L’essentiel est invisible pour les représentations sémantiques (2025)

Abstract: L’analyse sémantique est un terrain de recherche dynamique cherchant à produire des représentations formelles du sens au-delà de la syntaxe. Ces représentations détaillées peuvent être utilisées comme base pour la compréhension de la langue ( Natural Language Understanding ) ou de la génération (Natural Language Generation ) par exemple. Bien que ces représentations permettent une analyse fine, elles ne couvrent pas certains aspects cruciaux des usages réels de la langue. La plupart des formalismes de représentation sémantiques comme les AMR, les DRS ou les UMR fonctionnent hors contexte, ce qui revient à ignorer une partie importante du contenu des énoncés analysés. Dans cet article nous discutons de différents aspects de l’usage de la langue laissés de côté par les formalismes de représentations sémantiques. Nous soutenons que les travaux futurs dans ce domaine devraient inclure l’aspect interactif du langage à l’extension de ces formalismes.

## introduction les représentations sémantiques (rs) comme les grammaires de montague @xcite @xcite , les amr (abstract meaning representation, @xcite ), les drs (discourse representation structure, @xcite ) ou encore les umr (uniform meaning representation, @xcite ) ont été conçues pour modéliser formellement le sens des énoncés au-delà de la syntaxe. en identifiant les rôles thématiques, les événements et les entités, ces approches permettent une analyse fine à l'échelle de la phrase @xcite . elles offrent ainsi une base formelle pour des applications telles que la traduction automatique, la compréhension du langage naturel, les systèmes de questions-réponses ou le raisonnement logique. cependant, ces rs requièrent un travail d'annotation potentiellement complexe selon le formalisme choisi @xcite . de plus, annoter de large quantités de données, notamment dans l'optique d'entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour du parsing ou de la génération, est très coûteux. cet inconvénient est d'autant plus problématique que les modèles de rs ne sont pas toujours adaptés à l'usage réel de la langue, notamment en contexte. ils se concentrent principalement sur les aspects propositionnels et compositionnels de la langue dans des énoncés isolés et négligent majoritairement les dimensions contextuelles et interactives de la langue @xcite . ils peinent notamment à rendre compte de la dynamique entre les énoncés, les effets de contexte ou encore les intentions des locuteurs. or ces aspects sont centraux dans de nombreux genres discursifs et dialogiques comme les discours ou débats politiques, ou les interactions sociales et notamment sur les réseaux sociaux. cet article propose d'utiliser des extraits du roman le petit prince d'antoine de saint-exupéry pour mettre en évidence divers aspects de l'usage de la langue que les rs peinent à représenter. ce texte est intéressant car il comprend du discours et du dialogue ainsi que plusieurs plans narratifs : le narrateur s'adresse parfois au lecteur, dialogue avec le petit prince, et rapporte les aventures de ce dernier. le corpus the little prince foot_0 est de plus une annotation en amr de la traduction anglaise de ce récit, nous utiliserons donc des exemples de la version anglaise. nous commencerons par discuter dans la section 2 trois phénomènes sémantiques qui sont mal représentés par les formalismes de rs, puis nous proposerons dans la section 3 des pistes d'améliorations basées sur d'autres formalismes et champs de recherche existants. ## pistes d'évolution futures si les approches formelles de rs sont essentielles pour produire des analyses fines et rigoureuses du sens des énoncés, elles doivent aussi s'ouvrir d'avantage à la complexité réelle des usages de la langue. or elles ne sont pas mathématiquement pensées pour capturer les dimensions interactionnelles, contextuelles ou intentionnelles du langage. les représentations qu'elles produisent dans des contextes dialogiques ou discursifs complexes sont souvent tronquées, voire incorrectes, ce qui révèle que les propriétés structurelles de ces formalismes sont insuffisantes pour rendre compte de certains usages réels de la langue. il existe déjà des formalismes permettant de modéliser certains des aspects du discours, du dialogue et de l'interaction évoqués dans cet article. la sdrt (segmented discourse representation theory, @xcite ) par exemple, propose une modélisation du discours en segments reliés par des relations rhétoriques et modélise la cohérence au-delà des énoncés isolés. ce formalisme a été utilisé sur plusieurs corpus plébiscités par la communauté de la linguistique computationnelle @xcite @xcite . d'autre part, la ttr (type theory with records, cooper (2005, 2014, 2023) et plus particulièrement le framework kos (un toponyme pour conversation oriented semantics, ginzburg (2012)), permet une représentation détaillée de l'information state de chacun des participants d'un dialogue, rendant compte de ce qu'ils considèrent partagé ou privé. cette approche permet de capturer la dimension interactionnelle mais est complexe à implémenter à grande échelle. des adaptations ont aussi été proposées pour les formalismes cités en introduction, comme dans bonial et al. (2020), où amr est étendu aux dialogues, mais ces ajustements restent souvent ad hoc et ne s'attaquent pas à la nature même des représentations sous-jacentes. il devient ainsi nécessaire de repenser les fondements mêmes de ces formalismes sémantiques, afin qu'ils puissent intégrer des dimensions plus dynamiques, multi-niveaux et intentionnelles du sens. représenter le contexte nécessite par exemple une notion d'énoncés complexes afin de dépasser la barrière de la phrase. o'gorman et al. (2018) proposent par exemple d'annoter les phénomènes de coréférence sur plusieurs phrases. la sdrt utilise la notion d'unité de discours complexe pour rendre compte de différents niveaux de granularité (asher et al., 2011). ce concept peut aussi permettre de regrouper les énoncés appartenant à la même phase de négociation (boritchev & amblard, 2021) et ainsi de rendre compte de l'interactivité du dialogue. enfin une piste intéressante pourrait être d'étendre l'idée de la sdrt aux plans narratifs ou dialogiques évoqués précédemment afin de rendre compte de la stratification dans un discours ou un dialogue. les énoncés appartenant à un même plan pourraient faire partie de la même unité complexe et les relations permettraient de formaliser les interactions entre les différent plans notamment en termes de contenu logique. le champ de recherche de la sémantique de la fiction pourrait servir de base à cette formalisation. il cherche en effet à définir la notion de vérité dans les mondes fictionnels et ses interactions avec les croyances du lecteur et le monde réel. par ailleurs la réification des événements permettrait de les utiliser comme arguments dans une représentation et donc d'enrichir les structures sémantiques avec le contexte situationnel. de même, la réification explicite des participants aiderait à modéliser leur contribution et leur perspective dans l'échange. ## conclusion les formalismes actuels permettent déjà une représentation fine de nombreux phénomènes linguistiques et leur diversité permet de choisir la représentation la plus adaptée en termes de forme et de complexité en fonction des usages langagiers que l'on cherche à capturer. toutefois, dans une perspective future orientée vers l'analyse de données plus proches des usages réels, souvent plus complexes, il est nécessaire de dépasser les cadres existants afin d'intégrer les dimensions discutées dans cet article. plus largement il devient de plus en plus important de concevoir des rs plus flexibles, modulaires et interopérables qui pourraient permettre de faire coexister différents niveaux de représentation (interface syntaxe-sémantique, interactivité, intentions, etc.). a l'ère des grands modèles de langue qui sont de plus en plus utilisés pour la génération de données synthétiques d'une part, et l'évaluation qualitative des données d'autre part, il semble crucial de s'orienter vers des approches neuro-symboliques afin de garder le contrôle sur la qualité des données générées ainsi que sur la fidélité des évaluations @xcite .