental dialogue strategies are more reactive, offer a better user experience and reduce desynchronisation risks. However, incremental dialogue systems are based on architectures that are long, difficult and hence costly to implement. In order to make this architecture evolution easier, we suggest to simulate incremental behavior by adding a new layer to an existing traditional service. DictaNum is an incremental dialogue demonstrator that uses this approach. It collects numbers dictated by the user. Thanks to its incremental behavior, it makes it possible to rapidly correct errors on the fly.

Dialogue Systems, Incremental Processing, Dialogue Systems Architectures

Systèmes de Dialogue
Traitement Incrémental
Architecture des Systèmes de Dialogue


Construction (très) rapide de tables de traduction à partir de grands bi-textes

Abstract: Dans cet article de démonstration, nous introduisons un logiciel permettant de construire des tables de traduction de manière beaucoup plus rapide que ne le font les techniques à l’état de l’art. Cette accélération notable est obtenue par le biais d’un double échantillonnage : l’un permet la sélection d’un nombre limité de bi-phrases contenant les segments à traduire, l’autre réalise un alignement à la volée de ces bi-phrases pour extraire des exemples de traduction.

(Much) Faster Construction of SMT Phrase Tables from Large-scale Parallel Corpora

statistical machine translation, efficient development, computation time

traduction automatique statistique
développement efficace
temps de calcul


Un assistant vocal personnalisable

Abstract: Nous proposons la démonstration d’un assistant personnel basé sur une architecture distribuée. Un portail vocal relie l’utilisateur à des applications. Celles-ci sont installées par l’utilisateur qui compose de ce fait son propre assistant personnel selon ses besoins.

Enia : A customizable multi-domain assistant

We introduce a personal assistant based on a distributed architecture. A portal connects user to applications. Applications are installed by a user who compose his own assistant according to his needs.

Dialogue system, natural language processing applications, personal assistant

applications du traitement automatique du langage naturel


Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux

Abstract: Dans cet article, nous comparons la structure topologique des réseaux lexicaux avec une méthode fondée sur des marches aléatoires. Au lieu de caractériser les paires de sommets selon un critère binaire de connectivité, nous mesurons leur proximité structurelle par la probabilité relative d’atteindre un sommet depuis l’autre par une courte marche aléatoire. Parce que cette proximité rapproche les sommets d’une même zone dense en arêtes, elle permet de comparer la structure topologique des réseaux lexicaux.

Measuring the structural similarity between lexical networks

In this paper, we compare the topological structure of lexical networks with a method based on random walks. Instead of characterising pairs of vertices according only to whether they are connected or not, we measure their structural proximity by evaluating the relative probability of reaching one vertex from the other via a short random walk. This proximity between vertices is the basis on which we can compare the topological structure of lexical networks because it outlines the similar dense zones of the graphs.

Lexical networks, small worlds, comparison graphs, random walks

Réseaux lexicaux
marches aléatoires
réseaux petits mondes
comparaison de graphes


Un reconnaisseur d’entités nommées du Français

Abstract: Nous proposons une démonstration d’un reconnaisseur d’entités nommées du Français appris automatiquement sur le French TreeBank annoté en entités nommées.

We propose to demonstrate a french named entity recognizer trained on the French TreeBank enriched with named entity annotations.

NER, POS, machine learning, French Treebank, information extraction, CRF

French Treebank
REN
POS
apprentissage automatique
extraction d’information
CRF


Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches

Abstract: Si les techniques statistiques pour la traduction automatique ont fait des progrès significatifs au cours des 20 dernières années, les résultats pour la traduction de langues morphologiquement riches sont toujours mitigés par rapport aux précédentes générations de systèmes à base de règles. Les recherches actuelles en traduction statistique de langues morphologiquement riches varient grandement en fonction de la quantité de connaissances linguistiques utilisées et de la nature de ces connaissances. Cette variation est plus importante en langue cible (par exemple, les ressources utilisées en traduction automatique statistique respectueuse de linguistique en arabe, en français et en allemand sont très différentes). La conférence portera sur les techniques état de l’art dédiées à la tâche de traduction statistique pour une langue cible qui est morphologiquement plus riche que la langue source.

Improving Translation to Morphologically Rich Languages

While statistical techniques for machine translation have made significant progress in the last 20 years, results for translating to morphologically rich languages are still mixed versus previous generation rule-based systems. Current research in statistical techniques for translating to morphologically rich languages varies greatly in the amount of linguistic knowledge used and the form of this linguistic knowledge. This varies most strongly by target language (e.g., the resources used for linguistically-aware statistical machine translation to Arabic, French, German are very different). The talk will discuss state-of-the-art techniques for statistical translation tasks involving translating to a target language which is morphologically richer than the source language.

statistical translation, morphologically rich languages, linguistic knowledge

langages morphologiquement riches
traduction statistique
connaissances linguistiques


Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles

Abstract: La recherche d’information s’intéresse à l’accès aux documents et une majorité de travaux dans le domaine s’appuie sur les éléments textuels de ces documents écrits en langage naturel. Les requêtes soumisses par les utilisateurs de moteurs de recherche sont également textuelles, même si elles sont très pauvres d’un point de vue linguistique. Il parait donc naturel que les travaux en recherche d’information cherchent à s’alimenter par les avancées et les résultats en traitement automatique des langues naturelles. Malgré les espoirs déçus des années 80, l’engouement pour l’utilisation du traitement du langage naturel en recherche d’information reste intact, poussé par les nouvelles perspectives offertes. Dans cette conférence, nous balayerons les aspects de la recherche d’information qui se sont le plus appuyés sur des éléments du traitement automatique des langues naturelles. Nous présenterons en particulier quelques résultats relatifs à la reformulation automatique de requêtes, à la prédiction de la difficulté des requêtes, au résumé automatique et à la contextualisation de textes courts ainsi que les perspectives actuelles offertes en particulier par les travaux en linguistique computationnelle.

Information Retrieval and Natural Language Processing

Information retrieval aims at providing means to access documents. Most of current work in the domain relies on the textual elements of these documents which are written in natural language. Users’ queries are also generally textual, even if the queries are very poor from a linguistic point of view. As a results information retrieval field aimed at feeding on advances and results from natural language processing field. In spite of the disappointed hopes of the 80s, the enthusiasm for using natural language processing in information retrieval remains high, pushed by the new perspectives. In this talk, we will mention the various aspects of information retrieval which rely, at various levels, on natural language processing components. We will present in particular some results regardless automatic query reformulation, query difficulty prediction, automatic summarization and short text contextualization as well as some perspectives offered in particular considering computational linguistics.

Information retrieval, natural language processing, query reformulation, query difficulty, automatic summarization

Recherche d’information
traitement automatique des langues
difficulté des requêtes
résumé automatique
reformulation de requêtes


La Charte Éthique et Big Data : pour des ressources pour le TAL (enfin !) traçables et pérennes

Abstract: La charte Ethique & Big Data a été conçue à l’initiative de l’ATALA, de l’AFCP, de l’APROGED et de CAP DIGITAL, au sein d’un groupe de travail mixte réunissant d’autres partenaires académiques et industriels (tels que le CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, le cabinet Itéanu ou ELRA/ELDA). Elle se donne comme objectif de fournir des garanties concernant la traçabilité des données (notamment des ressources langagières), leur qualité et leur impact sur l’emploi. Cette charte a été adoptée par Cap Digital (co-rédacteur). Nous avons également proposé à la DGLFLF et à l’ANR de l’utiliser. Elle est aujourd’hui disponible sous forme de wiki, de fichier pdf et il en existe une version en anglais. La charte est décrite en détails dans (Couillault et Fort, 2013).

The Ethics & Big Data Charter : for tractable and lasting NLP resources

The Ethics & Big Data Charter was designed by ATALA, AFCP, APROGED and CAP DIGITAL, in a working group including other academic and industrial partners (such as CERSA-CNRS, Digital Ethics, Eptica-Lingway, Itéanu office or ELRA/ELDA). Its aims at ensuring the traceability and quality of the data (including language resources), how they are produced and their impact on working conditions. This charter has been adopted by Cap Digital (co-writer). We also proposed it to DGLFLF and ANR. As of today, it is available as a wiki, a pdf file and an English version 6. The charter is detailled in (Couillault et Fort, 2013).


Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe

Abstract: Dans le but de préserver le patrimoine amazighe et éviter qu’il soit menacé de disparition, il semble opportun de doter cette langue de moyens nécessaires pour faire face aux enjeux de l'accès au domaine de l'Information et de la Communication (TIC). Dans ce contexte, et dans la perspective de construire des outils et des ressources linguistiques pour le traitement automatique de cette langue, nous avons entrepris de construire un système d’analyse morphologique pour l’amazighe standard du Maroc. Ce système profite des apports des modèles { états finis au sein de l’environnement linguistique de développement NooJ en faisant appel à des règles grammaticales à large couverture.

Morphological analysis of the standard Amazigh language using NooJ platform

In the aim of safeguarding the Amazigh heritage from being threathned of disappearance, it seems opportune to equip this language of necessary means to confront the stakes of access to the domain of New Information and Communication Technologies (ICT). In this context, and in the perspective to build tools and linguistic resources for the automatic processing of Amazigh language, we have undertaken to develop a system of a morphological description for standard Amazigh of Morocco. This system uses finite state technology, within the linguistic developmental environment NooJ by using a large-coverage of morphological grammars covering all grammatical rules.

Amazigh language, NLP, NooJ, morphological analysis, inflectional morphology, derivational morphology

analyse morphologique
NooJ
La langue amazighe
TALN
morphologie flexionnelle
morphologie dérivationnelle


Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons

Abstract: Nous décrivons dans cet article l’utilisation d’algorithmes d’inférence grammaticale pour la tâche de chunking, pour ensuite les comparer et les combiner avec des CRF (Conditional Random Fields), à l’efficacité éprouvée pour cette tâche. Notre corpus est extrait du French TreeBank. Nous proposons et évaluons deux manières différentes de combiner modèle symbolique et modèle statistique appris par un CRF et montrons qu’ils bénéficient dans les deux cas l’un de l’autre.

Symbolic and statistical learning for chunking : comparison and combinations

We describe in this paper how to use grammatical inference algorithms for chunking, then compare and combine them to CRFs (Conditional Random Fields) which are known efficient for this task. Our corpus is extracted from the FrenchTreebank. We propose and evaluate two ways of combining a symbolic model and a statistical model learnt by a CRF, and show that in both cases they benefit from one another.

machine learning, chunking, CRF, grammatical inference, k-RI, French TreeBank

chunking
inférence grammaticale
CRF
apprentissage automatique
k-RI
FrenchTreeBank


L’utilisation des POMDP pour les résumés multi-documents orientés par une thématique

Abstract: L’objectif principal du résumé multi-documents orienté par une thématique est de générer un résumé à partir de documents sources en réponse à une requête formulée par l’utilisateur. Cette tâche est difficile car il n’existe pas de méthode efficace pour mesurer la satisfaction de l’utilisateur. Cela introduit ainsi une incertitude dans le processus de génération de résumé. Dans cet article, nous proposons une modélisation de l’incertitude en formulant notre système de résumé comme un processus de décision markovien partiellement observables (POMDP) car dans de nombreux domaines on a montré que les POMDP permettent de gérer efficacement les incertitudes. Des expériences approfondies sur les jeux de données du banc d’essai DUC ont démontré l’efficacité de notre approche.

Using POMDPs for Topic-Focused Multi-Document Summarization

The main goal of topic-focused multidocument summarization is to generate a summary from the source documents in response to a given query or particular information requested by the user. This task is difficult in large part because there is no significant way of measuring whether the user is satisfied with the information provided. This introduces uncertainty in the current state of the summary generation procedure. In this paper, we model the uncertainty explicitly by formulating our summarization system as a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) since researchers in many areas have shown that POMDPs can deal with uncertainty successfully. Extensive experiments on the DUC benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach.

Topic-focused multi-document summarization, POMDP

POMDP
Résumé multi-document
résumé orienté requête


Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel

Abstract: Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.

Unsupervised selection of semantic relations for improving a distributional thesaurus

Work about distributional thesauri has shown that the relations in these thesauri are mainly reliable for high frequency words. In this article, we propose a method for improving such a thesaurus through its re-balancing in favor of low frequency words. This method is based on a bootstrapping mechanism : a set of positive and negative examples of semantically similar words are selected in an unsupervised way and used for training a supervised classifier. This classifier is then applied for reranking the semantic neighbors of the thesaurus used for example selection. We show how the relations between the mono-terms of similar nominal compounds can be used for performing this selection and how to associate this criterion with an already tested criterion based on the symmetry of semantic relations. We evaluate the interest of the global procedure for a large set of English nouns with various frequencies.

Lexical semantics, semantic similarity, distributional thesauri

thésaurus
Sémantique lexicale
similarité sémantique


Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue

Abstract: Nous proposons d’exploiter des méthodes du Traitement Automatique de Langues dédiées à la structuration de terminologie indépendamment dans deux langues (anglais et français) et de fusionner ensuite les résultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont groupés en clusters grâce aux relations générées. L’évaluation de ces relations est effectuée au travers de la comparaison des clusters avec des données de référence et la baseline, tandis que la complémentarité des relations est analysée au travers de leur implication dans la création de clusters de termes. Les résultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de manière équilibrée aux résultats, le nombre de relations hiérarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les résultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de détecter des régularités linguistiques et sémantiques complémentaires. L’union des résultats obtenus dans les deux langues améliore la qualité globale des clusters.

Grouping of terms based on linguistic and semantic regularities in a cross-lingual context

We propose to exploit the Natural Language Processing methods dedicated to terminology structuring independently in two languages (English and French) and then to merge the results obtained in each language. The terms are grouped into clusters thanks to the generated relations. The evaluation of the relations is done via the comparison of the clusters with the reference data and the baseline, while the complementarity of the relations is analyzed through their involvement in the clusters of terms. Our results indicate that : each language contributes almost equally to the generated results ; the number of common hierarchical relations is greater than the number of common synonym relations. On the whole, the obtained results point out that in a cross-language context, each language brings additional linguistic and semantic regularities. The union of the results obtained in each language improves the overall quality of the clusters.

Semantic relations, terms, specialized areas, medicine, cross-lingual context

termes
Relations sémantiques
domaine de spécialité
médecine
contexte crosslangue


WoNeF : amélioration, extension et évaluation d’une traduction française automatique de WordNet

Abstract: Identifier les sens possibles des mots du vocabulaire est un problème difficile demandant un travail manuel très conséquent. Ce travail a été entrepris pour l’anglais : le résultat est la base de données lexicale WordNet, pour laquelle il n’existe encore que peu d’équivalents dans d’autres langues. Néanmoins, des traductions automatiques de WordNet vers de nombreuses langues cibles existent, notamment pour le français. JAWS est une telle traduction automatique utilisant des dictionnaires et un modèle de langage syntaxique. Nous améliorons cette traduction, la complétons avec les verbes et adjectifs de WordNet, et démontrons la validité de notre approche via une nouvelle évaluation manuelle. En plus de la version principale nommée WoNeF, nous produisons deux versions supplémentaires : une version à haute précision (93% de précision, jusqu’à 97% pour les noms), et une version à haute couverture contenant 109 447 paires (littéral, synset).

WoNeF, an improved, extended and evaluated automatic French translation of WordNet

Identifying the various possible meanings of each word of the vocabulary is a difficult problem that requires a lot of manual work. It has been tackled by the WordNet lexical semantics database in English, but there are still few resources available for other languages. Automatic translations of WordNet have been tried to many target languages such as French. JAWS is such an automatic translation of WordNet nouns to French using bilingual dictionaries and a syntactic langage model. We improve the existing translation precision and coverage, complete it with translations of verbs and adjectives and enhance its evaluation method, demonstrating the validity of the approach. In addition to the main result called WoNeF, we produce two additional versions : a high-precision version with 93% precision (up to 97% on nouns) and a high-coverage version with 109,447 (literal, synset) pairs.

WordNet, Word Sense Disambiguation, translation, resource

traduction
WordNet
désambiguïsation lexicale
ressource


Approches statistiques discriminantes pour l’interprétation sémantique multilingue de la parole

Abstract: Les approches statistiques sont maintenant très répandues dans les différentes applications du traitement automatique de la langue et le choix d’une approche particulière dépend généralement de la tâche visée. Dans le cadre de l’interprétation sémantique multilingue, cet article présente une comparaison entre les méthodes utilisées pour la traduction automatique et celles utilisées pour la compréhension de la parole. Cette comparaison permet de proposer une approche unifiée afin de réaliser un décodage conjoint qui à la fois traduit une phrase et lui attribue ses étiquettes sémantiques. Ce décodage est obtenu par une approche à base de transducteurs à états finis qui permet de composer un graphe de traduction avec un graphe de compréhension. Cette représentation peut être généralisée pour permettre des transmissions d’informations riches entre les composants d’un système d’interaction vocale homme-machine.

Discriminative statistical approaches for multilingual speech understanding

Statistical approaches are now widespread in the various applications of natural language processing and the elicitation of an approach usually depends on the targeted task. This paper presents a comparison between the methods used for machine translation and speech understanding. This comparison allows to propose a unified approach to perform a joint decoding which translates a sentence and assign semantic tags to the translation at the same time. This decoding is achieved through a finite-state transducer approach which allows to compose a translation graph with an understanding graph. This representation can be generalized to allow the rich transmission of information between the components of a human-machine vocal interface.

multilingual understanding, dialogue system, CRF, hypothesis graphs

compréhension multilingue
système de dialogue
CRF
graphes d’hypothèses


Identification automatique des relations discursives « implicites » à partir de données annotées et de corpus bruts

Abstract: Cet article présente un système d’identification des relations discursives dites « implicites » (à savoir, non explicitement marquées par un connecteur) pour le français. Etant donné le faible volume de données annotées disponibles, notre système s’appuie sur des données étiquetées automatiquement en supprimant les connecteurs non ambigus pris comme annotation d’une relation, une méthode introduite par (Marcu et Echihabi, 2002). Comme l’ont montré (Sporleder et Lascarides, 2008) pour l’anglais, cette approche ne généralise pas très bien aux exemples de relations implicites tels qu’annotés par des humains. Nous arrivons au même constat pour le français et, partant du principe que le problème vient d’une différence de distribution entre les deux types de données, nous proposons une série de méthodes assez simples, inspirées par l’adaptation de domaine, qui visent à combiner efficacement données annotées et données artificielles. Nous évaluons empiriquement les différentes approches sur le corpus ANNODIS : nos meilleurs résultats sont de l’ordre de 45.6% d’exactitude, avec un gain significatif de 5.9% par rapport à un système n’utilisant que les données annotées manuellement.

Automatically identifying implicit discourse relations using annotated data and raw corpora

This paper presents a system for identifying « implicit » discourse relations (that is, relations that are not marked by a discourse connective). Given the little amount of available annotated data for this task, our system also resorts to additional automatically labeled data wherein unambiguous connectives have been suppressed and used as relation labels, a method introduced by (Marcu et Echihabi, 2002). As shown by (Sporleder et Lascarides, 2008) for English, this approach doesn’t generalize well to implicit relations as annotated by humans. We show that the same conclusion applies to French due to important distribution differences between the two types of data. In consequence, we propose various simple methods, all inspired from work on domain adaptation, with the aim of better combining annotated data and artificial data. We evaluate these methods through various experiments carried out on the ANNODIS corpus : our best system reaches a labeling accuracy of 45.6%, corresponding to a 5.9% significant gain over a system solely trained on manually labeled data.

discourse analysis, implicit relations, machine learning

relations implicites
analyse du discours
apprentissage automatique


Apprentissage d’une hiérarchie de modèles à paires spécialisés pour la résolution de la coréférence

Abstract: Nous proposons une nouvelle méthode pour améliorer significativement la performance des modèles à paires de mentions pour la résolution de la coréférence. Étant donné un ensemble d’indicateurs, notre méthode apprend à séparer au mieux des types de paires de mentions en classes d’équivalence, chacune de celles-ci donnant lieu à un modèle de classification spécifique. La procédure algorithmique proposée trouve le meilleur espace de traits (créé à partir de combinaisons de traits élémentaires et d’indicateurs) pour discriminer les paires de mentions coréférentielles. Bien que notre approche explore un très vaste ensemble d’espaces de trait, elle reste efficace en exploitant la structure des hiérarchies construites à partir des indicateurs. Nos expériences sur les données anglaises de la CoNLL-2012 Shared Task indiquent que notre méthode donne des gains de performance par rapport au modèle initial utilisant seulement les traits élémentaires, et ce, quelque soit la méthode de formation des chaînes ou la métrique d’évaluation choisie. Notre meilleur système obtient une moyenne de 67.2 en F1-mesure MUC, B3 et CEAF ce qui, malgré sa simplicité, le situe parmi les meilleurs systèmes testés sur ces données.

Learning a hierarchy of specialized pairwise models for coreference resolution

This paper proposes a new method for significantly improving the performance of pairwise coreference models. Given a set of indicators, our method learns how to best separate types of mention pairs into equivalence classes for which we construct distinct classification models. In effect, our approach finds the best feature space (derived from a base feature set and indicator set) for discriminating coreferential mention pairs. Although our approach explores a very large space of possible features spaces, it remains tractable by exploiting the structure of the hierarchies built from the indicators. Our experiments on the CoNLL-2012 shared task English datasets indicate that our method is robust to different clustering strategies and evaluation metrics, showing large and consistent improvements over a single pairwise model using the same base features. Our best system obtains 67.2 of average F1 over MUC, B3, and CEAF which, despite its simplicity, places it among the best performing systems on these datasets.

coreference resolution, machine learning

résolution de la coréférence
apprentissage automatique