Apports des analyses syntaxiques pour la détection automatique de mentions dans un corpus de français oral (Experiences in using deep and shallow parsing to detect entity mentions in oral F rench) (2017)

Abstract: Cet article présente trois expériences de détection de mentions dans un corpus de français oral : ANCOR. Ces expériences utilisent des outils préexistants d’analyse syntaxique du français et des méthodes issues de travaux sur la coréférence, les anaphores et la détection d’entités nommées. Bien que ces outils ne soient pas optimisés pour le traitement de l’oral, la qualité de la détection des mentions que nous obtenons est comparable à l’état de l’art des systèmes conçus pour l’écrit dans d’autres langues. Nous concluons en proposant des perspectives pour l’amélioration des résultats que nous obtenons et la construction d’un système end-to-end pour lequel nos expériences peuvent servir de base de travail.

## introduction la reconnaissance automatique des chaînes de coréférence dans un texte est une tâche complexe et fondamentale pour avoir accès au contenu informationnel d'un long document. elle a donné lieu à de grandes campagnes d'évaluation, comme celles proposées par muc (message understanding conference), ace (automatic content extraction), semeval (semantic evaluation) ou conll (computationnal natural language learning) et à de nombreux travaux. cette tâche est souvent présentée comme revenant à partitionner l'ensemble des mentions d'un texte. mais, avant de regrouper entre elles les mentions coréférentes, il faut les identifier. c'est sur cette étape préliminaire que nous nous concentrons dans cet article. commençons par décrire plus précisément l'objet de notre étude : on appelle mention toute expression faisant référence à une entité 1 . les mentions sont généralement des groupes nominaux ou des pronoms, mais tous les groupes nominaux et tous les pronoms ne sont pas des mentions. ainsi, il dans « il y a pas encore de texte » et la bienvenue dans « la question là est la bienvenue et » sont non-référentiels et ne sont donc pas considérés comme des mentions. détecter des mentions ne saurait donc se réduire à identifier les groupes nominaux et les pronoms. les mentions peuvent également être imbriquées les unes dans les autre, voir par exemple dans la figure 1 « [le langage parlé et courant [des gens]] ». on appelle chaîne de coréférences l'ensemble des mentions faisant référence à une même entité. on admet qu'une chaîne de coréférences peut n'être constituée que d'une seule mention 2 et on dira dans ce cas qu'il s'agit d'un singleton. la figure 1 montre un exemple de chaîne de coréférences (en gras) et des exemples de mentions (entre crochets). un système -croc -réalisant le regroupement des mentions en chaînes a déjà été réalisé pour le français par @xcite avec des performances comparables à l'état de l'art en anglais. cependant, croc s'appuyait sur des mentions de référence déjà repérées et portant des annotations morphosyntaxiques et sémantiques. pour compléter ce travail, il reste donc à détecter les mentions dans le texte brut -c'est l'objet des travaux que nous présentons -et à y ajouter les annotations utilisées par croc. la détection des mentions n'est pas une priorité dans l'état de l'art : peu de travaux lui sont spécifiquement consacrés, beaucoup de systèmes end-to-end se contentent d'heuristiques simples, et certains travaux d'identification de chaînes de coréférence n'ont été développés qu'en tenant compte de mentions de référence. de fait, les résultats obtenus par des systèmes de détection de mentions relativement simples sont globalement satisfaisants, ou en tout cas de suffisamment bonne qualité compte tenu de l'efficacité des systèmes de détection de coréférences qu'ils alimentent. ces derniers, comportant généralement des détecteurs d'expressions non-référentielles, sont par ailleurs peu influencés par la précision de la détection de mentions, l'objectif est donc simplement de maximiser le rappel. la phase de détection des mentions des systèmes existants se résume donc bien souvent à la détection des groupes nominaux et des pronoms, tâche somme toute relativement simple pour des applications au langage écrit. dans notre cas, il serait cependant imprudent de négliger cette tâche. le corpus avec lequel nous travaillons est en effet un corpus d'oral transcrit, et il n'est pas si évident que les outils d'analyse existants obtiennent des performances suffisantes pour lui appliquer directement les méthodes classiques. en effet, des travaux comme @xcite ou @xcite montrent que des techniques conçues pour l'écrit peuvent voir leurs performances significativement dégradées dans des applications directes au traitement de l'oral. notre objectif est donc ici de déterminer dans quelle mesure les techniques classiques de détection de mentions peuvent s'appliquer au traitement du français oral et de produire une base de travail pour des recherches futures sur cette question.