Détection de coréférences de bout en bout en français (End-to-end coreference resolution for F rench) (2017)

Abstract: Notre objectif est l’élaboration d’un système de détection automatique de relations de coréférence le plus général possible, pour le traitement des anaphores pronominales et les coréférences directes. Nous décrivons dans cet article les différentes étapes de traitement des textes dans le système que nous avons développé : (i) l’annotation en traits lexicaux et syntaxiques par le système Macaon ; (ii) le repérage des mentions par un modèle obtenu par apprentissage sur le corpus ANCOR ; (iii) l’annotation sémantique des mentions à partir de deux ressources : le DEM et le LVF ; (iv) l’annotation en coréférences par un système à base de règles. Le système est évalué sur le corpus ANCOR.

## introduction la résolution des anaphores participe à l'interprétation sémantique des textes : elle met en relation les expressions qui font référence à une même entité du discours. les expressions référentielles, également appelées mentions, sont les noms propres, les groupes nominaux (définis ou indéfinis) et les pronoms. considérons l'exemple : j'ai perdu mon portable dans le bus 45, où puis-je espérer le récupérer ? il (/cet appareil) m'a coûté cher, j'espère le retrouver ; malheureusement l'écran est un peu rayé. les mentions peuvent être liées par différents types de relations de coréférence. nous utilisons la terminologie définie dans ( muzerelle et al., 2013 pour identifier les antécédents des pronoms (portable...le...il...le) et trouver les coréférences (portable...portable / appareil...écran), on utilise classiquement le genre, le nombre, la position syntaxique, la distance des mots et des informations sémantiques sur les éventuelles mentions coréférentes @xcite . les systèmes développés pour traiter les anaphores portent en majorité sur l'anglais, on en trouve une description détaillée dans @xcite . dans les systèmes développés pour le français, on peut citer les travaux @xcite qui traite les anaphores pronominales et refgen @xcite . l'évaluation d'un système de détection des coréférences peut être faite manuellement, ce qui est très coûteux. elle peut être faite automatiquement si l'on dispose d'un corpus de référence, et, à ce titre, le corpus ancor est une ressource très intéressante, constituée d'un ensemble de 460 dialogues transcrits annotés manuellement en mentions et en relations de coréférence et relations anaphoriques, comptant environ 500 000 mots au total @xcite . notre objectif est l'élaboration d'un système de détection automatique de relations de coréférence intra-et inter-phrases pour le français, de bout en bout, le plus général possible, pour le traitement des anaphores pronominales et des coréférences directes. nous décrivons dans cet article les différentes étapes du traitement des textes sur lesquels nous travaillons : nous décrivons pour finir l'évaluation mise en oeuvre par alignement sur le corpus ancor. nos corpus d'application sont des corpus de dialogues oraux transcrits ou dialogues en tchat. dans ce type de textes, les relations anaphoriques pronominales sont nombreuses. par exemple, sur le corpus de dialogues ancor, une étude distributionnelle sur les mentions a compté un total de 115 672 mentions tous types confondus, dont 51,1% de mentions pronominales et 48,9% de mentions nominales @xcite . ## extraction des traits l'extraction de traits consiste en l'analyse syntaxique des phrases, la détection de mentions, puis la classification sémantique des noms et verbes. ## discussion dans les prédictions de notre système, la plupart des erreurs viennent des éléments suivants :