Détection automatique de chaînes de coréférence pour le français écrit: règles et ressources adaptées au repérage de phénomènes linguistiques spécifiques (Automatic coreference resolution for written F rench : rules and resources for specific linguistic phenomena) (2019)

Abstract: Nous présentons un système end-to-end de détection automatique des chaînes de coréférence, à base de règles, pour le français écrit. Ce système insiste sur la prise en compte de phénomènes linguistiques négligés par d’autres systèmes. Nous avons élaboré des ressources lexicales pour la résolution des anaphores infidèles (Mon chat... Cet animal...), notamment lorsqu’elles incluent une entité nommée (La Seine... Ce fleuve...). Nous utilisons également des règles pour le repérage de mentions de groupes (Pierre et Paul) et d’anaphores zéros (Pierre boit et ø fume), ainsi que des règles pour la détection des pronoms de première et deuxième personnes dans les citations (Paul a dit : “Je suis étudiant.”). L’article présente l’élaboration des ressources et règles utilisées pour la gestion de ces phénomènes spécifiques, avant de décrire le système dans son ensemble, et notamment les différentes phases de la résolution de la coréférence.

## introduction une expression référentielle, ou mention, est un segment de texte qui renvoie à une entité extralinguistique : le référent. lorsque le même référent est repris dans le même texte par une autre mention, une relation de coréférence @xcite s'établit entre les mentions, qui font alors partie d'une même chaîne de coréférence @xcite @xcite . ainsi, dans l'exemple suivant, les termes platon, il, ses et il renvoient tous au même référent : on considère généralement @xcite que les mentions sont des expressions nominales (noms et pronoms), mais également des déterminants possessifs puisqu'ils varient en personne (mon vs. ton vs. son, etc.) et en nombre (mon vs. notre, son vs. leur, etc.) en fonction du possesseur, et qu'ils comprennent une référence à une entité. un système de détection automatique des chaînes de coréférence assemblent les mentions (expressions référentielles) d'un texte en chaînes de coréférence. on dit qu'il est end-to-end (ou de bout-en-bout) lorsqu'il repère également les mentions, et qu'il accepte donc en entrée un texte brut, plutôt qu'un texte pré-annoté en mentions. plusieurs systèmes de ce type ont été créés pour le français (notre langue cible étant le français, nous n'évoquerons pas les systèmes anglais ; voir cependant @xcite , notamment la partie 2). le système de trouilleux @xcite , qui ne s'occupe que de certaines anaphores pronominales, celui de dupont @xcite et refgen @xcite sont des systèmes symboliques, qui résolvent la coréférence à partir de règles prédéfinies. leurs performances sont généralement moindres que les systèmes suivants, développés à partir du seul corpus francophone pour l'heure annoté en coréférences : ancor @xcite . trois de ces systèmes font appel à l'apprentissage automatique : une adaptation de bart au français dans le cadre du projet sensei @xcite , ainsi que croc @xcite et le système décrit dans @xcite . ces systèmes ne fonctionnent que sur des mentions gold, c'est-àdire qu'ils ne détectent pas eux-mêmes les expressions référentielles, mais seulement la coréférence. un quatrième système, décrit par @xcite , qui se limite aux anaphores pronominales et aux anaphores fidèles (reprise d'un nom par le même nom, par exemple "le chat... ce chat", ce que les concepteurs d'ancor appellent "relations directes"), utilise des règles. tout récemment, des approches à partir des réseaux de neurones ont été développées @xcite . le corpus ancor, cependant, est un corpus d'oral transcrit (conversations téléphoniques et entretiens) dont les spécificités et l'annotation ne correspondent pas toujours aux caractéristiques de l'écrit. notre objectif est d'élaborer, pour le français écrit, un système end-to-end de détection automatique de la coréférence, qui s'attache à repérer des phénomènes coréférentiels fréquents dans les textes écrits mais qui sont souvent négligés par les autres systèmes. l'une des difficultés des systèmes de détection de la coréférence est la résolution des anaphores infidèles (reprise d'un nom par un synonyme, par exemple le chat... cet animal...), alors qu'il s'agit d'un phénomène très fréquent en français écrit, qui supporte mal la répétition. notre intérêt s'est donc d'abord porté sur la résolution de ce type d'anaphores, notamment lorsqu'elles impliquent des entités nommées (le rhin... ce fleuve..., ou paris... la ville lumière). ensuite, nous nous sommes intéressé aux phénomènes coréférentiels dans lesquels la détection de la mention elle-même est difficile : détection automatique de chaînes de coréférence pour le français écrit : règles et ressources adaptées au repérage de phénomènes linguistiques spécifiques -lorsque le référent est repris sans être exprimé (cas de "l'anaphore zéro") : paul boit et ø fume. ici, pour être en mesure de comprendre que paul fait deux actions (boire et fumer), il faut être en mesure de "distribuer" le sujet sur les deux verbes. enfin, il est fréquent de trouver dans la presse écrite des citations qui contiennent des pronoms et déterminants possessifs de première et deuxième personnes (je, tu, nous, vous, mon, ton, notre, votre). pour comprendre qui, dans ces citations, exprime une opinion, il faut pouvoir associer le "je" et le "tu" à des référents dont les noms sont donnés dans le texte environnant la citation : ces cas complexes demandent des stratégies spécifiques. pour la résolution des anaphores infidèles, nous avons construit deux ressources lexicales : l'une qui déduit des informations utiles pour la détection de la coréférence à partir d'entités nommées liées à une base de connaissances, l'autre qui est un dictionnaire d'hyperonymes. les autres phénomènes sont traités par des règles appliquées sur une analyse syntaxique faite par talismane @xcite . la suite de cet article insiste d'abord sur la conception des ressources lexicales (section 2) que nous avons créées et des règles que nous avons établies (section 3), avant de décrire le fonctionnement général du système de détection de la coréférence ansi que son évaluation (section 4). le système que nous proposons est donc un système qui s'appuie à la fois sur des méthodes d'apprentissage statistiques (talismane) pour la détection des mentions et l'analyse syntaxique, et sur des règles pour la détection de la coréférence et la gestion de phénomènes linguistiques complexes mais bien définis dans le français écrit. ## détection des anaphores infidèles la reprise d'un référent dans le texte peut se faire de plusieurs façons. il peut s'agir d'un pronom : paul est dehors. il attend. lorsque la reprise se fait par un nom, on parle d'anaphore fidèle quand le nom est le même (cependant, la détermination et les expansions peuvent être différentes) : on parle au contraire d'anaphore infidèle lorsque le nom de reprise est différent : c'est à ce dernier cas que nous nous intéressons ici. ## repérage des mentions de groupes et d'anaphores zéros les autres phénomènes coréférentiels annoncés dans l'introduction (groupes, anaphores zéros) sont traités à partir d'une analyse syntaxique automatique faite par talismane @xcite . la sortie est convertie en arbre dont les noeuds peuvent être déplacés ou modifiés en fonction de règles prédéfinies. l'application de ces règles est sensible aux erreurs de l'analyseur, c'est pourquoi nous appliquons auparavant des règles de correction. ce sont des règles linguistiques, dont nous donnons deux exemples. d'abord, une série de règles vérifie que seuls des éléments de même type sont coordonnés (par exemple, un verbe ne peut pas être coordonné à un nom) : si ce n'est pas le cas, les noeuds sont déplacés pour obtenir une coordination linguistiquement correcte. une telle correction est notamment nécessaire pour trouver les groupes et les anaphores zéros. ensuite, une autre règle vérifie que toutes les propositions relatives sont dépendantes d'un nom, et non d'un verbe ou d'une autre partie du discours, sinon la relative est déplacée et "accrochée" au nom le plus plus probable. une telle correction est notamment nécessaire pour trouver l'antécédent du pronom relatif, qui ne peut être qu'un nom. ## présentation générale du système et de la résolution de la coréférence dans cette dernière section, nous décrivons l'architecture de notre système en insistant sur la façon dont nous détectons la coréférence. le système étant end-to-end, il doit effectuer deux tâches : (1) repérer les mentions dans un texte brut, (2) établir des liens de coréférence entre les expressions référentielles qui renvoient au même référent. ## conclusion nous avons présenté un système de détection de la coréférence en français qui s'attache à traiter des phénomènes négligés par les autres systèmes : détection d'anaphores infidèles, notamment avec entités nommées, repérage de groupes et d'anaphores zéros et prise en compte des pronoms et déterminants possessifs de première et deuxième personnes dans le discours rapporté direct. notre système utilise des règles plutôt qu'une approche par apprentissage automatique. même si cette dernière est plus performante @xcite pour la détection de la coréférence en générale, les règles semblent bien adaptées pour le traitement de phénomènes spécifiques comme ceux que nous avons évoqués. c'est pourquoi elles pourraient venir en complément de systèmes par apprentissage pour la gestion de ces aspects. nous obtiendrions alors un système hybride qui combinerait le meilleur des deux approches.