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TALN research group at LS2N lab 11

taln-2014-long-022

Extraction non supervisée de relations sémantiques lexicales

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

taln-2014-long-023

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

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

taln-2014-long-024

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

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

taln-2014-long-025

Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse

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

taln-2014-long-026

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

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

taln-2014-long-027

Repérage et analyse de la reformulation paraphrastique dans les corpus oraux

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

taln-2014-long-028

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

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

taln-2014-long-029

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

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

taln-2014-long-030

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

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

taln-2014-long-031

Jugement exact de grammaticalité d’arbre syntaxique probable

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

taln-2014-long-032

Annotation sémantique et validation terminologique en texte intégral en SHS

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

taln-2014-long-033

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

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

taln-2014-court-001

Traduction automatisée d’une oeuvre littéraire: une étude pilote

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

taln-2014-court-002

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

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

taln-2014-court-004

Extraction automatique de termes combinant différentes informations

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

taln-2014-court-005

Analyse automatique d’espaces thématiques

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

taln-2014-court-006

Extraction et représentation des constructions à verbe support en espagnol

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

taln-2014-court-007

Sous-catégorisation en pour et syntaxe lexicale

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

taln-2014-court-008

Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux

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

taln-2014-court-009

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

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

taln-2014-court-010

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

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

taln-2014-court-011

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

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

taln-2014-court-013

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

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

taln-2014-court-014

AMESURE: une plateforme de lisibilité pour les textes administratifs

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

taln-2014-court-015

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

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

taln-2014-court-016

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

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

taln-2014-court-017

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

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

taln-2014-court-018

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

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

taln-2014-court-019

Un concordancier multi-niveaux et multimédia pour des corpus oraux

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

taln-2014-court-020

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

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

taln-2014-court-021

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

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

taln-2014-court-022

RENAM: Système de Reconnaissance des Entités Nommées Amazighes

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

taln-2014-court-023

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

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

taln-2014-court-024

Grammaire récursive non linéaire pour les langues des signes

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

taln-2014-court-025

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

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

taln-2014-court-026

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

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

taln-2014-court-028

Extraction de données orales multi-annotées

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

taln-2014-court-029

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

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

taln-2014-court-030

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

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

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

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

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

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

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Intégration relationnelle des exemples lexicographiques dans un réseau lexical

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

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Les couleurs des gens

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

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Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales

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

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Un dictionnaire et une grammaire de composés français

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

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

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

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

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

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CFAsT: Content-Finder AssistanT

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

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

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

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

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

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ZOMBILINGO : manger des têtes pour annoter en syntaxe de dépendances

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

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

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

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Zodiac : Insertion automatique des signes diacritiques du français

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

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Le système STAM

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

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

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

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

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

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Un assistant vocal personnalisable

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

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Mesurer la similarité structurelle entre réseaux lexicaux

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

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Un reconnaisseur d’entités nommées du Français

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

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Améliorer la traduction des langages morphologiquement riches

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

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Recherche d’Information et Traitement Automatique des Langues Naturelles

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

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

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

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Analyse Automatique de la Morphologie Nominale Amazighe

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

taln-2013-long-002

Apprentissage symbolique et statistique pour le chunking:comparaison et combinaisons

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

taln-2013-long-003

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

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

taln-2013-long-004

Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel

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

taln-2013-long-005

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

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

taln-2013-long-006

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

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

taln-2013-long-007

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

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

taln-2013-long-008

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

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

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

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

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Apprentissage supervisé pour l’identification de relations sémantiques au sein de structures énumératives parallèles

Ce travail s’inscrit dans le cadre de la construction et l’enrichissement d’ontologies à partir de textes de type encyclopédique ou scientifique. L’originalité de notre travail réside dans l’extraction de relations sémantiques exprimées au-delà de la linéarité du texte. Pour cela, nous nous appuyons sur la sémantique véhiculée par les caractères typo-dispositionels qui ont pour fonction de suppléer des formulations strictement linguistiques qui seraient plus difficilement exploitables. L’étude que nous proposons concerne les relations sémantiques portées par les structures énumératives parallèles qui, bien qu’affichant des discontinuités entre ses différents composants, présentent un tout sur le plan sémantique. Ce sont des structures textuelles qui sont propices aux relations hiérarchiques. Après avoir défini une typologie des relations portées par ce type de structure, nous proposons une approche par apprentissage visant à leur identification. Sur la base de traits incorporant informations lexico-syntaxiques et typo-dispositionnelles, les premiers résultats aboutissent à une exactitude de 61,1%.

taln-2013-long-011

Techniques de TAL et corpus pour faciliter les formulations en anglais scientifique écrit

Nous présentons l'adaptation de la base d'écrits scientifiques en ligne Scientext pour un « nouveau » public : chercheurs et autres auteurs français d'écrits scientifiques, ayant besoin de rédiger en anglais. Cette adaptation a consisté à ajouter dans la base des requêtes précodées qui permettent d'afficher les contextes dans lesquels les auteurs d'articles scientifiques en anglais expriment leur objectif de recherche et à enrichir l'interface ScienQuest de nouvelles fonctionnalités pour mémoriser et réafficher les contextes pertinents, pour faciliter la consultation par un public plus large. Les nombreuses descriptions linguistiques de la rhétorique des articles scientifiques insistent sur l'importance de la création et de l'occupation d'une « niche » de recherche. Chercheurs et doctorants ont ici un moyen d'en visualiser des exemples sans connaître sa formulation a priori, via nos requêtes. Notre évaluation sur le corpus de test en donne une précision globale de 86,5 %.

taln-2013-long-012

Construction d’un large corpus écrit libre annoté morpho-syntaxiquement en français

Cet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morphosyntaxiquement à partir d’un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d’exploitation contraignante du corpus d’origine et d’obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu’un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d’entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l’art, si ce corpus est suffisamment grand.

taln-2013-long-013

Vers un treebank du français parlé

Nous présentons les premiers résultats d’un corpus arboré pour le français parlé. Il a été réalisé dans le cadre du projet ANR Etape (resp. G. Gravier) en 2011 et 2012. Contrairement à d’autres langues comme l’anglais (voir le Switchboard treebank de (Meteer, 1995)), il n’existe pas de grand corpus oral du francais annoté et validé pour les constituants et les fonctions syntaxiques. Nous souhaitons construire une ressource comparable, qui serait une extension naturelle du Corpus arboré de Paris 7 (FTB : (Abeillé et al., 2003))) basé sur des textes du journal Le Monde. Nous serons ainsi en mesure de comparer, avec des annotations comparables, l’écrit et l’oral. Les premiers résultats, qui consistent à réutiliser l’analyseur de (Petrov et al., 2006) entraîné sur l’écrit, avec une phase de correction manuelle, sont encourageants.

taln-2013-long-014

L’apport du faisceau dans l’analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l’analyseur Talismane

L’analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l’étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d’analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu’une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l’analyseur Talismane, outil libre et complet d’analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l’apport d’une recherche par faisceau (beam search) à l’analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d’atteindre un score de 88,5 % d’exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation.

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Un modèle segmental probabiliste combinant cohésion lexicale et rupture lexicale pour la segmentation thématique

L’identification d’une structure thématique dans des données textuelles quelconques est une tâche difficile. La plupart des techniques existantes reposent soit sur la maximisation d’une mesure de cohésion lexicale au sein d’un segment, soit sur la détection de ruptures lexicales. Nous proposons une nouvelle technique combinant ces deux critères de manière à obtenir le meilleur compromis entre cohésion et rupture. Nous définissons un nouveau modèle probabiliste, fondé sur l’approche proposée par Utiyama et Isahara (2001), en préservant les propriétés d’indépendance au domaine et de faible a priori de cette dernière. Des évaluations sont menées sur des textes écrits et sur des transcriptions automatiques de la parole à la télévision, transcriptions qui ne respectent pas les normes des textes écrits, ce qui accroît la difficulté. Les résultats expérimentaux obtenus démontrent la pertinence de la combinaison des critères de cohésion et de rupture.

taln-2013-long-016

Traitements d’ellipses : deux approches par les grammaires catégorielles abstraites

L’étude de phénomènes d’ellipses dans les modèles de l’interface syntaxe-sémantique pose certains problèmes du fait que le matériel linguistique effacé au niveau phonologique est néanmoins présent au niveau sémantique. Tel est le cas d’une ellipse verbale ou d’une élision du sujet, par exemple, phénomènes qui interviennent lorsque deux phrases reliées par une conjonction partagent le même verbe, ou le même sujet. Nous proposons un traitement de ces phénomènes dans le formalisme des grammaires catégorielles abstraites selon un patron que nous intitulons extraction/instanciation et que nous implémentons de deux manières différentes dans les ACGs.

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Chunks et activation : un modèle de facilitation du traitement linguistique

Nous proposons dans cet article d’intégrer la notion de chunk au sein d’une architecture globale de traitement de la phrase. Les chunks jouent un rôle important dans les théories cognitives comme ACT-R (Anderson et al., 2004) : il s’agit d’unités de traitement globales auxquelles il est possible d’accéder directement via des buffers en mémoire à court ou long terme. Ces chunks sont construits par une fonction d’activation (processus cognitif pouvant être quantifié) s’appuyant sur l’évaluation de leur relation au contexte. Nous proposons une interprétation de cette théorie appliquée à l’analyse syntaxique. Un mécanisme de construction des chunks est proposé. Nous développons pour cela une fonction d’activation tirant parti de la représentation de l’information linguistique sous forme de contraintes. Cette fonction permet de montrer en quoi les chunks sont faciles à construire et comment leur existence facilite le traitement de la phrase. Plusieurs exemples sont proposés, illustrant cette hypothèse de facilitation.

taln-2013-long-018

Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables par combinaison de représentations contextuelles

La caractérisation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des méthodes d’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales stratégies de représentation contextuelle, à savoir celle par fenêtre ou sac de mots et celle par relations de dépendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux représentations de manière conjointe. Nos expériences montrent une amélioration significative des résultats sur deux corpus de langue de spécialité.

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Découverte de connaissances dans les séquences par CRF non-supervisés

Les tâches de découverte de connaissances ont pour but de faire émerger des groupes d’entités cohérents. Ils reposent le plus souvent sur du clustering, tout l’enjeu étant de définir une notion de similarité pertinentes entre ces entités. Dans cet article, nous proposons de détourner les champs aléatoires conditionnels (CRF), qui ont montré leur intérêt pour des tâches d’étiquetage supervisées, pour calculer indirectement ces similarités sur des séquences de textes. Pour cela, nous générons des problèmes d’étiquetage factices sur les données à traiter pour faire apparaître des régularités dans les étiquetages des entités. Nous décrivons comment ce cadre peut être mis en oeuvre et l’expérimentons sur deux tâches d’extraction d’informations. Les résultats obtenus démontrent l’intérêt de cette approche non-supervisée, qui ouvre de nombreuses pistes pour le calcul de similarités dans des espaces de représentations complexes de séquences.

taln-2013-long-020

Annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais avec un jeu d'étiquettes modifié du Penn Treebank

Cet article aborde la problématique de l'annotation automatique d'un corpus d'apprenants d'anglais. L'objectif est de montrer qu'il est possible d'utiliser un étiqueteur PoS pour annoter un corpus d'apprenants afin d'analyser les erreurs faites par les apprenants. Cependant, pour permettre une analyse suffisamment fine, des étiquettes fonctionnelles spécifiques aux phénomènes linguistiques à étudier sont insérées parmi celles de l'étiqueteur. Celuici est entraîné avec ce jeu d'étiquettes étendu sur un corpus de natifs avant d'être appliqué sur le corpus d'apprenants. Dans cette expérience, on s'intéresse aux usages erronés de this et that par les apprenants. On montre comment l'ajout d'une couche fonctionnelle sous forme de nouvelles étiquettes pour ces deux formes, permet de discriminer des usages variables chez les natifs et nonnatifs et, partant, d’identifier des schémas incorrects d'utilisation. Les étiquettes fonctionnelles éclairent sur le fonctionnement discursif.

taln-2013-long-021

GLÀFF, un Gros Lexique À tout Faire du Français

Cet article présente GLÀFF, un lexique du français à large couverture extrait du Wiktionnaire, le dictionnaire collaboratif en ligne. GLÀFF contient pour chaque entrée une description morphosyntaxique et une transcription phonémique. Il se distingue des autres lexiques existants principalement par sa taille, sa licence libre et la possibilité de le faire évoluer de façon constante. Nous décrivons ici comment nous l’avons construit, puis caractérisé en le comparant à différentes ressources connues. Cette comparaison montre que sa taille et sa qualité font de GLÀFF un candidat sérieux comme nouvelle ressource standard pour le TAL, la linguistique et la psycholinguistique.

taln-2013-long-022

Constitution d’une ressource sémantique arabe à partir de corpus multilingue aligné

Cet article porte sur la mise en oeuvre etsur l'étudede techniques d'extraction de relations sémantiques à partir d'un corpus multilingue aligné, en vue de construire une ressource lexicale pour l’arabe. Ces relations sontextraites par transitivité de l'équivalence traductionnelle, deux lexèmes qui possèdent les mêmes équivalents dans une langue cible étant susceptibles de partager un même sens. A partir d’équivalences extraites d’un corpus multilingue aligné, nous tâchons d'extraire des "cliques", ou sous-graphes maximaux complets connexes, dont toutes les unités sont en interrelation, du fait d'une probable intersection sémantique. Ces cliques présentent l'intérêt de renseigner à la fois sur la synonymie et la polysémie des unités, et d'apporter une forme de désambiguïsation sémantique. Ensuite nous tâchons de relier ces cliques avec un lexique sémantique (de type Wordnet) afin d'évaluer la possibilité de récupérer pour les unités arabes des relations sémantiques définies pour des unités en d’autres langues (français, anglais ou espagnol). Les résultats sont encourageants, et montrent qu’avec des corpus adaptés ces relations pourraient permettrede construire automatiquement un réseau utile pour certaines applications de traitement de la langue arabe.

taln-2013-long-023

Identification, alignement, et traductions des adjectifs relationnels en corpus comparables

Dans cet article, nous extrayons des adjectifs relationnels français et nous les alignons automatiquement avec les noms dont ils sont dérivés en utilisant un corpus monolingue. Les alignements adjectif-nom seront ensuite utilisés dans la traduction compositionelle des termes complexes de la forme [N AdjR] à partir d’un corpus comparable français-anglais. Un nouveau terme [N N0] (ex. cancer du poumon) sera obtenu en remplaçant l’adjectif relationnel Ad jR (ex. pulmonaire) dans [N AdjR] (ex. cancer pulmonaire) par le nom N0 (ex. poumon) avec lequel il est aligné. Si aucune traduction n’est proposée pour [N AdjR], nous considérons que ses traduction(s) sont équivalentes à celle(s) de sa paraphrase [N N0]. Nous expérimentons avec un corpus comparable dans le domaine de cancer du sein, et nous obtenons des alignements adjectif-nom qui aident à traduire des termes complexes de la forme [N AdjR] vers l’anglais avec une précision de 86 %.

taln-2013-long-024

Utilisation de la similarité sémantique pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables

Cet article présente une nouvelle méthode visant à améliorer les résultats de l’approche standard utilisée pour l’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés. Nous tentons de résoudre le problème de la polysémie des mots dans les vecteurs de contexte par l’introduction d’un processus de désambiguïsation sémantique basé sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de considérer toutes les traductions proposées par le dictionnaire bilingue, nous n’utilisons que les mots caractérisant au mieux les contextes en langue cible. Les expériences menées sur deux corpus comparables spécialisés français-anglais (financier et médical) montrent que notre méthode améliore les résultats de l’approche standard plus particulièrement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.

taln-2013-long-025

Inférences déductives et réconciliation dans un réseau lexico-sémantique

La construction et la validation des réseaux lexico-sémantiques est un enjeu majeur en TAL. Indépendamment des stratégies de construction utilisées, inférer automatiquement de nouvelles relations à partir de celles déjà existantes est une approche possible pour améliorer la couverture et la qualité globale de la ressource. Dans ce contexte, le moteur d’inférences a pour but de formuler de nouvelles conclusions (c’est-à-dire des relations entre les termes) à partir de prémisses (des relations préexistantes). L’approche que nous proposons est basée sur une méthode de triangulation impliquant la transitivité sémantique avec un mécanisme de blocage pour éviter de proposer des relations douteuses. Les relations inférées sont proposées aux contributeurs pour être validées. Dans le cas d’invalidation, une stratégie de réconciliation est engagée pour identifier la cause de l’inférence erronée : une exception, une erreur dans les prémisses, ou une confusion d’usage causée par la polysémie.

taln-2013-long-026

Regroupement sémantique de relations pour l’extraction d’information non supervisée

Beaucoup des recherches menées en extraction d’information non supervisée se concentrent sur l’extraction des relations et peu de travaux proposent des méthodes pour organiser les relations extraites. Nous présentons dans cet article une méthode de clustering en deux étapes pour regrouper des relations sémantiquement équivalentes : la première étape regroupe des relations proches par leur expression tandis que la seconde fusionne les premiers clusters obtenus sur la base d’une mesure de similarité sémantique. Nos expériences montrent en particulier que les mesures distributionnelles permettent d’obtenir pour cette tâche de meilleurs résultats que les mesures utilisant WordNet. Nous montrons également qu’un clustering à deux niveaux permet non seulement de limiter le nombre de similarités sémantiques à calculer mais aussi d’améliorer la qualité des résultats du clustering.

taln-2013-long-027

Sémantique des déterminants dans un cadre richement typé

La variation du sens des mots en contexte nous a conduit à enrichir le système de types utilisés dans notre analyse syntaxico-sémantique du français basé sur les grammaires catégorielles et la sémantique de Montague (ou la lambda-DRT). L’avantage majeur d’une telle sémantique profonde est de représenter le sens par des formules logiques aisément exploitables, par exemple par un moteur d’inférence. Déterminants et quantificateurs jouent un rôle fondamental dans la construction de ces formules, et il nous a fallu leur trouver des termes sémantiques adaptés à ce nouveau cadre. Nous proposons une solution inspirée des opérateurs epsilon et tau de Hilbert, éléments génériques qui s’apparentent à des fonctions de choix. Cette modélisation unifie le traitement des différents types de déterminants et de quantificateurs et autorise le liage dynamique des pronoms. Surtout, cette description calculable des déterminants s’intègre parfaitement à l’analyseur à large échelle du français Grail, tant en théorie qu’en pratique.

taln-2013-long-028

Détection de zones parallèles à l’intérieur de multi-documents pour l’alignement multilingue

Cet article aborde une question centrale de l’alignement automatique, celle du diagnostic de parallélisme des documents à aligner. Les recherches en la matière se sont jusqu’alors concentrées sur l’analyse de documents parallèles par nature : corpus de textes réglementaires, documents techniques ou phrases isolées. Les phénomènes d’inversions et de suppressions/ajouts pouvant exister entre les différentes versions d’un document sont ainsi souvent ignorées. Nous proposons donc une méthode pour diagnostiquer en contexte des zones parallèles à l’intérieur des documents. Cette méthode permet la détection d’inversions ou de suppressions entre les documents à aligner. Elle repose sur l’affranchissement de la notion de mot et de phrase, ainsi que sur la prise en compte de la Mise en Forme Matérielle du texte (MFM). Sa mise en oeuvre est basée sur des similitudes de répartition de chaînes de caractères répétées dans les différents documents. Ces répartitions sont représentées sous forme de matrices et l’identification des zones parallèles est effectuée à l’aide de méthodes de traitement d’image.

taln-2013-long-029

Un système de traduction de verbes entre arabe standard et arabe dialectal par analyse morphologique profonde

Le développement d’outils de TAL pour les dialectes de l’arabe se heurte à l’absence de ressources pour ces derniers. Comme conséquence d’une situation de diglossie, il existe une variante de l’arabe, l’arabe moderne standard, pour laquelle de nombreuses ressources ont été développées et ont permis de construire des outils de traitement automatique de la langue. Etant donné la proximité des dialectes de l’arabe, le tunisien dans notre cas, avec l’arabe moderne standard, une voie consiste à réaliser une traduction surfacique du dialecte vers l’arabe moderne standard afin de pouvoir utiliser les outils existants pour l’arabe standard. Nous décrivons dans cet article une architecture pour une telle traduction et nous l’évaluons sur les verbes.

taln-2013-long-030

Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le français à partir d’un flux textuel

L’incomplétude lexicale est un problème récurrent lorsque l’on cherche à traiter le langage naturel dans sa variabilité. Effectivement, il semble aujourd’hui nécessaire de vérifier et compléter régulièrement les lexiques utilisés par les applications qui analysent d’importants volumes de textes. Ceci est plus particulièrement vrai pour les flux textuels en temps réel. Dans ce contexte, notre article présente des solutions dédiées au traitement des mots inconnus d’un lexique. Nous faisons une étude des néologismes (linguistique et sur corpus) et détaillons la mise en oeuvre de modules d’analyse dédiés à leur détection et à l’inférence d’informations (forme de citation, catégorie et classe flexionnelle) à leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, grâce notamment à des modules d’analyse des dérivés et des composés, de proposer en temps réel des entrées pour ajout aux lexiques avec une bonne précision.

taln-2013-long-031

Fouille de règles d’annotation partielles pour la reconnaissance des entités nommées

Ces dernières décennies, l’accroissement des volumes de données a rendu disponible une diversité toujours plus importante de types de contenus échangés (texte, image, audio, vidéo, SMS, tweet, données statistiques, spatiales, etc.). En conséquence, de nouvelles problématiques ont vu le jour, dont la recherche d’information au sein de données potentiellement bruitées. Dans cet article, nous nous penchons sur la reconnaissance d’entités nommées au sein de transcriptions (manuelles ou automatiques) d’émissions radiodiffusées et télévisuelles. À cet effet, nous mettons en oeuvre une approche originale par fouille de données afin d’extraire des motifs, que nous nommons règles d’annotation. Au sein d’un modèle, ces règles réalisent l’annotation automatique de transcriptions. Dans le cadre de la campagne d’évaluation Etape, nous mettons à l’épreuve le système implémenté, mXS, étudions les règles extraites et rapportons les performances du système. Il obtient de bonnes performances, en particulier lorsque les transcriptions sont bruitées.

taln-2013-long-032

Segmentation de textes arabes en unités discursives minimales

La segmentation d’un texte en Unités Discursives Minimales (UDM) a pour but de découper le texte en segments qui ne se chevauchent pas. Ces segments sont ensuite reliés entre eux afin de construire la structure discursive d’un texte. La plupart des approches existantes utilisent une analyse syntaxique extensive. Malheureusement, certaines langues ne disposent pas d'analyseur syntaxique robuste. Dans cet article, nous étudions la faisabilité de la segmentation discursive de textes arabes en nous basant sur une approche d'apprentissage supervisée qui prédit les UDM et les UDM imbriqués. La performance de notre segmentation a été évaluée sur deux genres de corpus : des textes de livres de l’enseignement secondaire et des textes du corpus Arabic Treebank. Nous montrons que la combinaison de traits typographiques, morphologiques et lexicaux permet une bonne reconnaissance des bornes de segments. De plus, nous montrons que l'ajout de traits syntaxiques n’améliore pas les performances de notre segmentation.

taln-2013-long-033

Un cadre d’apprentissage intégralement discriminant pour la traduction statistique

Une faiblesse des systèmes de traduction statistiques est le caractère ad hoc du processus d’apprentissage, qui repose sur un empilement d’heuristiques et conduit à apprendre des paramètres dont la valeur est sous-optimale. Dans ce travail, nous reformulons la traduction automatique sous la forme familière de l’apprentissage d’un modèle probabiliste structuré utilisant une paramétrisation log-linéaire. Cette entreprise est rendue possible par le développement d’une implantation efficace qui permet en particulier de prendre en compte la présence de variables latentes dans le modèle. Notre approche est comparée, avec succès, avec une approche de l’état de l’art sur la tâche de traduction de données du BTEC pour le couple Français-Anglais.

taln-2013-long-034

Annotation sémantique pour des domaines spécialisés et des ontologies riches

Explorer et maintenir une documentation technique est une tâche difficile pour laquelle on pourrait bénéficier d’un outillage efficace, à condition que les documents soient annotés sémantiquement. Les annotations doivent être riches, cohérentes, suffisamment spécialisées et s’appuyer sur un modèle sémantique explicite – habituellement une ontologie – qui modélise la sémantique du domaine cible. Il s’avère que les approches d’annotation traditionnelles donnent pour cette tâche des résultats limités. Nous proposons donc une nouvelle approche, l’annotation sémantique statistique basée sur les syntagmes, qui prédit les annotations sémantiques à partir d’un ensemble d’apprentissage réduit. Cette modélisation facilite l’annotation sémantique spécialisée au regard de modèles sémantiques de domaine arbitrairement riches. Nous l’évaluons à l’aide de plusieurs métriques et sur deux textes décrivant des réglementations métier. Notre approche obtient de bons résultats. En particulier, la F-mesure est de l’ordre de 91, 9% et 97, 6% pour la prédiction de l’étiquette et de la position avec différents paramètres. Cela suggère que les annotateurs humains peuvent être fortement aidés pour l’annotation sémantique dans des domaines spécifiques.

taln-2013-long-035

Pré-segmentation de pages web et sélection de documents pertinents en Questions-Réponses

Dans cet article, nous présentons une méthode de segmentation de pages web en blocs de texte pour la sélection de documents pertinents en questions-réponses. La segmentation des documents se fait préalablement à leur indexation en plus du découpage des segments obtenus en passages au moment de l’extraction des réponses. L’extraction du contenu textuel des pages est faite à l’aide d’un extracteur maison. Nous avons testé deux méthodes de segmentation. L’une segmente les textes extraits des pages web uniformément en blocs de taille fixe, l’autre les segmente par TextTiling (Hearst, 1997) en blocs thématiques de taille variable. Les expériences menées sur un corpus de 500K pages web et un jeu de 309 questions factuelles en français, issus du projet Quaero (Quintard et al., 2010), montrent que la méthode employée tend à améliorer la précision globale (top-10) du système RITEL–QR (Rosset et al., 2008) dans sa tâche.

taln-2013-long-036

Approches à base de fréquences pour la simplification lexicale

La simplification lexicale consiste à remplacer des mots ou des phrases par leur équivalent plus simple. Dans cet article, nous présentons trois modèles de simplification lexicale, fondés sur différents critères qui font qu’un mot est plus simple à lire et à comprendre qu’un autre. Nous avons testé différentes tailles de contextes autour du mot étudié : absence de contexte avec un modèle fondé sur des fréquences de termes dans un corpus d’anglais simplifié ; quelques mots de contexte au moyen de probabilités à base de n-grammes issus de données du web ; et le contexte étendu avec un modèle fondé sur les fréquences de cooccurrences.

taln-2013-court-001

TALN Archives : une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue

La recherche scientifique est un processus incrémental. La première étape à effectuer avant de débuter des travaux consiste à réaliser un état de l’art des méthodes existantes. La communauté francophone du Traitement Automatique de la Langue (TAL) produit de nombreuses publications scientifiques qui sont malheureusement dispersées sur différents sites et pour lesquelles aucune méta-donnée n’est disponible. Cet article présente la construction de TALN Archives, une archive numérique francophone des articles de recherche en TAL dont le but est d’offrir un accès simplifié aux différents travaux effectués dans notre domaine. Nous présentons également une analyse du réseau de collaboration construit à partir des méta-données que nous avons extraites et dévoilons l’identité du Kevin Bacon de TALN Archives, i.e. l’auteur le plus central dans le réseau de collaboration.

taln-2013-court-002

Similarités induites par mesure de comparabilité : signification et utilité pour le clustering et l’alignement de textes comparables

En présence de corpus comparables bilingues, nous sommes confrontés à des données qu’il est naturel de plonger dans deux espaces de représentation linguistique distincts, chacun éventuellement muni d’une mesure quantifiable de similarité (ou d’une distance). Dès lors que ces données bilingues sont comparables au sens d’une mesure de comparabilité également calculable (Li et Gaussier, 2010), nous pouvons établir une connexion entre ces deux espaces de représentation linguistique en exploitant une carte d’association pondérée ("mapping") appréhendée sous la forme d’un graphe bi-directionnel dit de comparabilité. Nous abordons dans cet article les conséquences conceptuelles et pratique d’une telle connexion similarité-comparabilité en développant un algorithme (Hit-ComSim) basé sur sur le principe de similarité induite par la topologie du graphe de comparabilité. Nous essayons de qualifier qualitativement l’intérêt de cet algorithme en considérant quelques expériences préliminaires de clustering de documents comparables bilingues (Français/Anglais) collectés sur des flux RSS.