Y a-t-il une taille optimale pour les règles de successions intervenant dans l'étiquetage grammatical ?

Abstract: La quasi-totalité des étiqueteurs grammaticaux mettent en oeuvre des règles qui portent sur les successions ou collocations permises de deux ou trois catégories grammaticales. Leurs performances s’établissent à hauteur de 96% de mots correctement étiquetés, et à moins de 57% de phrases correctement étiquetées. Ces règles binaires et ternaires ne représentent qu’une fraction du total des règles de succession que l’on peut extraire à partir des phrases d’un corpus d’apprentissage, alors même que la majeure partie des phrases (plus de 98% d’entre elles) ont une taille supérieure à 3 mots. Cela signifie que la plupart des phrases sont analysées au moyen de règles reconstituées ou simulées à partir de règles plus courtes, ternaires en l’occurrence dans le meilleur des cas. Nous montrons que ces règles simulées sont majoritairement agrammaticales, et que l’avantage inférentiel qu’apporte le chaînage de règles courtes pour parer au manque d’apprentissage, plus marqué pour les règles plus longues, est largement neutralisé par la permissivité de ce processus dont toutes sortes de poids, scores ou probabilités ne réussissent pas à en hiérarchiser la production afin d’y distinguer le grammatical de l’agrammatical. Force est donc de reconsidérer les règles de taille supérieure à 3, lesquelles, il y a une trentaine d’années, avaient été d’emblée écartées pour des raisons essentiellement liées à la puissance des machines d’alors, et à l’insuffisance des corpus d’apprentissage. Mais si l’on admet qu’il faille désormais étendre la taille des règles de succession, la question se pose de savoir jusqu’à quelle limite, et pour quel bénéfice. Car l’on ne saurait non plus plaider pour une portée des règles aussi longue que les plus longues phrases auxquelles elles sont susceptibles d’être appliquées. Autrement dit, y a-t-il une taille optimale des règles qui soit suffisamment petite pour que leur apprentissage puisse converger, mais suffisamment longue pour que tout chaînage de telles règles pour embrasser les phrases de taille supérieure soit grammatical. La conséquence heureuse étant que poids, scores et probabilités ne seraient plus invoqués que pour choisir entre successions d’étiquettes toutes également grammaticales, et non pour éliminer en outre les successions agrammaticales. Cette taille semble exister. Nous montrons qu’au moyen d’algorithmes relativement simples l’on peut assez précisément la déterminer. Qu’elle se situe, compte tenu de nos corpus, aux alentours de 12 pour le français, de 10 pour l’arabe, et de 10 pour l’anglais. Qu’elle est donc en particulier inférieure à la taille moyenne des phrases, quelle que soit la langue considérée.

Is there an optimal n for n-grams used in part-of-speech tagging?

Almost all part-of-speech taggers apply rules about permitted successions and collocations of two or three grammatical categories. Their performance amounts to 96 percent of correctly tagged words, and to less than 57 percent of correctly tagged sentences. These binary and ternary succession rules represent a small fraction of succession rules one can extract from sentences in a learning corpus, where most sentences (more than 98 percent of them) have a length of more than three words. In other words, most sentences are processed by rules that are reconstructed, or simulated, from shorter ones, here ternary at best. We show that most such simulated rules are agrammatical, and that, if some inferential benefit comes from the chaining of short rules to compensate inexistent learning, mainly in the case of long rules, this benefit is nullified by the permissive behaviour of this process, in which a variety of weights, scores or probability are ineffective in hierarchizing its production and yield a separation between grammatical and agrammatical rules. So we feel forced to look again at larger-than-ternary rules. However, if we admit a necessity of enlarging succession rules, we must ask the question "up to which limit, and for what profit". For we also decline to argue for rules as long as the longest sentences upon which they might apply. So the real question is, can we define an optimal size for rules, short enough for learning to converge, and long enough for any chaining of rules to deal with larger sentences to be grammatical? A positive result would be that weights, scores or probability would then be invoked only to decide between equally grammatical successions of tags, and no longer to eliminate agrammatical ones. This optimal size apparently exists. We show that the use of rather simple algorithms leads to its determination. And its value, according to our corpora, is near 12 for French, 10 for Arabic and 10 for English. Therefore, it is less than the average length of sentences, for each of these three languages.

Part-of-speech tagging, tag sequences, rule length, rule composition, attested rule, simulated rule, evaluation of generation vs evaluation of analysis

évaluation en usage vs évaluation en définition d’un ensemble de règles


Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique

Abstract: Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.

We carry out an experiment aimed at using subcategorization information into a syntactic parser for PP attachment disambiguation. The subcategorization lexicon consists of probabilities between a word (verb, noun, adjective) and a preposition. The lexicon is acquired automatically from a 200 million word corpus, that is partially tagged and parsed. In order to assess the lexicon, we use 4 different corpora in terms of genre and domain. We assess various methods for PP attachment disambiguation : an exogeous method relies on the sub-categorization lexicon whereas an endogenous method relies on the corpus specific ressource only and an hybrid method makes use of both. The hybrid method proves to be the best and the results vary from 79.4 % to 87.2 %.

syntactic parsing, PP attachment disambiguation, subcategorization lexicon

ambiguïté de rattachement prépositionnel


Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif

Abstract: Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.

In the context of Part-of-Speech (PoS)-tagging of specialized corpora, we proposed an approach focusing on the most ‘important’ PoS-tags because mistaking them can lead to a total misunderstanding of the text. After tagging a biological corpus by Brill’s tagger, we noted persistent errors that are very hard to deal with. As an application, we studied two cases of different nature: first, confusion between past participle, adjective and preterit; second, confusion between plural nouns and verbs, 3rd person singular present. With a friendly user interface, the expert corrected the examples. Then, from these well-annotated examples, we induced rules. In order to reduce the cost of annotation, we used active learning. The experimental validation showed improvement in tagging precision and that on the basis of the annotation of one third of the examples we obtain a level of precision equivalent to the one reached by annotating all the examples.

Part-of-speech tagging, rule learning, active learning, text-mining

Apprentissage actif
Etiquetage morphosyntaxique
Apprentissage de règles
fouille de textes


Application du métalangage de la BDéf au traitement formel de la polysémie

Abstract: Cet article a pour objet le métalangage définitionnel de la base de données lexicale BDéf, plus précisément l’utilisation de ce métalangage dans la modélisation des structures polysémiques du français. La Bdéf encode sous forme de définitions lexicographiques les sens lexicaux d’un sous-ensemble représentatif du lexique du français parmi lequel on compte environ 500 unités polysémiques appartenant aux principales parties du discours. L’article comprend deux sections. La première présente le métalangage de la BDéf et le situe par rapport aux différents types de définitions lexicales, qu’elles soient ou non formelles, qu’elles visent ou non l’informatisation. La seconde section présente une application de la BDéf qui vise à terme à rendre compte de la polysémie régulière du français. On y présente, à partir d’un cas spécifique, la notion de patron de polysémie.

We present the defining metalanguage of the BDéf lexical database ; more specifically, we focus on how this metalanguage can be used to model relations of polysemy in French. The BDéf contains lexical definitions for a representative subset of the French lexicon : around 500 polysemic words belonging to all major parts of speech. This paper contains two sections. Firstly, the BDéf metalanguage is introduced and positioned relative to different types of existing lexical definitions : formal vs. non formal definitions, definitions that are tailored or not for implementation. Secondly, the paper shows how the BDéf approach is used in a research whose goal is the modeling of the regular polysemy of the French language. The notion of pattern of polysemy is introduced using a specific example.

lexical database, definitionnal metalanguage, Explanatory Combinatorial Lexicology, polysemy

polysémie
métalangage définitionnel
Base de données lexicale
Lexicologie Explicative et Combinatoire


Apprentissage de relations prédicat-argument pour l'extraction d'information à partir de textes conversationnels

Abstract: Nous présentons les résultats de notre approche d’apprentissage de relations prédicat-argument dans le but de générer des patrons d’extraction pour des textes conversationnels. Notre approche s’effectue en trois étapes incluant la segmentation linguistique des textes pour définir des unités linguistiques à l’instar de la phrase pour les textes bien formés tels que les dépêches journalistiques. Cette étape prend en considération la dimension discursive importante dans ces types de textes. La deuxième étape effectue la résolution des anaphores pronominales en position de sujet. Cela tient compte d’une particularité importante des textes conversationnels : la pronominalisation du thème. Nous montrons que la résolution d’un sous ensemble d’anaphores pronominales améliore l’apprentissage des patrons d’extraction. La troisième utilise des modèles de Markov pour modéliser les séquences de classes de mots et leurs rôles pour un ensemble de relations données. Notre approche expérimentée sur des transcriptions de conversations téléphoniques dans le domaine de la recherche et sauvetage identifie les patrons d’extraction avec un F-score moyen de 73,75 %.

We present the results of our approach for the learning of patterns for information extraction from conversational texts. Our three step approach is based on a linguistic segmentation stage that defines units suitable for the pattern learning process. Anaphora resolution helps to identify more relevant relations hidden by the pronominalization of the topic. This stage precedes the pattern learning stage, which is based on Markov models that include wild card states designed to handle edited words and null transitions to handle omissions. We tested our approach on manually transcribed telephone conversations in the domain of maritime search and rescue, and succeeded in identifying extraction patterns with an F-score of 73.75 %.

Learning predicat-argument relations, information extraction


Un analyseur LFG efficace pour le français : SXLFG

Abstract: Dans cet article, nous proposons un nouvel analyseur syntaxique, qui repose sur une variante du modèle Lexical-Functional Grammars (Grammaires Lexicales Fonctionnelles) ou LFG. Cet analyseur LFG accepte en entrée un treillis de mots et calcule ses structures fonctionnelles sur une forêt partagée. Nous présentons également les différentes techniques de rattrapage d’erreurs que nous avons mises en oeuvre. Puis nous évaluons cet analyseur sur une grammaire à large couverture du français dans le cadre d’une utilisation à grande échelle sur corpus variés. Nous montrons que cet analyseur est à la fois efficace et robuste.

In this paper, we introduce a new parser based on the Lexical-Functional Grammars formalism (LFG). This LFG parser accepts as input word lattices and computes functional structures on a shared forest. We also present various error recovery techniques we have implemented. Afterwards, we evaluate this parser on a large-coverage grammar for French in the framework of a large-scale use on various corpus. We show that our parser is both efficient and robust.

syntax, parser, LFG, disambiguation, shared forest

analyseur
LFG
syntaxe
forêt partagée
désambiguïsation


Etiquetage morpho-syntaxique du français à base d'apprentissage supervisé

Abstract: Nous présentons un étiqueteur morpho-syntaxique du français. Celui-ci utilise l’apprentissage supervisé à travers un modèle de Markov caché. Le modèle de langage est appris à partir d’un corpus étiqueté. Nous décrivons son fonctionnement et la méthode d’apprentissage. L’étiqueteur atteint un score de précision de 89 % avec un jeu d’étiquettes très riche. Nous présentons ensuite des résultats détaillés pour chaque classe grammaticale et étudions en particulier la reconnaissance des homographes.

A french part-of-speech tagger is described. It is based on supervised learning: hidden Markov model and trained using a corpus of tagged text. We describe the way the model is learnt. A 89 % precision rate is achieved with a rich tagset. Detailed results are presented for each grammatical class. We specially pay attention to homographs recognition.

part-of-speech tagging, supervised learning, hidden Markov model, evaluation, homographs

apprentissage supervisé
modèle de Markov caché
homographes
étiquetage morpho-syntaxique
évaluation


Contextes multilingues alignés pour la désambiguïsation sémantique : une étude expérimentale

Abstract: Cet article s'intéresse a la désambiguïsation sémantique d'unités lexicales alignées a travers un corpus multilingue. Nous appliquons une méthode automatique non supervisée basée sur la comparaison de réseaux sémantiques, et nous dégageons un critère permettant de déterminer a priori si 2 unités alignées ont une chance de se désambiguïser mutuellement. Enfin, nous développons une méthode fondée sur un apprentissage a partir de contextes bilingues. En appliquant ce critère afin de déterminer pour quelles unités l'information traductionnelle doit être prise en compte, nous obtenons une amélioration des résultats.

This paper addresses the sense disambiguation of aligned words through a multilingual corpus. We apply an unsupervised disambiguation method using inter word net comparison. We study a criterion that allows to identify the cases for which disambiguation can take advantage of alignment. Finally, we implement a method based on a training stage using both monolingual and bilingual context, and we apply the previous criterion in order to select between monolingual or bilingual clues, showing some improvement of the results.

Word sense disambiguation, multilingual aligning, semantic lexicon

Désambiguïsation sémantique
alignement multilingue
lexique sémantique


Naviguer dans les textes pour apprendre

Abstract: Dans cet article nous présentons un langage de navigation textuelle et son implantation dans la plate-forme Navitexte. Nous décrivons une application de ces principes de navigation dans un cadre d’apprentissage de la bonne formation des textes, destinée à des dans un cadre d’apprentissage de la bonne formation des textes, destinée à des étudiants apprenant le français langue étrangère.

In this article we present a declarative language, which models ways of visualising and navigating in texts, together with its implementation in a workstation, NaviTexte. First, we show how the language can be used to build an application in text linguistics. This application aims to teach foreign language students to identify different coherence creating units in a text and to navigate between them. Then we detail the declarative language.

Textual navigation, teaching texts and text linguistics

Navigation textuelle
apprentissage en lingusitique textuelle


Projection et monotonie dans un langage de représentation lexico-grammatical

Abstract: Cet article apporte une méthode de développement grammatical pour la réalisation de grammaires d’arbres adjoints (TAG) de taille importante augmentées d’une dimension sémantique. La méthode que nous présentons s’exprime dans un langage informatique de représentation grammatical qui est déclaratif et monotone. Pour arriver au résultat, nous montrons comment tirer parti de la théorie de la projection dans le langage de représentation que nous utilisons. Par conséquent cet article justifie l’utilisation d’un langage monotone pour la représentation lexico-grammaticale.

This papers provides a methodology for the grammatical development of large sized tree adjoining grammars (TAG) augmented with a semantic dimension. The provided methodology is expressed in a monotnic and declarative language designed for the compact representation of grammatical descriptions. To achieve the result, we show how to express a linking theory in the language used. Therefore this paper justifies the use of a monotonic language for lexico-grammatical representation.

Syntax, Lexicon, Linking, Syntax Semantics interface, TAG

TAG
Syntaxe
Lexique
Liage
Interface syntaxe sémantique


Dialogue automatique et personnalité : méthodologie pour l'incarnation de traits humains

Abstract: Cet article introduit une méthodologie d’intégration de la personnalité dans un système de dialogue automatique, en vue de l’incarnation de personnages virtuels. Notion complexe non encore épuisée dans la littérature, la personnalité d’un individu peut s’illustrer de multiples manières possibles. Notre objectif consiste à présenter une méthode générique de prise en compte de la personnalité dans un système de dialogue par modélisation et exploitation des connaissances relatives à la personnalité de l’individu à incarner. Cet article présente les avantages et inconvénients de cette méthode en l’illustrant au travers de la stylistique des énoncés générés par le système.

This article introduces a methodology to integrate personality into a dialogue system. This work constitutes a step towards the embodiment of virtual characters. The personality of an individual, which is a complex and non-exhausted concept in literature, can show through multiple possible ways. Our purpose is to describe a generic methodology of personality integration into a dialogue system based on the modelling and use of knowledge relative to the personality of a given individual. This article describes the advantages and drawbacks of the proposed methodology by illustrating it through the linguistic style of the generated messages.

embodied dialogue, virtual characters, personality, natural language generation

personnalité
personnages virtuels
dialogue incarné
génération automatique


Ritel : un système de dialogue homme-machine à domaine ouvert

Abstract: L’objectif du projet RITEL est de réaliser un système de dialogue homme-machine permettant à un utilisateur de poser oralement des questions, et de dialoguer avec un système de recherche d’information généraliste (par exemple, chercher sur l’Internet “Qui est le Président du Sénat ?”) et d’en étudier les potentialités. Actuellement, la plateforme RITEL permet de collecter des corpus de dialogue homme-machine. Les utilisateurs peuvent parfois obtenir une réponse, de type factuel (Q : qui est le président de la France ; R : Jacques Chirac.). Cet article présente brièvement la plateforme développée, le corpus collecté ainsi que les questions que soulèvent un tel système et quelques unes des premières solutions envisagées.

The project RITEL aims at integrating a spoken language dialog system and an open-domain question answering system to allow a human to ask a general question (f.i. “Who is currently presiding the Senate?”) and refine his research interactively. As this point in time the RITEL platform is used to collect a new human-computer dialog corpus. The user can sometimes recieve factual answers (Q : who is the president of France ; R : Jacques Chirac). This paper briefly presents the current system, the collected corpus, the problems encountered by such a system and our first answers to these problems.

human machine dialog, question answering, information retrieval, corpus

corpus
dialogue homme machine
recherche d’information précise


Un système de génération automatique de dictionnaires linguistiques de l'arabe

Abstract: L’objectif de cet article est la présentation d’un système de génération automatique de dictionnaires électroniques de la langue arabe classique, développé au sein du laboratoire RIADI (unité de Monastir). Ce système entre dans le cadre du projet “oreillodule”: un système embarqué de synthèse, traduction et reconnaissance de la parole arabe. Dans cet article, nous présenterons, les différentes étapes de réalisation, et notamment la génération automatique de ces dictionnaires se basant sur une théorie originale : les Conditions de Structures Morphématiques (CSM), et les matrices lexicales.

the objective of this article is the presentation of a system of automatic generation of electronic dictionaries of the classic Arabian language, developed within RIADI laboratory (unit of Monastir). This system enters in the setting of project "oreillodule": an embedded system of synthesis, translation and recognition of the Arabian word. In this article, we will present the different stages of realization, and notably the automatic generation of these dictionaries basing on an original theory: Conditions of Morphemic Structure (CSM), and the lexical matrixes.

electronic dictionaries, Conditions of Morphemic Structures , lexical matrix, Combinative circumscriptions, Sequential circumscriptions

dictionnaires électroniques
Conditions de Structures Morphématiques
matrices lexicales
Restrictions combinatoires
Restrictions séquentielles


Segmentation de textes arabes basée sur l’analyse contextuelle des signes de ponctuations et de certaines particules

Abstract: Nous proposons dans cet article une approche de segmentation de textes arabes non voyellés basée sur une analyse contextuelle des signes de ponctuations et de certaines particules, tels que les conjonctions de coordination. Nous présentons ensuite notre système STAr, un segmenteur de textes arabes basé sur l'approche proposée. STAr accepte en entrée un texte arabe en format txt et génère en sortie un texte segmenté en paragraphes et en phrases.

We propose in this paper an approach to segment non-vowelled Arabic texts. Our approach is based on a contextual analysis of the punctuation marks and a list of particles, such as the coordination conjunctions. Then, we present our system STAr, a tokenizer based on the proposed approach. The STAr input is an Arabic text (in .txt format) and its output is a segmented text into paragraphs and sentences.

Arabic text tokenizer, sentence tokenization, contextual exploration, regular expressions

Segmenteur de textes arabes
segmentation en phrases
exploration contextuelle
expressions rationnelles


Approches en corpus pour la traduction : le cas MÉTÉO

Abstract: La traduction automatique (TA) attire depuis plusieurs années l’intérêt d’un nombre grandissant de chercheurs. De nombreuses approches sont proposées et plusieurs campagnes d’évaluation rythment les avancées faites. La tâche de traduction à laquelle les participants de ces campagnes se prêtent consiste presque invariablement à traduire des articles journalistiques d’une langue étrangère vers l’anglais; tâche qui peut sembler artificielle. Dans cette étude, nous nous intéressons à savoir ce que différentes approches basées sur les corpus peuvent faire sur une tâche réelle. Nous avons reconstruit à cet effet l’un des plus grands succès de la TA: le système MÉTÉO. Nous montrons qu’une combinaison de mémoire de traduction et d’approches statistiques permet d’obtenir des résultats comparables à celles du système MÉTÉO, tout en offrant un cycle de développement plus court et de plus grandes possibilités d’ajustements.

Machine Translation (MT) is the focus of extensive scientific investigations driven by regular evaluation campaigns, but which are mostly oriented towards a somewhat artificial task: translating news articles into English. In this paper, we investigate how well current MT approaches deal with a real-world task. We have rationally reconstructed one of the only MT systems in daily production use: the METEO system. We show how a combination of a sentence-based memory approach, a phrase-based statistical engine and a neural-network rescorer can give results comparable to those of the current system while offering a faster development cycle and better customization possibilities.

Memory-based translation, statistical translation, multiple alignment, rescoring

Mémoire de traduction
traduction probabiliste
alignements multiples
réordonnancement à postériori


Simplification interactive pour la production de textes adaptés aux personnes souffrant de troubles de la compréhension

Abstract: Cet article traite du problème de la compréhensibilité des textes et en particulier du besoin de simplifier la complexité syntaxique des phrases pour des lecteurs souffrant de troubles de la compréhension. Nous présentons une approche à base de règles de simplification développées manuellement et son intégration dans un traitement de texte. Cette intégration permet la validation interactive de simplifications candidates produites par le système, et lie la tâche de création de texte simplifié à celle de rédaction.

This paper addresses the issue of text readability and in particular the need for simplifying the syntactic complexity of sentences for language-impaired readers. The proposed approach uses handcrafted simplification rules and has been integrated into a word processor. This allows interactive validation of candidate simplified sentences produced by the system, and integrates the task of creating simplified texts into that of authoring.

language disorders, syntactic simplification, rewriting rules, interactive validation, word processors

traitements de texte
validation interactive
troubles du langage
simplification syntaxique
règles de réécriture


Indexation automatique de ressources de santé à l'aide de paires de descripteurs MeSH

Abstract: Depuis quelques années, médecins et documentalistes doivent faire face à une demande croissante dans le domaine du codage médico-économique et de l'indexation des diverses sources d'information disponibles dans le domaine de la santé. Il est donc nécessaire de développer des outils d’indexation automatique qui réduisent les délais d’indexation et facilitent l'accès aux ressources médicales. Nous proposons deux méthodes d’indexation automatique de ressources de santé à l’aide de paires de descripteurs MeSH. La combinaison de ces deux méthodes permet d'optimiser les résulats en exploitant la complémentarité des approches. Les performances obtenues sont équivalentes à celles des outils de la littérature pour une indexation à l’aide de descripteurs seuls.

The increasing number of health documents available in electronic form, and the demand on both practitioners and librarians to encode these documents with controlled vocabulary information calls for automatic tools and methods to help them perform this task efficiently. In this article, we are presenting and comparing two methods for the automatic indexing of heath resources with pairs of MeSH descriptors. A combination of both methods achieves better results by exploiting the complementarity of the approaches. This performance matches the tools described in the litterature for single term indexing.

Automatic Indexing, Medical Terminology, Controlled Vocabulary

Indexation Automatique
Terminologie Médicale
Vocabulaire Contrôlé


Réseau bayesien pour un modèle d'utilisateur et un module de compréhension pour l'optimisation des systèmes de dialogues

Abstract: Dans cet article, un environnement modulaire pour la simulation automatique de dialogues homme-machine est proposé. Cet environnement comprend notamment un modèle d’utilisateur consistant dirigé par le but et un module de simulation de compréhension de parole. Un réseau bayésien est à la base de ces deux modèles et selon les paramètres utilisés, il peut générer un comportement d’utilisateur cohérent ou servir de classificateur de concepts. L’environnement a été utilisé dans le contexte de l’optimisation de stratégies de dialogue sur une tâche simple de remplissage de formulaire et les résultats montrent qu’il est alors possible d’identifier certains dialogues problématiques du point de vue de la compréhension.

In this paper we present a modular environment for simulating human-machine dialogues by computer means. This environment includes a consistent goal-directed user model and a natural language understanding system model. Both models rely on a special Bayesian network used with different parameters in such a way that it can generate a consistent user behaviour according to a goal and the history of the interaction, and been used as a concept classifier. This environment was tested in the framework of optimal strategy learning for the simple form-filling task. The results show that the environment allows pointing out problematic dialogues that may occur because of misunderstanding between the user and the system.

Spoken dialog systems, dialog simulation, user modeling, optimization

optimisation
Systèmes de dialogue
modèle d’utilisateur
simulation de dialogues


Correction Automatique en temps réél, contraintes, méthodes et voies de recherche

Abstract: Cet article expose un cas concret d’utilisation d’une grammaire de contraintes. Le produit qui les applique a été commercialisé en 2003 pour corriger automatiquement et en temps réel les fautes d’accord présentes dans les sous-titres des retransmissions en direct des débats du Sénat du Canada. Avant la mise en place du système, le taux moyen de fautes était de l’ordre de 7 pour 100 mots. Depuis la mise en service, le taux d’erreurs a chuté à 1,7 %. Nous expliquons dans ce qui suit les principaux atouts des grammaires de contraintes dans le cas particulier des traitements temps réel, et plus généralement pour toutes les applications qui nécessitent une analyse au fur et à mesure du discours (c.-à-d. sans attendre la fin des phrases).

This article sets out a concrete use case of a grammar of constraints. The product which applies them was commercialised in 2003 to automatically correct in real time the errors of agreement present in the sub-titles of live televised debates from the Senate of Canada. Before the introduction of this system, the average rate of mistakes was in the order of 7 per 100 words. With the introduction of this system, the rate of errors has fallen to 1.7%. In the following section, we explain the main advantages of a grammar of constraints in the specific case of real-time processing, and more generally for all applications which require an analysis during the speech (that is, without waiting until the end of sentences).

Automatic correction, real-time, syntactic analysis, grammar of constraints

Correction automatique
temps réel
grammaire de contraintes
analyse syntaxique


Les Méta-RCG: description et mise en oeuvre

Abstract: Nous présentons dans cet article un nouveau formalisme linguistique qui repose sur les Grammaires à Concaténation d’Intervalles (RCG), appelé Méta-RCG. Nous exposons tout d’abord pourquoi la non-linéarité permet une représentation adéquate des phénomènes linguistiques, et en particulier de l’interaction entre les différents niveaux de description. Puis nous présentons les Méta-RCG et les concepts linguistiques supplémentaires qu’elles mettent en oeuvre, tout en restant convertibles en RCG classiques. Nous montrons que les analyses classiques (constituants, dépendances, topologie, sémantique prédicat-arguments) peuvent être obtenues par projection partielle d’une analyse Méta-RCG complète. Enfin, nous décrivons la grammaire du français que nous développons dans ce nouveau formalisme et l’analyseur efficace qui en découle. Nous illustrons alors la notion de projection partielle sur un exemple.

In this paper, we present a novel linguistic formalism based on Range Concatenation Grammars (RCG), called Meta-RCG. We first expose why non-linearity allows a satisfying representation of linguistic phenomena, and in particular of the interaction between the different levels of description. Then we introduce Meta-RCGs and the extra linguistic concepts they manipulate, while remaining compilable into classical RCGs. Moreover, we show that classical analyses (consituency, dependency, topology, predicate-arguments semantics) can be obtained by partial projection of a full Meta-RCG parse. Finally, we describe the grammar for French we develop in this new formalism and the associated efficient parser. We illustrate the notion of partial projection with an example.

Parsing, syntax-semantics interface, non-linear grammars, Range Concatenation Grammars (RCG)


Segmentation thématique par chaînes lexicales pondérées

Abstract: Cet article propose une méthode innovante et efficace pour segmenter un texte en parties thématiquement cohérentes, en utilisant des chaînes lexicales pondérées. Les chaînes lexicales sont construites en fonction de hiatus variables, ou bien sans hiatus, ou encore pondérées en fonction de la densité des occurrences du terme dans la chaîne. D’autre part, nous avons constaté que la prise en compte du repérage d’entités nommées dans la chaîne de traitement, du moins sans résolution des anaphores, n’améliore pas significativement les performances. Enfin, la qualité de la segmentation proposée est stable sur différentes thématiques, ce qui montre une indépendance par rapport au type de document.

This paper presents an innovative and efficient topic segmentation method based on weighted lexical chains. This method comes from a study of different existing tools, and experiments where we considered the influence of a term at each precise place in the text. We build lexical chains with different kinds of hiatus (varying, none or density weighted). We demonstrate good results on a manually built french news corpus. We show that using named entities does not improve results. Finally, we show that our method tends to be domain-independent because results are similar on various topics.

topic segmentation, lexical chains, named entities

segmentation thématique
chaînes lexicales
entités nommées


Une plateforme pour l'acquisition, la maintenance et la validation de ressources lexicales

Abstract: Nous présentons une plateforme de développement de lexique offrant une base lexicale accompagnée d’un certain nombre d’outils de maintenance et d’utilisation. Cette base, qui comporte aujourd’hui 440.000 formes du Français contemporain, est destinée à être diffusée et remise à jour régulièrement. Nous exposons d’abord les outils et les techniques employées pour sa constitution et son enrichissement, notamment la technique de calcul des fréquences lexicales par catégorie morphosyntaxique. Nous décrivons ensuite différentes approches pour constituer un sous-lexique de taille réduite, dont la particularité est de couvrir plus de 90% de l’usage. Un tel lexique noyau offre en outre la possibilité d’être réellement complété manuellement avec des informations sémantiques, de valence, pragmatiques etc.

We present a lexical development platform which comprises a lexical database of 440.000 lemmatized words of contemporary French, plus a set of maintenance tools. The lexical database is intended to be distributed and updated regularly. We present in this paper tools and techniques applied for the lexicon constitution and its enrichment, in particular the computation of lexical frequencies by morphosyntactic category. Then we describe various approaches to build an under-lexicon of reduced size, whose characteristic is to cover more than 90% of the use. Such a kernel lexicon makes it moreover possible to be really enriched by hand with semantic, valence, pragmatic information, etc.


La plate-forme LinguaStream : un outil d'exploration linguistique sur corpus

Abstract: À travers la présentation de la plate-forme LinguaStream, nous présentons certains principes méthodologiques et différents modèles d’analyse pouvant permettre l’articulation de traitements sur corpus. Nous envisageons en particulier les besoins nés de perspectives émergentes en TAL telles que l’analyse du discours.

By presenting the LinguaStream platform, we introduce different methodological principles and analysis models, which make it possible to articulate corpus processing tasks. More especially, we consider emerging approaches in NLP, such as discourse analysis.

Corpus linguistics, NLP, software framework

TAL
Linguistique de corpus
plate-forme logicielle


Les perspectives révélées par la théorie des K-représentations pour la bioinformatique et le Web sémantique

Abstract: L'article décrit la structure et les applications possibles de la théorie des K-représentations (représentation des connaissances) dans la bioinformatique afin de développer un Réseau Sémantique d'une génération nouvelle. La théorie des K-répresentations est une théorie originale du développement des analyseurs sémantico–syntactiques avec l'utilisation large des moyens formels pour décrire les données d'entrée, intermédiaires et de sortie. Cette théorie est décrit dans la monographie de V. Fomichov (Springer, 2010). La première partie de la théorie est un modèle formel d'un système qui est composé de dix opérations sur les structures conceptuelles. Ce modèle définit une classe nouvelle des langages formels – la classe des SK-langages. Les possibilités larges de construire des répresentations sémantiques des discours compliqués en rapport à la biologie sont manifestes. Une approche formelle nouvelle de l'élaboration des analysateurs multilinguistiques sémantico-syntactiques est décrite. Cet approche a été implémentée sous la forme d'un programme en langage PYTHON.

The prospects revealed by the theory of K-representations for bioinformatics and Semantic Web

The paper describes the structure and possible applications of the theory of K-representations (knowledge representations) in bioinformatics and in the development of a Semantic Web of a new generation. It is an original theory of designing semantic-syntactic analyzers of natural language (NL) texts with the broad use of formal means for representing input, intermediary, and output data. The current version of the theory is set forth in a monograph by V. Fomichov (Springer, 2010). The first part of the theory is a formal model describing a system consisting of ten operations on conceptual structures. This model defines a new class of formal languages – the class of SK-languages. The broad possibilities of constructing semantic representations of complex discourses pertaining to biology are shown. A new formal approach to developing multilingual algorithms of semantic-syntactic analysis of NL-texts is outlined. This approach is realized by means of a program in the language PYTHON.

man-machine natural language dialogue, algorithm of semantic-syntactic analysis, integral formal semantics, theory of K-representations, SK-languages, semantic representation, text meaning representation, linguistic database, Semantic Web of a new generation, multilingual Semantic Web, bioinformatics

réseau sémantique d'une génération nouvelle

dialogue homme-machine en langage naturel

algorithme de l‟analyse sémantico-syntactique


Patrons de phrase, raccourcis pour apprendre rapidement à parler une nouvelle langue

Abstract: Nous décrivons la création d'un environnement web pour aider des apprenants (adolescents ou adultes) à acquérir les automatismes nécessaires pour produire à un débit “normal” les structures fondamentales d'une langue. Notre point de départ est une base de données de phrases, glanées sur le web ou issues de livres scolaires ou de livres de phrases. Ces phrases ont été généralisées (remplacement de mots par des variables) et indexées en termes de buts pour former une arborescence de patrons. Ces deux astuces permettent de motiver l'usage des patrons et de crééer des phrases structurellement identiques à celles rencontrées, tout en étant sémantiquement différentes. Si les notions de 'patrons' ou de 'phrases à trou implicitement typées' ne sont pas nouvelles, le fait de les avoir portées sur ordinateur pour apprendre des langues l'est. Le système étant conçu pour être ouvert, il permet aux utilisateurs, concepteurs ou apprenants, des changements sur de nombreux points importants : le nom des variables, leurs valeurs, le laps de temps entre une question et sa réponse, etc. La version initiale a été développée pour l'anglais et le japonais. Pour tester la généricité de notre approche nous y avons ajouté relativement facilement le français et le chinois.

Sentence patterns, shortcuts to quickly learn to speak a new language

We describe a web application to assist language learners (teenagers or adults) to acquire the needed skills to produce at a ‘normal' rate the fundamental structures of a new language, the scope being the survival level. The starting point is a database of sentences gleaned in textbooks, phrasebooks, or the web. We propose to extend the applicability of these structures by generalizing them: concrete sentences becoming productive sentence patterns. In order to produce such generic structures (schemata), we index the sentences in terms of goals, replacing specific elements (words) of the chain by more general terms (variables). This allows the user not only to acquire these structures, but also to express his/her own thoughts. Starting from a communicative goal, he instantiates the variables of the associated schema with words of his choice. We have developed a prototype for English and Japanese, adding Chinese and French without too many problems.

foreign language learning, language production, phrasebook, sentence patterns, basic structure

patrons
structures fondamentales
livres de phrases
apprentissage de langues
production de langage
schéma de phrase


Génération automatique de motifs de détection d'entités nommées en utilisant des contenus encyclopédiques

Abstract: Les encyclopédies numériques contiennent aujourd'hui de vastes inventaires de formes d'écritures pour des noms de personnes, de lieux, de produits ou d'organisation. Nous présentons un système hybride de détection d'entités nommées qui combine un classifieur à base de Champs Conditionnel Aléatoires avec un ensemble de motifs de détection extraits automatiquement d'un contenu encyclopédique. Nous proposons d'extraire depuis des éditions en plusieurs langues de l'encyclopédie Wikipédia de grandes quantités de formes d'écriture que nous utilisons en tant que motifs de détection des entités nommées. Nous décrivons une méthode qui nous assure de ne conserver dans cette ressources que des formes non ambiguës susceptibles de venir renforcer un système de détection d'entités nommées automatique. Nous procédons à un ensemble d'expériences qui nous permettent de comparer un système d'étiquetage à base de CRF avec un système utilisant exclusivement des motifs de détection. Puis nous fusionnons les résultats des deux systèmes et montrons qu'un gain de performances est obtenu grâce à cette proposition.

Automatic generation of named entity detection patterns using encyclopedic contents

Encyclopedic content can provide numerous samples of surface writing forms for persons, places, products or organisations names. In this paper we present an hybrid named entities recognition system based on a gazetteer automatically extracted. We propose to extract it from various language editions ofWikipedia encyclopedia. The wide amount of surface forms extracted from this encyclopedic content is then used as detection pattern of named entities.We build a labelling tool using those patterns. This labelling tool is used as simple pattern detection component, to combine with a Conditional Random Field tagger.We compare the performances of each component of our system with the results previously obtained by various systems in the French NER campaign ESTER 2. Finally, we show that the fusion of a CRF label tool with a pattern based ones, can improve the global performances of a named entity recognition system.


Approche de construction automatique de titres courts par des méthodes de Fouille du Web

Abstract: Le titrage automatique de documents textuels est une tâche essentielle pour plusieurs applications (titrage de mails, génération automatique de sommaires, synthèse de documents, etc.). Cette étude présente une méthode de construction de titres courts appliquée à un corpus d'articles journalistiques via des méthodes de Fouille du Web. Il s'agit d'une première étape cruciale dans le but de proposer une méthode de construction de titres plus complexes. Dans cet article, nous présentons une méthode proposant des titres tenant compte de leur cohérence par rapport au texte, par rapport au Web, ainsi que de leur contexte dynamique. L'évaluation de notre approche indique que nos titres construits automatiquement sont informatifs et/ou accrocheurs.

An automatic short title construction approach by web mining methods

The automatic titling of text documents is an essential task for several applications (automatic titling of e-mails, summarization, and so forth). This study presents a method of generation of short titles applied to a corpus of journalistic articles using methods ofWeb Mining. It is a first crucial stage with the aim of proposing a method of generation of more complex titles. In this article, we present a method that proposes titles taking into account their coherence in connection with the text and the Web, as well as their dynamic context. The evaluation of our approach indicates that our titles generated automatically are informative and/or catchy.

Natural Language Processing, Web Mining, Automatic Titling

Traitement Automatique du Langage Naturel


Une approche faiblement supervisée pour l'extraction de relations à large échelle

Abstract: Les systèmes d'extraction d'information traditionnels se focalisent sur un domaine spécifique et un nombre limité de relations. Les travaux récents dans ce domaine ont cependant vu émerger la problématique des systèmes d'extraction d'information à large échelle. À l'instar des systèmes de question-réponse en domaine ouvert, ces systèmes se caractérisent à la fois par le traitement d'un grand nombre de relations et par une absence de restriction quant aux domaines abordés. Dans cet article, nous présentons un système d'extraction d'information à large échelle fondé sur un apprentissage faiblement supervisé de patrons d'extraction de relations. Cet apprentissage repose sur la donnée de couples d'entités en relation dont la projection dans un corpus de référence permet de constituer la base d'exemples de relations support de l'induction des patrons d'extraction. Nous présentons également les résultats de l'application de cette approche dans le cadre d'évaluation défini par la tâche KBP de l'évaluation TAC 2010.

A weakly supervised approach to large scale relation extraction

Standard Information Extraction (IE) systems are designed for a specific domain and a limited number of relations. Recent work has been undertaken to deal with large-scale IE systems. Such systems are characterized by a large number of relations and no restriction on the domain, which makes difficult the definition of manual resources or the use of supervised techniques. In this paper, we present a large-scale IE system based on a weakly supervised method of pattern learning. This method uses pairs of entities known to be in relation to automatically extract example sentences from which the patterns are learned. We present the results of this system on the data from the KBP task of the TAC 2010 evaluation campaign.

information extraction, relation extraction

extraction de relations
extraction d'information


Utilisation d'un score de qualité de traduction pour le résumé multi-document cross-lingue

Abstract: Le résumé automatique cross-lingue consiste à générer un résumé rédigé dans une langue différente de celle utilisée dans les documents sources. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé automatique multi-document, basée sur une représentation par graphe, qui prend en compte des scores de qualité de traduction lors du processus de sélection des phrases. Nous évaluons notre méthode sur un sous-ensemble manuellement traduit des données utilisées lors de la campagne d'évaluation internationale DUC 2004. Les résultats expérimentaux indiquent que notre approche permet d'améliorer la lisibilité des résumés générés, sans pour autant dégrader leur informativité.

Using translation quality scores for cross-language multi-document summarization

Cross-language summarization is the task of generating a summary in a language different from the language of the source documents. In this paper, we propose a graph-based approach to multi-document summarization that integrates machine translation quality scores in the sentence selection process. We evaluate our method on a manually translated subset of the DUC 2004 evaluation campaign. Results indicate that our approach improves the readability of the generated summaries without degrading their informativity.

Cross-lingual summary, translation quality, graph

qualité de traduction
graphe
Résumé cross-lingue


Accès au contenu sémantique en langue de spécialité : extraction des prescriptions et concepts médicaux

Abstract: Pourtant essentiel pour appréhender rapidement et globalement l'état de santé des patients, l'accès aux informations médicales liées aux prescriptions médicamenteuses et aux concepts médicaux par les outils informatiques se révèle particulièrement difficile. Ces informations sont en effet généralement rédigées en texte libre dans les comptes rendus hospitaliers et nécessitent le développement de techniques dédiées. Cet article présente les stratégies mises en oeuvre pour extraire les prescriptions médicales et les concepts médicaux dans des comptes rendus hospitaliers rédigés en anglais. Nos systèmes, fondés sur des approches à base de règles et d'apprentissage automatique, obtiennent une F1-mesure globale de 0,773 dans l'extraction des prescriptions médicales et dans le repérage et le typage des concepts médicaux.

Accessing the semantic content in a specialized language: extracting prescriptions and medical concepts

While essential for rapid access to patient health status, computer-based access to medical information related to prescriptions key medical expressed and concepts proves to be difficult. This information is indeed generally in free text in the clinical records and requires the development of dedicated techniques. This paper presents the strategies implemented to extract medical prescriptions and concepts in clinical records written in English language. Our systems, based upon linguistic patterns and machine-learning approaches, achieved a global F1-measure of 0.773 for extraction of medical prescriptions, and of clinical concepts.

Information extraction, Controled indexing, Medical informatics, Clinical concepts, Prescriptions

Prescriptions
Concepts médicaux
Extraction d'information
Indexation contrôlée
Informatique médicale


Comparaison et combinaison d'approches pour la portabilité vers une nouvelle langue d'un système de compréhension de l'oral

Abstract: Dans cet article, nous proposons plusieurs approches pour la portabilité du module de compréhension de la parole (SLU) d'un système de dialogue d'une langue vers une autre. On montre que l'utilisation des traductions automatiques statistiques (SMT) aide à réduire le temps et le cout de la portabilité d'un tel système d'une langue source vers une langue cible. Pour la tache d'étiquetage sémantique on propose d'utiliser soit les champs aléatoires conditionnels (CRF), soit l'approche à base de séquences (PH-SMT). Les résultats expérimentaux montrent l'efficacité des méthodes proposées pour une portabilité rapide du SLU vers une nouvelle langue. On propose aussi deux méthodes pour accroître la robustesse du SLU aux erreurs de traduction. Enfin on montre que la combinaison de ces approches réduit les erreurs du système. Ces travaux sont motivés par la disponibilité du corpus MEDIA français et de la traduction manuelle vers l'italien d'une sous partie de ce corpus.

Comparison and combination of approaches for the portability to a new language of an oral comprehension system

In this paper we investigate several approaches for language portability of the spoken language understanding (SLU) module of a dialogue system. We show that the use of statistical machine translation (SMT) can reduce the time and the cost of porting a system from a source to a target language. For conceptual decoding we propose to use even conditional random fields (CRF) or phrase based statistical machine translation PB-SMT). The experimental results show the efficiency of the proposed methods for a fast and low cost SLU language portability. Also we proposed two methods to increase SLU robustness to translation errors. Overall we show that the combination of all these approaches reduce the concept error rate. This work was motivated by the availability of the MEDIA French corpus and the manual translation of a subset of this corpus into Italian.

Spoken Dialogue Systems, Spoken Language Understanding, Language Portability, Statistical Machine Translation

compréhension de la parole
Système de dialogue
traduction automatique statistique
portabilité à travers les langues


Qui êtes-vous ? Catégoriser les questions pour déterminer le rôle des locuteurs dans des conversations orales

Abstract: La fouille de données orales est un domaine de recherche visant à caractériser un flux audio contenant de la parole d'un ou plusieurs locuteurs, à l'aide de descripteurs liés à la forme et au contenu du signal. Outre la transcription automatique en mots des paroles prononcées, des informations sur le type de flux audio traité ainsi que sur le rôle et l'identité des locuteurs sont également cruciales pour permettre des requêtes complexes telles que : « chercher des débats sur le thème X », « trouver toutes les interviews de Y », etc. Dans ce cadre, et en traitant des conversations enregistrées lors d'émissions de radio ou de télévision, nous étudions la manière dont les locuteurs expriment des questions dans les conversations, en partant de l'intuition initiale que la forme des questions posées est une signature du rôle du locuteur dans la conversation (présentateur, invité, auditeur, etc.). En proposant une classification du type des questions et en utilisant ces informations en complément des descripteurs généralement utilisés dans la littérature pour classer les locuteurs par rôle, nous espérons améliorer l'étape de classification, et valider par la même occasion notre intuition initiale.

Who are you? Categorize questions to determine the role of speakers in oral conversations

Speech Data Mining is an area of research dedicated to characterize audio streams containing speech of one or more speakers, using descriptors related to the form and the content of the speech signal. Besides the automatic word transcription process, information about the type of audio stream and the role and identity of speakers is also crucial to allow complex queries such as : “ seek debates on X ,”“ find all the interviews of Y”, etc. In this framework we present a study done on broadcast conversations on how speakers express questions in conversations, starting with the initial intuition that the form of the questions uttered is a signature of the role of the speakers in the conversation (anchor, guest, expert, etc.). By classifying these questions thanks to a set of labels and using this information in addition to the commonly used descriptors to classify users' role in broadcast conversations, we want to improve the role classification accuracy and validate our initial intuition.

Speech data mining, Automatic Speech Processing, Speech Corpus Annotation, Speaker role classification

Fouille de données orales
Traitement Automatique de la Parole
Annotation de corpus oraux
Classification en rôles de locuteurs


Recherche d'information et temps linguistique : une heuristique pour calculer la pertinence des expressions calendaires

Abstract: A rebours de bon nombre d'applications actuelles offrant des services de recherche d'information selon des critères temporels - applications qui reposent, à y regarder de près, sur une approche consistant à filtrer les résultats en fonction de leur inclusion dans une fenêtre de temps, nous souhaitons illustrer dans cet article l'intérêt d'un service s'appuyant sur un calcul de similarité entre des expressions adverbiales calendaires. Nous décrivons une heuristique pour mesurer la pertinence d'un fragment de texte en prenant en compte la sémantique des expressions calendaires qui y sont présentes. A travers la mise en oeuvre d'un système de recherche d'information, nous montrons comment il est possible de tirer profit de l'indexation d'expressions calendaires présentes dans les textes en définissant des scores de pertinence par rapport à une requête. L'objectif est de faciliter la recherche d'information en offrant la possibilité de croiser des critères de recherche thématique avec des critères temporels.

Information retrieval and linguistic time: a heuristic to calculate the relevance of calendar expressions

Unlike many nowadays applications providing Information Retrieval services able to handle temporal criteria - applications which usually filter results after testing their inclusion in a time span, this paper illustrates the interest of a service based on a calculation of similarity between calendar adverbial phrases. We describe a heuristic to measure the relevance of a fragment of text by taking into account the semantics of calendar expressions. Through the implementation of an Information Retrieval system, we show how it is possible to take advantage of the indexing of calendar expressions found in texts by setting scores of relevance with respect to a query. The objective is to ease Information Retrieval by offering the possibility of crossing thematic research criteria with temporal criteria.

Calendar information indexing, Information Retrieval, Annotation and extraction of calendar expressions

Annotation et extraction d'expressions calendaires


Extraction de patrons sémantiques appliquée à la classification d'Entités Nommées

Abstract: La variabilité des corpus constitue un problème majeur pour les systèmes de reconnaissance d'entités nommées. L'une des pistes possibles pour y remédier est l'utilisation d'approches linguistiques pour les adapter à de nouveaux contextes : la construction de patrons sémantiques peut permettre de désambiguïser les entités nommées en structurant leur environnement syntaxico-sémantique. Cet article présente une première réalisation sur un corpus de presse d'un système de correction. Après une étape de segmentation sur des critères discursifs de surface, le système extrait et pondère les patrons liés à une classe d'entité nommée fournie par un analyseur. Malgré des modèles encore relativement élémentaires, les résultats obtenus sont encourageants et montrent la nécessité d'un traitement plus approfondi de la classe Organisation.

Extraction of semantic patterns applied to the classification of named entities

Corpus variation is a major problem for named entity recognition systems. One possible direction to tackle this problem involves using linguistic approaches to adapt them to unseen contexts : building semantic patterns may help for their disambiguation by structuring their syntactic and semantic environment. This article presents a preliminary implementation on a press corpus of a correction system. After a segmentation step based on surface discourse clues, the system extracts and weights the patterns linked to a named entity class provided by an analyzer. Despite relatively elementary models, the results obtained are promising and point on the necessary treatment of the Organisation class.

named entities, semantic patterns, surface discourse segmentation

patrons sémantiques
entités nommées
segmentation discursive de surface


Désambiguïsation lexicale par propagation de mesures sémantiques locales par algorithmes à colonies de fourmis

Abstract: Effectuer une tâche de désambiguïsation lexicale peut permettre d'améliorer de nombreuses applications du traitement automatique des langues comme l'extraction d'informations multilingues, ou la traduction automatique. Schématiquement, il s'agit de choisir quel est le sens le plus approprié pour chaque mot d'un texte. Une des approches classiques consiste à estimer la proximité sémantique qui existe entre deux sens de mots puis de l'étendre à l'ensemble du texte. La méthode la plus directe donne un score à toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaîne de sens qui a le meilleur score. La complexité de cet algorithme est exponentielle et le contexte qu'il est calculatoirement possible d'utiliser s'en trouve réduit. Il ne s'agit donc pas d'une solution viable. Dans cet article, nous nous intéressons à une autre méthode, l'adaptation d'un algorithme à colonies de fourmis. Nous présentons ses caractéristiques et montrons qu'il permet de propager à un niveau global les résultats des algorithmes locaux et de tenir compte d'un contexte plus long et plus approprié en un temps raisonnable.

Lexical disambiguation by propagation of local semantic measures using ant colony algorithms

Word sense disambiguation can lead to significant improvement in many Natural Language Processing applications as Machine Translation or Multilingual Information Retrieval. Basically, the aim is to choose for each word in a text its best sense. One of the most popular method estimates local semantic relatedness between two word senses and then extends it to the whole text. The most direct method computes a rough score for every pair of word senses and chooses the lexical chain that has the best score. The complexity of this algorithm is exponential and the context that it is computationally possible to use is reduced. Brute force is therefore not a viable solution. In this paper, we focus on another method : the adaptation of an ant colony algorithm. We present its features and show that it can spread at a global level the results of local algorithms and consider a longer and more appropriate context in a reasonable time.

Lexical Disambiguation, Ant colony algorithms, Semantic relatedness

Désambiguïsation lexicale
Mesures sémantiques
Algorithmes à colonies de fourmis


Un turc mécanique pour les ressources linguistiques : critique de la myriadisation du travail parcellisé

Abstract: Cet article est une prise de position concernant les plate-formes de type Amazon Mechanical Turk, dont l'utilisation est en plein essor depuis quelques années dans le traitement automatique des langues. Ces plateformes de travail en ligne permettent, selon le discours qui prévaut dans les articles du domaine, de faire développer toutes sortes de ressources linguistiques de qualité, pour un prix imbattable et en un temps très réduit, par des gens pour qui il s'agit d'un passe-temps. Nous allons ici démontrer que la situation est loin d'être aussi idéale, que ce soit sur le plan de la qualité, du prix, du statut des travailleurs ou de l'éthique. Nous rappellerons ensuite les solutions alternatives déjà existantes ou proposées. Notre but est ici double : informer les chercheurs, afin qu'ils fassent leur choix en toute connaissance de cause, et proposer des solutions pratiques et organisationnelles pour améliorer le développement de nouvelles ressources linguistiques en limitant les risques de dérives éthiques et légales, sans que cela se fasse au prix de leur coût ou de leur qualité.

Mechanical Turk for linguistic resources: review of the crowdsourcing of parceled work

This article is a position paper concerning Amazon Mechanical Turk-like systems, the use of which has been steadily growing in natural language processing in the past few years. According to the mainstream opinion expressed in the articles of the domain, these online working platforms allow to develop very quickly all sorts of quality language resources, for a very low price, by people doing that as a hobby. We shall demonstrate here that the situation is far from being that ideal, be it from the point of view of quality, price, workers' status or ethics. We shall then bring back to mind already existing or proposed alternatives. Our goal here is twofold : to inform researchers, so that they can make their own choices with all the elements of the reflection in mind, and propose practical and organizational solutions in order to improve new language resources development, while limiting the risks of ethical and legal issues without letting go price or quality.

Amazon Mechanical Turk, language resources

ressources linguistiques
Amazon Mechanical Turk


Degré de comparabilité, extraction lexicale bilingue et recherche d'information interlingue

Abstract: Nous étudions dans cet article le problème de la comparabilité des documents composant un corpus comparable afin d'améliorer la qualité des lexiques bilingues extraits et les performances des systèmes de recherche d'information interlingue. Nous proposons une nouvelle approche qui permet de garantir un certain degré de comparabilité et d'homogénéité du corpus tout en préservant une grande part du vocabulaire du corpus d'origine. Nos expériences montrent que les lexiques bilingues que nous obtenons sont d'une meilleure qualité que ceux obtenus avec les approches précédentes, et qu'ils peuvent être utilisés pour améliorer significativement les systèmes de recherche d'information interlingue.

Degree of comparability, bilingual lexical extraction and cross-language information retrieval

We study in this paper the problem of enhancing the comparability of bilingual corpora in order to improve the quality of bilingual lexicons extracted from comparable corpora and the performance of crosslanguage information retrieval (CLIR) systems. We introduce a new method for enhancing corpus comparability which guarantees a certain degree of comparability and homogeneity, and still preserves most of the vocabulary of the original corpus. Our experiments illustrate the well-foundedness of this method and show that the bilingual lexicons obtained are of better quality than the lexicons obtained with previous approaches, and that they can be used to significantly improve CLIR systems.

Comparable corpora, comparability, bilingual lexicon, cross-language information retrieval

comparabilité
recherche d'information interlingue
Corpus comparables
lexiques bilingues


Identification de mots germes pour la construction d'un lexique de valence au moyen d'une procédure supervisée

Abstract: De nombreuses méthodes automatiques de classification de textes selon les sentiments qui y sont exprimés s'appuient sur un lexique dans lequel à chaque entrée est associée une valence. Le plus souvent, ce lexique est construit à partir d'un petit nombre de mots, choisis arbitrairement, qui servent de germes pour déterminer automatiquement la valence d'autres mots. La question de l'optimalité de ces mots germes a bien peu retenu l'attention. Sur la base de la comparaison de cinq méthodes automatiques de construction de lexiques de valence, dont une qui, à notre connaissance, n'a jamais été adaptée au français et une autre développée spécifiquement pour la présente étude, nous montrons l'importance du choix de ces mots germes et l'intérêt de les identifier au moyen d'une procédure d'apprentissage supervisée.

Identification of seed words for building a valence lexicon using a supervised procedure

Many methods of automatic sentiment classification of texts are based on a lexicon in which each entry is associated with a semantic orientation. These entries serve as seeds for automatically determining the semantic orientation of other words. Most often, this lexicon is built from a small number of words, chosen arbitrarily. The optimality of these seed words has received little attention. In this study, we compare five automatic methods to build a semantic orientation lexicon. One among them, to our knowledge, has never been adapted to French and another was developed specifically for this study. Based on them, we show that choosing good seed words is very important and identifying them with a supervised learning procedure brings a benefit.

Sentiment analysis, semantic orientation lexicon, supervised learning, latent semantic analysis

lexique de valence
apprentissage supervisé
Analyse de sentiments
analyse sémantique latente


Comparaison d'une approche miroir et d'une approche distributionnelle pour l'extraction de mots sémantiquement reliés

Abstract: Dans (Muller & Langlais, 2010), nous avons comparé une approche distributionnelle et une variante de l'approche miroir proposée par Dyvik (2002) sur une tâche d'extraction de synonymes à partir d'un corpus en français. Nous présentons ici une analyse plus fine des relations extraites automatiquement en nous intéressant cette fois-ci à la langue anglaise pour laquelle de plus amples ressources sont disponibles. Différentes façons d'évaluer notre approche corroborent le fait que l'approche miroir se comporte globalement mieux que l'approche distributionnelle décrite dans (Lin, 1998), une approche de référence dans le domaine.

Comparing a mirror approach and a distributional approach for extracting semantically related words

In (Muller & Langlais, 2010), we compared a distributional approach to a variant of the mirror approach described by Dyvik (2002) on a task of synonym extraction. This was conducted on a corpus of the French language. In the present work, we propose a more precise and systematic evaluation of the relations extracted by a mirror and a distributional approaches. This evaluation is conducted on the English language for which widespread resources are available. All the evaluations we conducted in this study concur to the observation that our mirror approach globally outperforms the distributional one described by Lin (1998), which we believe to be a fair reference in the domain.

Lexical Semantics, distributional similarity, mirror approach

Sémantique lexicale
similarité distributionnelle
similarité traductionnelle


Une approche holiste et unifiée de l'alignement et de la mesure d'accord inter-annotateurs

Abstract: L'alignement et la mesure d'accord sur des textes multi-annotés sont des enjeux majeurs pour la constitution de corpus de référence. Nous défendons dans cet article l'idée que ces deux tâches sont par essence interdépendantes, la mesure d'accord nécessitant de s'appuyer sur des annotations alignées, tandis que les choix d'alignements ne peuvent se faire qu'à l'aune de la mesure qu'ils induisent. Nous proposons des principes formels relevant cette gageure, qui s'appuient notamment sur la notion de désordre du système constitué par l'ensemble des jeux d'annotations d'un texte. Nous posons que le meilleur alignement est celui qui minimise ce désordre, et que la valeur de désordre obtenue rend compte simultanément du taux d'accord. Cette approche, qualifiée d'holiste car prenant en compte l'intégralité du système pour opérer, est algorithmiquement lourde, mais nous sommes parvenus à produire une implémentation d'une version légèrement dégradée de cette dernière, et l'avons intégrée à la plate-forme d'annotation Glozz.

A holistic and unified approach to aligning and measuring inter-annotator agreement

Building reference corpora makes it necessary to align annotations and to measure agreement among annotators, in order to test the reliability of the annotated ressources. In this paper, we argue that alignment and agreement measure are interrelated : agreement measure applies to pre-aligned data and alignment assumes a prior agreement measure. We describe here a formal and computational framework which takes this interrelation into account, and relies on the notion of disorder of annotation sets available for a text. In this framework, the best alignment is the one which has the minimal disorder, and this disorder reflects an agreement measure of these data. This approach is said to be holistic insofar as alignment and measure depend on the system as a whole and cannot be locally determined. This holism introduces a computational cost which has been reduced by a heuristic strategy, implemented within the Glozz annotation platform.

Alignment, inter-coder agreement measure, corpus linguistics

mesure d'accord inter-annotateurs
Alignement d'annotations
linguistique de corpus


French TimeBank : un corpus de référence sur la temporalité en français

Abstract: Cet article a un double objectif : d'une part, il s'agit de présenter à la communauté un corpus récemment rendu public, le French Time Bank (FTiB), qui consiste en une collection de textes journalistiques annotés pour les temps et les événements selon la norme ISO-TimeML ; d'autre part, nous souhaitons livrer les résultats et réflexions méthodologiques que nous avons pu tirer de la réalisation de ce corpus de référence, avec l'idée que notre expérience pourra s'avérer profitable au-delà de la communauté intéressée par le traitement de la temporalité.

French TimeBank: a reference corpus on temporality in French

This article has two objectives. Firstly, it presents the French TimeBank (FTiB) corpus, which has recently been made public. The corpus consists of a collection of news texts annotated for times and events according to the ISO-TimeML standard. Secondly, we wish to present the results and methodological conclusions that we have drawn from the creation of this reference corpus, with the hope that our experience may also prove useful to others outside the community of those interested in temporal processing.


Acquisition automatique de terminologie à partir de corpus de texte

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

Automatic terminology acquisition from text corpora

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

Unsupervised learning, terminology acquisition, entropy, chunking analysis

Apprentissage automatique
grammaires de chunking
acquisition terminologique
entropie


Métarecherche pour l'extraction lexicale bilingue à partir de corpus comparables

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

Metasearch for bilingual lexical extraction from comparable corpora

In this article we present a novel way of looking at the problem of automatic acquisition of pairs of translationally equivalent words from comparable corpora.We first describe the standard and extended approaches traditionally dedicated to this task. We then re-interpret the extended method, and motivate a novel model to reformulate this approach inspired by the metasearch engines in information retrieval. The empirical results show that performances of our model are always better than the baseline obtained with the extended approach and also competitive with the standard approach.

Comparable corpora, bilingual lexicon, metasearch

métarecherche
Corpus comparables
lexiques bilingues


Évaluation et consolidation d'un réseau lexical via un outil pour retrouver le mot sur le bout de la langue

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

Evaluation and consolidation of a lexical network via a tool to find the word on the tip of the tongue

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

Lexical network, JeuxDeMots, evaluation, TOT software, tip of the tongue

évaluation
Réseau lexical
mot sur le bout de la langue
JeuxDeMots
outil de MBL


Identifier la cible d'un passage d'opinion dans un corpus multithématique

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

Identifying the target of an opinion transition in a thematic corpus

Recent works on opinion mining deal with the problem of finding the semantic relation between sentiment expressions and their target. Existing methods have been evaluated on monothematic english corpora. These methods are only able to solve intrasentential relationships. In this article, we focus on this task apply to french and we present a new method for solving intrasentential and intersentential relationships in a multithematic corpus. We show that our method is able to improve results on the intra- and intersential relationships.

Opinion mining, Targeting sentiment expressions, RankSVM

Fouille d'opinions
Identification des cibles
Méthode RankSVM


Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l'apprentissage d'un segmenteur-étiqueteur du français

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

Integrating linguistic knowledge in a CRF: application to learning a segmenter-tagger of French

In this paper, we synthesize different experiments using a linear CRF (Conditional Random Fields) to annotate French texts from examples, by exploiting external linguistic resources. These experiments especially dealt with part-of-speech tagging including multiword units identification. We show that CRF models allow to integrate, in different ways, large-coverage lexical resources including multiword units and reach stateof- the-art tagging results for French.

Part-of-speech tagging, CRF model, Lexical resources, Segmentation, Multiword units

Unités polylexicales
Ressources lexicales
Etiquetagemorphosyntaxique
Modèle CRF
Segmentation


Segmentation et induction de lexique non-supervisées du mandarin

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

Unsupervised segmentation and induction of mandarin lexicon

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

Non-supervized segmentation, entropy, lexicon induction, Mandarin Chinese

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


Évaluer la pertinence de la morphologie constructionnelle dans les systèmes de Question-Réponse

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

Evaluating the relevance of constructional morphology in question-answering systems

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

Evaluation, Morphology, Resources, Question-answering system

Évaluation
Morphologie
Système de Question-Réponse
Ressources


Structure des trigrammes inconnus et lissage par analogie

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

Structure of unknown trigrams and smoothing by analogy

In a series of experiments in four languages on subparts of the Europarl corpus, we show that a large number of unseen trigrams can be reconstructed by proportional analogy using only hapax trigrams. We derive a simple smoothing scheme from this empirical result and show that it outperforms Witten-Bell, Good-Turing and Kneser-Ney smoothing schemes on trigram models built on the common part of the Europarl corpus, in all 11 languages except Finnish and French.

proportional analogy, unseen trigrams, hapax trigrams, trigram language models, Europarl

trigrammes inconnus
analogie
Europarl
trigrammes hapax
modèle de langue trigrammes


Modèles génératif et discriminant en analyse syntaxique : expériences sur le corpus arboré de Paris 7

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

Generative and discriminative models in parsing: experiments on the Paris 7 Treebank

We present an architecture for parsing in two steps. First, a phrase-structure parser builds for each sentence an n-best list of analyses which are converted to dependency trees. Then these trees are rescored by a discriminative reranker. This method enables the incorporation of additional linguistic information, more precisely functional annotations. We test our approach on the French Treebank. The evaluation shows a significative improvement on different parse metrics.

parsing, treebank, machine learning, discriminative reranking

analyse syntaxique
corpus arboré
apprentissage automatique
réordonnancement discriminant


Apport de la syntaxe pour l'extraction de relations en domaine médical

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

Contribution of syntax for relation extraction in the medical domain

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

relation identification, medical domain, multiclass learning, tree kernel

extraction de relation
domaine médical
tree kernel
apprentissage multi-classes


Enrichissement de structures en dépendances par réécriture de graphes

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

Dependency structure enrichment using graph rewriting

We show how to enrich a syntactic dependency annotation of the French Paris 7 Treebank format, using graph rewriting, in order to compute its semantic representation. The rewriting system is composed of grammatical and lexical rules structured in modules. The lexical rules use a control information extracted from Dicovalence, a lexicon of French verbs.

dependency, French Treebank, graph rewriting, Dicovalence

dépendance
réécriture de graphes
French Treebank
Dicovalence


Classification en polarité de sentiments avec une représentation textuelle à base de sous-graphes d'arbres de dépendances

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

Sentiment polarity classification using a textual representation based on subgraphs of dependency trees

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

sentiment analysis, parsing, dependency tree, SVM

arbre de dépendances
SVM
analyse de sentiments
analyse syntaxique