La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français. (2024)

Abstract: Les parseurs de discours ont suscité un intérêt considérable dans les récentes applications de traitement automatique du langage naturel. Cette approche dépasse les limites traditionnelles de la phrase et peut s’étendre pour englober l’identification de relation de discours. Il existe plusieurs parseurs spécialisés dans le traitement autmatique du discours, mais ces derniers ont été principalement évalués sur des corpus anglais. Par conséquent, il n’est pas évident de bien cerner les éléments linguistiques importants sur lesquels les parseurs se basent pour classifier les relations de discours en dehors de l’anglais. Cet article évalue les performances du parseur DMRST sur le corpus RST-DT traduit en français. Nous constatons que les performances de classification des relations de discours en français sont comparables à celles obtenues pour d’autres langues. En analysant les succès et échecs de la classification des relations, nous soulignons l’impact des marqueurs de discours et des structures syntaxiques sur la précision du parseur.

## introduction les parseurs de discours ont suscité un intérêt considérable dans les récentes applications de traitement automatique du langage naturel @xcite . cette tâche consiste à identifier les relations qu'entretiennent des unités de textes à l'intérieur d'un texte plus large. cette approche dépasse les limites traditionnelles de la phrase et peut s'étendre pour englober l'identification des relations de cohérence au niveau du discours. l'un des formalismes les plus populaires pour représenter les relations de cohérence est la rhetorical structure theory (rst ; @xcite , qui a encouragé la création de jeux de données maintenant utilisés pour l'analyse automatique du discours. cette dernière tâche est complexe et les parseurs de discours n'ont pas atteint le même niveau de succès que pour d'autres tâches au niveau de la phrase. il existe plusieurs parseurs spécialisés dans les structures de type @xcite , mais ces derniers ont été principalement entraînés sur le corpus anglais rst-dt @xcite . par conséquent, en ce qui concerne les questions d'explicabilité des parseurs orientés deep learning, il n'est pas évident de bien cerner les éléments linguistiques importants sur lesquels les parseurs se basent pour classifier les relations de discours en dehors de l'anglais. toutefois, des corpus rst sont disponibles pour d'autres langues que l'anglais, ce qui a donné lieu au développement de parseurs multilingues. cela dit, à notre connaissance, l'analyse des performances des parseurs et les questions d'explicabilité restent limitées à des analyses effectuées sur de l'anglais. par exemple, certaines études montrent que l'efficacité des parseurs dépend de la présence de marqueurs de discours 1 (voir exemple (1) 2 ) qui rendrait la classification plus facile pour les relations de discours signalées par ces derniers @xcite . par ailleurs, selon les analyses effectuées sur des parseurs plus récents @xcite , il semble que certaines structures syntaxiques, comme des modifications nominales (2), jouent un rôle déterminant dans la capacité des parseurs à identifier de manière plus efficace les relations de discours. ## expérimentations et résultats reconnaissance des relations de cohérence rst en français. les 38 textes du corpus rst-dt traduits en français avec chatgpt ont été parsés avec le système multilingue dmrst. nous présentons ci-dessous les résultats évalués avec la métrique rst-parseval @xcite pour la classification de relation.