ding-01 : ARG 0 Un corpus AMR pour le français parlé spontané (2025)

Abstract: Nous présentons notre travail en cours sur l’annotation d’un corpus sémantique du français. Nous annotons le corpus DinG, constitué de transcriptions de dialogues spontanés en français enregistrées pendant des parties du jeu de plateau Catan , en Abstract Meaning Representation (AMR), un formalisme de représentation sémantique. Comme AMR a une couverture insuffisante de la dynamique de la parole spontanée, nous étendons le formalisme pour mieux représenter la parole spontanée et les structures de phrases spécifiques au français. En outre, nous diffusons un guide d’annotation détaillant ces extensions. Enfin, nous publions notre corpus sous licence libre (CC-SA-BY). Notre travail contribue au développement de ressources sémantiques pour le dialogue en français.

## introduction abstract meaning representation @xcite code le sens d'un texte sous la forme d'un graphe enraciné, dirigé et acyclique (voir figure 1 ). la représentation du sens sous une forme structurée présente plusieurs avantages pour les systèmes d'information par rapport au langage naturel. les représentations amr réduisent l'ambiguïté sémantique en spécifiant explicitement une interprétation plausible parmi d'autres. en outre, comme amr fait abstraction des variations de surface -notamment des variations syntaxiques-, les phrases ayant le même sens sous-jacent partagent la même représentation amr (e.g., « la police a arrêté le voleur. » et « le voleur a été arrêté par la police. »). cette représentation canonique permet de réduire l'espace de recherche des modèles, ce qui fait d'amr un outil utile pour diverses tâches de tal, telles que la traduction automatique @xcite , le résumé automatique de texte @xcite et l'interaction humain•e-robot @xcite . l'entraînement d'un analyseur amr pour générer automatiquement un graphe amr à partir d'un texte donné nécessite un ensemble de données composé de textes associés à leurs graphes amr correspondants. cependant, les ensembles de données amr pour le français sont actuellement rares, puisque la plupart des ressources amr disponibles sont pour l'anglais. ce déséquilibre dans les ressources sémantiques limite le développement d'analyseurs sémantiques pour le français, ce qui entrave le progrès des systèmes tal qui en dépendent. en outre, la plupart des données amr existantes sont basées sur des textes écrits tels que des articles de presse et des forums en ligne. en revanche, les données de dialogue, qui présentent des caractéristiques linguistiques uniques en raison de leur nature interactive et spontanée (e.g., les marqueurs de discours comme alors, du coup, donc, ou les backchannel 1 , ou encore les disfluences : faux départs, hésitations) restent sous-représentées. pour combler cette lacune dans les ressources sémantiques françaises, en particulier pour le dialogue, nous annotons manuellement le corpus ding @xcite en amr. ding est constitué de transcriptions de dialogues enregistrés lors de sessions du jeu de plateau catan, capturant diverses caractéristiques linguistiques de l'interaction orale en français. cependant, le formalisme amr standard, tel qu'il est défini actuellement 2 , présente des limites dans la représentation des caractéristiques spécifiques à la parole. par conséquent, nous étendons amr en introduisant des relations supplémentaires pour (i) annoter deux phénomènes pragmatiques : les marqueurs de discours et les expressions de backchannel, (ii) représenter la coréférence à travers plusieurs tours de parole. pour résumer, nos contributions principales sont les suivantes 3 : ## le corpus ding nous annotons le corpus ding 8 @xcite , une collection de dialogues multipartites transcrits manuellement entre des joueureuses francophones du jeu de société catan 9 . catan est un jeu de plateau stratégique centré sur la gestion et l'échange des ressources. ainsi les joueureuses négocient souvent des échanges de ressources entre elleux et leurs interactions réelles sont enregistrées dans le corpus. nous avons sélectionné ce corpus pour deux raisons essentielles. premièrement, ding est disponible sous une licence libre 10 . notre objectif étant de rendre nos données publiques, la sélection de données sources sous licence libre était une exigence cruciale. deuxièmement, ding est constitué de dialogues naturels entre locuteurices. comme l'environnement n'était pas contrôlé par les collecteurices de données et que les joueureuses étaient libres d'interagir pendant le jeu, ce jeu de données capture un flux conversationnel naturel et comprend une grande variété de phénomènes dialogiques. le corpus sémantique constituera donc un ensemble de test idéal pour l'évaluation des modèles de langue préentraînés sur le domaine des transcriptions de parole spontanée. ## ding-amr dans cette section, nous présentons quelques statistiques sur le corpus, le processus d'annotation et la qualité des données évaluée par accord inter-annotateurices. l'annotation s'est déroulée sur une période de trois mois. au total, nous avons annoté 1169 tours de paroles en amr 11 . parmi ces exemples, on dénombre 310 marqueurs de discours et 19 instances de backchannel. l'annotation du corpus a été principalement réalisée par la première autrice de cet article à l'aide de l'outil d'annotation metamorphosed @xcite . environ 15 % des exemples du corpus entier ont été validés par deux autres annotateurices, coauteurices de cet article. plus précisément, l'annotatrice principale et les deux annotateurices se sont réunies régulièrement tout au long du processus d'annotation (une fois par semaine ou toutes les deux semaines) afin de vérifier la validité des exemples un par un et répertorier les difficultés rencontrées. en cas de désaccord entre les trois annotateurices, l'exemple était corrigé ou modifié au cours de la discussion. nous avons rencontré plusieurs difficultés lors du processus d'annotation (le processus d'annotation est illustré en figure 3 ). l'un des exemples concernait le mot 'donc', qui apparaît fréquemment dans ding. dans la majorité des cas, il fonctionne davantage comme un marqueur discursif que 8. https://gitlab.inria.fr/semagramme-public-projects/resources/ding/ 9. nous renvoyons les lecteurices vers le site https://www.catan.com/ pour plus d'information sur le jeu. 10. la licence attribution sharealike creative commons (cc by-sa 4.0). 11. nous avons gardé le découpage en tours de parole fait dans le corpus ding. comme une conjonction causale. toutefois, son usage était souvent ambigu, et les deux interprétations pouvaient être valides selon le contexte. afin de réduire l'ambiguïté et d'améliorer la cohérence entre les annotations, nous avons établi la règle suivante : annoter 'donc' systématiquement comme un marqueur discursif, à condition que sa suppression ne modifie pas le sens de la phrase. notre méthode pour traiter d'autres difficultés similaires en définissant des lignes directrices claires est détaillée dans notre guide d'annotation. de plus, lorsque nous étions confrontés à des cas complexes, ou des cas où plusieurs choix d'annotations étaient corrects, nous nous sommes systématiquement référés aux données existantes de l'amr 3.0 en anglais pour choisir entre les différentes possibilités. les tours de paroles concernés contiennent en commentaires les références des phrases amr 3.0 qui justifient ces choix. afin d'évaluer la qualité des annotations, 160 exemples issus de notre corpus ont été annotés par deux annotateurices. l'accord entre elleux a été mesuré à l'aide du score smatch @xcite , une mesure d'évaluation pour amr calculée en comptant le nombre de triplets (concept, arc étiqueté, concept) en commun. nous avons obtenu un score de 71,3. à titre @xcite rapportent des scores d'accord inter-annotateurices allant de 71 à 83, en fonction de la source des données et du niveau d'expertise des annotateurices. à la suite de cette évaluation, nous avons effectué une étape de résolution de conflits d'annotation, afin de produire notre corpus gold final. cette étape est une vérification par les trois auteurices de cet article, ensemble, des 160 exemples doublement annotés. pour les exemples présentant des désaccords entre les deux annotateurices 12 , un choix a été fait, soit pour une des deux annotations proposées, soit 12. un total de 106 exemples présentaient des désaccords pour une troisième annotation décidée à trois. des conflits fréquents portaient sur les étiquettes d'arcs (:arg0, :arg1, :arg2) relevant d'erreurs d'annotations facilement corrigées une fois détectées. un autre type de conflit concerne le choix de concepts propbank synonymes. par exemple, own-01 foot_0 et possess-01 foot_1 représentent le même concept et ont les deux mêmes rôles sémantiques (:arg0 possédant, :arg1 possédé). dans les données amr de l'anglais, le choix entre ces deux concepts dépend de l'item lexical utilisé dans la phrase. nous avons utilisé ce type de conflits pour affiner le guide d'annotation de manière à toujours faire le même choix entre les deux concepts (dans ce cas : own-01). ## amr adapté au corpus ding tout en adhérant aussi étroitement que possible à amr standard, nous introduisons quelques extensions pour mieux représenter les caractéristiques de la parole spontanée française. certaines de ces caractéristiques clés sont décrites ci-dessous. en outre, nous annotons la coréférence inter-instances dans le corpus, ce qui le distingue d'amr 3.0. nous adaptons également le concept standard amr de focus pour présenter une structure de phrase typique au français. des informations détaillées sur ces annotations peuvent être trouvées dans notre guide d'annotation. pour assurer une compatibilité avec le corpus anglais amr 3.0 pour les cas d'usages de ding-amr qui le nécessiteraient, ces extensions peuvent être facilement supprimées des graphes amr.