Prédiction automatique de fonctions pragmatiques dans les reformulations (Automatic prediction of pragmatic functions in reformulations) (2016)

Abstract: La reformulation participe à la structuration du discours, notamment dans le cas des dialogues, et contribue également à la dynamique du discours. Reformuler est un acte significatif qui poursuit des objectifs précis. L’objectif de notre travail est de prédire automatiquement la raison pour laquelle un locuteur effectue une reformulation. Nous utilisons une classification de onze fonctions pragmatiques inspirées des travaux existants et des données analysées. Les données de référence sont issues d’annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontanées formées autour de trois marqueurs (c’est-à-dire, je veux dire, disons). Les données proviennent d’un corpus oral et d’un corpus de discussions sur les forums de santé. Nous exploitons des algorithmes de catégorisation supervisée et un ensemble de plusieurs descripteurs (syntaxiques, formels, sémantiques et discursifs) pour prédire les catégories de reformulation. La distribution des énoncés et phrases selon les catégories n’est pas homogène. Les expériences sont positionnées à deux niveaux : générique et spécifique. Nos résultats indiquent qu’il est plus facile de prédire les types de fonctions au niveau générique (la moyenne des F-mesures est autour de 0,80), qu’au niveau des catégories individuelles (la moyenne des F-mesures est autour de 0,40). L’influence de différents paramètres est étudiée.

## introduction la reformulation consiste à reprendre ou redire quelque chose qui a déjà été dit. elle est effectuée à la demande de l'interlocuteur ou par la volonté du locuteur. cette notion est centrale dans notre travail. les cadres applicatifs potentiels, qui impliquent la reformulation, concernent par exemple la recherche et l'extraction d'information, où il est nécessaire de détecter les segments équivalents afin d'augmenter le rappel, ou la traduction automatique, où il est nécessaire d'éviter des répétitions. l'objectif de notre travail est d'analyser les segments reformulés et surtout de prédire automatiquement la fonction pragmatique associée à chaque reformulation : étudier les raisons qui poussent les locuteurs à effectuer ces reformulations (donner une précision, définir, expliquer...). une des utilités de ce travail consiste à travailler sur le phénomène de la reformulation et de la fonction pragmatique, qui sont des notions assez complexes à cerner et à décrire (section 1.2). notre hypothèse est que le contenu des segments reformulés fournit les indices, qu'ils soient non linguistiques (e.g. taille des segments) ou linguistiques (e.g. lexicaux, syntaxiques, sémantiques, etc.), pour la prédiction des fonctions pragmatiques. le coeur de notre travail et les expriences sont positionnés à deux niveaux : -à un niveau général, selon le type de transformations linguistiques associées aux reformulations : ajout, suppression ou encore volume constant d'information ; -à un niveau spécifique, exploitant les fonctions pragmatiques précises. il s'agit de catégories comme la définition, l'explication, le résultat ou la précision, décrites dans la section 1.2. le travail présenté concerne la reformulation spontanée dans le discours oral et dans les discussions sur le web. la reformulation est introduite par trois marqueurs formés sur le verbe dire (c'est-à-dire, je veux dire, disons) dans la structure s1 marqueur s2. dans la suite de ce travail, nous décrivons d'abord les travaux de l'état de l'art (section 1.1) et cernons les fonctions pragmatiques (section 1.2). nous présentons ensuite les données traitées (section 2) et les méthodes proposées (section 3). finalement, nous présentons et discutons les résultats (section 4), et terminons avec les perspectives à ce travail (section 5). ## données traitées et exploitées nous travaillons avec plusieurs types de données : (1) deux types de corpus (deux corpus eslo et les forums de discussions médicales (section 2.1)), (2) les segments en relation de reformulation (section 2.2) obtenus suite à l'annotation manuelle consensuelle des corpus, et (3) plusieurs ressources linguistiques (section 2.3).