ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Fouille de motifs et CRF pour la reconnaissance de sympt\^omes dans les textes biom\'edicaux (Pattern mining and CRF for symptoms recognition in biomedical texts) (2016)

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`extraction d`entit{\'e}s m{\'e}dicales de type sympt{\^o}me dans les textes biom{\'e}dicaux. Cette t{\^a}che est peu explor{\'e}e dans la litt{\'e}rature et il n`existe pas {\`a} notre connaissance de corpus annot{\'e} pour entra{\^i}ner un mod{\`e}le d`apprentissage. Nous proposons deux approches faiblement supervis{\'e}es pour extraire ces entit{\'e}s. Une premi{\`e}re est fond{\'e}e sur la fouille de motifs et introduit une nouvelle contrainte de similarit{\'e} s{\'e}mantique. La seconde formule la tache comme une tache d'{\'e}tiquetage de s{\'e}quences en utilisant les CRF (champs conditionnels al{\'e}atoires). Nous d{\'e}crivons les exp{\'e}rimentations men{\'e}es qui montrent que les deux approches sont compl{\'e}mentaires en termes d'{\'e}valuation quantitative (rappel et pr{\'e}cision). Nous montrons en outre que leur combinaison am{\'e}liore sensiblement les r{\'e}sultats.
Une m\'ethode non-supervis\'ee pour la segmentation morphologique et l`apprentissage de morphotactique \`a l`aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes) (2016)

Cet article pr{\'e}sente un mod{\`e}le bay{\'e}sien non-param{\'e}trique pour la segmentation morphologique non supervis{\'e}e. Ce mod{\`e}le semi-markovien s`appuie sur des classes latentes de morph{\`e}mes afin de mod{\'e}liser les caract{\'e}ristiques morphotactiques du lexique, et son caract{\`e}re non-param{\'e}trique lui permet de s`adapter aux donn{\'e}es sans avoir {\`a} sp{\'e}cifier {\`a} l`avance l`inventaire des morph{\`e}mes ainsi que leurs classes. Un processus de Pitman-Yor est utilis{\'e} comme a priori sur les param{\`e}tres afin d'{\'e}viter une convergence vers des solutions d{\'e}g{\'e}n{\'e}r{\'e}es et inadapt{\'e}es au traitemement automatique des langues. Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux montrent la pertinence des segmentations obtenues pour le turc et l`anglais. Une {\'e}tude qualitative montre {\'e}galement que le mod{\`e}le inf{\`e}re une morphotactique linguistiquement pertinente, sans le recours {\`a} des connaissances expertes quant {\`a} la structure morphologique des formes de mots.
Mod\`eles adaptatifs pour pr\'edire automatiquement la comp\'etence lexicale d`un apprenant de fran\ccais langue \'etrang\`ere (Adaptive models for automatically predicting the lexical competence of French as a foreign language learners) (2016)

Cette {\'e}tude examine l`utilisation de m{\'e}thodes d`apprentissage incr{\'e}mental supervis{\'e} afin de pr{\'e}dire la comp{\'e}tence lexicale d`apprenants de fran{\c{c}}ais langue {\'e}trang{\`e}re (FLE). Les apprenants cibl{\'e}s sont des n{\'e}erlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre europ{\'e}en commun de r{\'e}f{\'e}rence pour les langues (CECR). {\`A} l`instar des travaux r{\'e}cents portant sur la pr{\'e}diction de la ma{\^i}trise lexicale {\`a} l`aide d`indices de complexit{\'e}, nous {\'e}laborons deux types de mod{\`e}les qui s`adaptent en fonction d`un retour d`exp{\'e}rience, r{\'e}v{\'e}lant les connaissances de l`apprenant. En particulier, nous d{\'e}finissons (i) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale de tous les apprenants du m{\^e}me niveau de ma{\^i}trise et (ii) un mod{\`e}le qui pr{\'e}dit la comp{\'e}tence lexicale d`un apprenant individuel. Les mod{\`e}les obtenus sont ensuite {\'e}valu{\'e}s par rapport {\`a} un mod{\`e}le de r{\'e}f{\'e}rence d{\'e}terminant la comp{\'e}tence lexicale {\`a} partir d`un lexique sp{\'e}cialis{\'e} pour le FLE et s`av{\`e}rent gagner significativement en exactitude (9{\%}-17{\%}).
Mod\'elisation unifi\'ee du document et de son domaine pour une indexation par termes-cl\'es libre et contr\^ol\'ee (Unified document and domain-specific model for keyphrase extraction and assignment ) (2016)

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`indexation de documents de domaines de sp{\'e}cialit{\'e} par l`interm{\'e}diaire de leurs termes-cl{\'e}s. Plus particuli{\`e}rement, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`indexation telle qu`elle est r{\'e}alis{\'e}e par les documentalistes de biblioth{\`e}ques num{\'e}riques. Apr{\`e}s analyse de la m{\'e}thodologie de ces indexeurs professionnels, nous proposons une m{\'e}thode {\`a} base de graphe combinant les informations pr{\'e}sentes dans le document et la connaissance du domaine pour r{\'e}aliser une indexation (hybride) libre et contr{\^o}l{\'e}e. Notre m{\'e}thode permet de proposer des termes-cl{\'e}s ne se trouvant pas n{\'e}cessairement dans le document. Nos exp{\'e}riences montrent aussi que notre m{\'e}thode surpasse significativement l`approche {\`a} base de graphe {\'e}tat de l`art.
Ne nous arr\^etons pas en si bon chemin : am\'eliorations de l`apprentissage global d`analyseurs en d\'ependances par transition (Don`t Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based) (2016)

Dans cet article, nous proposons trois am{\'e}liorations simples pour l`apprentissage global d`analyseurs en d{\'e}pendances par transition de type A RC E AGER : un oracle non d{\'e}terministe, la reprise sur le m{\^e}me exemple apr{\`e}s une mise {\`a} jour et l`entra{\^i}nement en configurations sous-optimales. Leur combinaison apporte un gain moyen de 0,2 UAS sur le corpus SPMRL. Nous introduisons {\'e}galement un cadre g{\'e}n{\'e}ral permettant la comparaison syst{\'e}matique de ces strat{\'e}gies et de la plupart des variantes connues. Nous montrons que la litt{\'e}rature n`a {\'e}tudi{\'e} que quelques strat{\'e}gies parmi les nombreuses variations possibles, n{\'e}gligeant ainsi plusieurs pistes d`am{\'e}liorations potentielles.
Pr\'ediction automatique de fonctions pragmatiques dans les reformulations (Automatic prediction of pragmatic functions in reformulations) (2016)

La reformulation participe {\`a} la structuration du discours, notamment dans le cas des dialogues, et contribue {\'e}galement {\`a} la dynamique du discours. Reformuler est un acte significatif qui poursuit des objectifs pr{\'e}cis. L`objectif de notre travail est de pr{\'e}dire automatiquement la raison pour laquelle un locuteur effectue une reformulation. Nous utilisons une classification de onze fonctions pragmatiques inspir{\'e}es des travaux existants et des donn{\'e}es analys{\'e}es. Les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence sont issues d`annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontan{\'e}es form{\'e}es autour de trois marqueurs (c`est-{\`a}-dire, je veux dire, disons). Les donn{\'e}es proviennent d`un corpus oral et d`un corpus de discussions sur les forums de sant{\'e}. Nous exploitons des algorithmes de cat{\'e}gorisation supervis{\'e}e et un ensemble de plusieurs descripteurs (syntaxiques, formels, s{\'e}mantiques et discursifs) pour pr{\'e}dire les cat{\'e}gories de reformulation. La distribution des {\'e}nonc{\'e}s et phrases selon les cat{\'e}gories n`est pas homog{\`e}ne. Les exp{\'e}riences sont positionn{\'e}es {\`a} deux niveaux : g{\'e}n{\'e}rique et sp{\'e}cifique. Nos r{\'e}sultats indiquent qu`il est plus facile de pr{\'e}dire les types de fonctions au niveau g{\'e}n{\'e}rique (la moyenne des F-mesures est autour de 0,80), qu`au niveau des cat{\'e}gories individuelles (la moyenne des F-mesures est autour de 0,40). L`influence de diff{\'e}rents param{\`e}tres est {\'e}tudi{\'e}e.
Projection Interlingue d'\'Etiquettes pour l`Annotation S\'emantique Non Supervis\'ee (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging) (2016)

Nos travaux portent sur la construction rapide d`outils d`analyse linguistique pour des langues peu dot{\'e}es en ressources. Dans une pr{\'e}c{\'e}dente contribution, nous avons propos{\'e} une m{\'e}thode pour la construction automatique d`un analyseur morpho-syntaxique via une projection interlingue d`annotations linguistiques {\`a} partir de corpus parall{\`e}les (m{\'e}thode fond{\'e}e sur les r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents). Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, une am{\'e}lioration de notre mod{\`e}le neuronal, avec la prise en compte d`informations linguistiques externes pour un annotateur plus complexe. En particulier, nous proposons d`int{\'e}grer des annotations morpho-syntaxiques dans notre architecture neuronale pour l`apprentissage non supervis{\'e} d`annotateurs s{\'e}mantiques multilingues {\`a} gros grain (annotation en SuperSenses). Nous montrons la validit{\'e} de notre m{\'e}thode et sa g{\'e}n{\'e}ricit{\'e} sur l`italien et le fran{\c{c}}ais et {\'e}tudions aussi l`impact de la qualit{\'e} du corpus parall{\`e}le sur notre approche (g{\'e}n{\'e}r{\'e} par traduction manuelle ou automatique). Nos exp{\'e}riences portent sur la projection d`annotations de l`anglais vers le fran{\c{c}}ais et l`italien.
Utilisation des relations d`une base de connaissances pour la d\'esambigu\"isation d`entit\'es nomm\'ees (Using the Relations of a Knowledge Base to Improve Entity Linking ) (2016)

L`identification des entit{\'e}s nomm{\'e}es dans un texte est une t{\^a}che essentielle des outils d`extraction d`information dans de nombreuses applications. Cette identification passe par la reconnaissance d`une mention d`entit{\'e} dans le texte, ce qui a {\'e}t{\'e} tr{\`e}s largement {\'e}tudi{\'e}, et par l`association des entit{\'e}s reconnues {\`a} des entit{\'e}s connues, pr{\'e}sentes dans une base de connaissances. Cette association repose souvent sur une mesure de similarit{\'e} entre le contexte textuel de la mention de l`entit{\'e} et un contexte textuel de description des entit{\'e}s de la base de connaissances. Or, ce contexte de description n`est en g{\'e}n{\'e}ral pas pr{\'e}sent pour toutes les entit{\'e}s. Nous proposons d`exploiter les relations de la base de connaissances pour ajouter un indice de d{\'e}sambigu{\"i}sation pour ces entit{\'e}s. Nous {\'e}valuons notre travail sur des corpus d'{\'e}valuation standards en anglais issus de la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s de la campagne TAC-KBP.
Word2Vec vs DBnary ou comment (r\'e)concilier repr\'esentations distribu\'ees et r\'eseaux lexico-s\'emantiques ? Le cas de l'\'evaluation en traduction automatique (Word2Vec vs DBnary or how to bring back together vector representations and lexical resources ? A case study for machine translation evaluation) (2016)

Cet article pr{\'e}sente une approche associant r{\'e}seaux lexico-s{\'e}mantiques et repr{\'e}sentations distribu{\'e}es de mots appliqu{\'e}e {\`a} l'{\'e}valuation de la traduction automatique. Cette {\'e}tude est faite {\`a} travers l`enrichissement d`une m{\'e}trique bien connue pour {\'e}valuer la traduction automatique (TA) : METEOR. METEOR permet un appariement approch{\'e} (similarit{\'e} morphologique ou synonymie) entre une sortie de syst{\`e}me automatique et une traduction de r{\'e}f{\'e}rence. Nos exp{\'e}rimentations s`appuient sur la t{\^a}che Metrics de la campagne d'{\'e}valuation WMT 2014 et montrent que les repr{\'e}sentations distribu{\'e}es restent moins performantes que les ressources lexico-s{\'e}mantiques pour l'{\'e}valuation en TA mais peuvent n{\'e}ammoins apporter un compl{\'e}ment d`information int{\'e}ressant {\`a} ces derni{\`e}res.
Am\'elioration de la traduction automatique d`un corpus annot\'e (Improvement of the automatic translation of an annotated corpus) (2016)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour am{\'e}liorer la traduction automatique d`un corpus annot{\'e} et porter ses annotations de l`anglais vers une langue cible. Il s`agit d`am{\'e}liorer la m{\'e}thode de (Nasiruddin et al., 2015) qui donnait de nombreux segments non traduits, des duplications et des d{\'e}sordres. Nous proposons un processus de pr{\'e}-traitement du SemCor anglais, pour qu`il soit adapt{\'e} au syst{\`e}me de traduction automatique statistique utilis{\'e}, ainsi qu`un processus de post-traitement pour la sortie. Nous montrons une augmentation de 2,9 points en terme de score F1 sur une t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"i}sation lexicale ce qui prouve l`efficacit{\'e} de notre m{\'e}thode.
Analyse d`une t\^ache de substitution lexicale : quelles sont les sources de difficult\'e ? (Difficulty analysis for a lexical substitution task) (2016)

Nous proposons dans cet article une analyse des r{\'e}sultats de la campagne SemDis 2014 qui proposait une t{\^a}che de substitution lexicale en fran{\c{c}}ais. Pour les 300 phrases du jeu de test, des annotateurs ont propos{\'e} des substituts {\`a} un mot cible, permettant ainsi d'{\'e}tablir un gold standard sur lequel les syst{\`e}mes participants ont {\'e}t{\'e} {\'e}valu{\'e}s. Nous cherchons {\`a} identifier les principales caract{\'e}ristiques des items du jeu de test qui peuvent expliquer les variations de performance pour les humains comme pour les syst{\`e}mes, en nous basant sur l`accord inter-annotateurs des premiers et les scores de rappel des seconds. Nous montrons que si plusieurs caract{\'e}ristiques communes sont associ{\'e}es aux deux types de difficult{\'e} (raret{\'e} du sens dans lequel le mot-cible est employ{\'e}, fr{\'e}quence d`emploi du mot-cible), d`autres sont sp{\'e}cifiques aux syst{\`e}mes (degr{\'e} de polys{\'e}mie du mot-cible, complexit{\'e} syntaxique).
L`anti-correcteur : outil d'\'evaluation positive de l`orthographe et de la grammaire (The \textquotedblrightanticorrecteur\textquotedblright: a positive evaluation module for spell and grammar checking) (2016)

L`objectif de cette {\'e}tude est d`exp{\'e}rimenter l`int{\'e}gration d`une nouvelle forme d'{\'e}valuation dans un correcteur orthographique et grammatical. L'{\guillemotleft} anticorrecteur {\guillemotright} a pour objet de mesurer le taux de r{\'e}ussites orthographiques et grammaticales d`un texte sur certains points jug{\'e}s difficiles selon la litt{\'e}rature et une observation d`erreurs en corpus. L'{\'e}valuation du niveau d'{\'e}criture ne se base plus uniquement sur les erreurs commises, mais {\'e}galement sur les r{\'e}ussites r{\'e}alis{\'e}es. Une version b{\^e}ta de ce nouveau mode d'{\'e}valuation positive a {\'e}t{\'e} int{\'e}gr{\'e} dans le correcteur Cordial. Cet article a pour but de discuter de l`int{\'e}r{\^e}t de ce nouveau rapport {\`a} l`orthographe et de pr{\'e}senter quelques premiers {\'e}l{\'e}ments d`analyse r{\'e}sultant de l`application de l`anticorrecteur sur un corpus de productions vari{\'e}es en mati{\`e}re de niveau d'{\'e}criture et genre discursif. Ici, un r{\'e}sum{\'e} en fran{\c{c}}ais (max. 150 mots). Times, 10pt.
Appariement d`articles en ligne et de vid\'eos : strat\'egies de s\'election et m\'ethodes d'\'evaluation (Pairing On-line News Articles to Videos : Selection Strategies and Evaluation Methods) (2016)

Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode d`appariement de contenus d`actualit{\'e} multim{\'e}dias, consid{\'e}rant les exigences {\`a} la fois s{\'e}mantiques et temporelles du besoin d`information. La pertinence d`une vid{\'e}o pour un article de presse est mesur{\'e}e par deux indices, l`un saisissant la similarit{\'e} de leurs contenus, l`autre la coh{\'e}rence de leurs dates d'{\'e}dition. Nous pr{\'e}sentons {\'e}galement une m{\'e}thodologie d'{\'e}valuation s`affranchissant des standards comparant les r{\'e}sultats du syst{\`e}me {\`a} des r{\'e}sultats de r{\'e}f{\'e}rence, en soumettant les paires de documents propos{\'e}es automatiquement {\`a} un panel d`utilisateurs charg{\'e} de juger de leur pertinence.
Approximate unsupervised summary optimisation for selections of ROUGE (2016)

Approximate summary optimisation for selections of ROUGE It is standard to measure automatic summariser performance using the ROUGE metric. Unfortunately, ROUGE is not appropriate for unsupervised summarisation approaches. On the other hand, we show that it is possible to optimise approximately for ROUGE-n by using a document-weighted ROUGE objective. Doing so results in state-of-the-art summariser performance for single and multiple document summaries for both English and French. This is despite a non-correlation of the documentweighted ROUGE metric with human judgments, unlike the original ROUGE metric. These findings suggest a theoretical approximation link between the two metrics.
L`architecture d`un mod\`ele hybride pour la normalisation de SMS (A hybrid model architecture for SMS normalization) (2016)

La communication par SMS (Short Message Service), aussi bien que tout autre type de communication virtuelle sous forme de textes courts (mails, microblogs, tweets, etc.), pr{\'e}sente certaines particularit{\'e}s sp{\'e}cifiques (syntaxe irr{\'e}guli{\`e}re, fusionnement et phon{\'e}tisation de mots, formes abr{\'e}g{\'e}es, etc.). A cause de ces caract{\'e}ristiques, l`application d`outils en Traitement Automatique du Langage (TAL) rend difficile l`exploitation d`informations utiles contenues dans des messages bruit{\'e}s. Nous proposons un mod{\`e}le de normalisation en deux {\'e}tapes fond{\'e} sur une approche symbolique et statistique. La premi{\`e}re partie vise {\`a} produire une repr{\'e}sentation interm{\'e}diaire du message SMS par l`application des grammaires locales, tandis que la deuxi{\`e}me utilise un syst{\`e}me de traduction automatique {\`a} base de r{\`e}gles pour convertir la repr{\'e}sentation interm{\'e}diaire vers une forme standard.
Une cat\'egorisation de fins de lignes non-supervis\'ee (End-of-line classification with no supervision) (2016)

Dans certains textes bruts, les marques de fin de ligne peuvent marquer ou pas la fronti{\`e}re d`une unit{\'e} textuelle (typiquement un paragraphe). Ce probl{\`e}me risque d`influencer les traitements subs{\'e}quents, mais est rarement trait{\'e} dans la litt{\'e}rature. Nous proposons une m{\'e}thode enti{\`e}rement non-supervis{\'e}e pour d{\'e}terminer si une fin de ligne doit {\^e}tre vue comme un simple espace ou comme une v{\'e}ritable fronti{\`e}re d`unit{\'e} textuelle, et la testons sur un corpus de comptes rendus m{\'e}dicaux. Cette m{\'e}thode obtient une F-mesure de 0,926 sur un {\'e}chantillon de 24 textes contenant des lignes repli{\'e}es. Appliqu{\'e}e sur un {\'e}chantillon plus grand de textes contenant ou pas des lignes repli{\'e}es, notre m{\'e}thode la plus prudente obtient une F-mesure de 0,898, valeur {\'e}lev{\'e}e pour une m{\'e}thode enti{\`e}rement non-supervis{\'e}e.
Classification automatique de dict\'ees selon leur niveau de difficult\'e de compr\'ehension et orthographique (Automatic classification of dictations according to their complexity for comprehension and writing production) (2016)

Cet article pr{\'e}sente une approche visant {\`a} {\'e}valuer automatiquement la difficult{\'e} de dict{\'e}es en vue de les int{\'e}grer dans une plateforme d`apprentissage de l`orthographe. La particularit{\'e} de l`exercice de la dict{\'e}e est de devoir percevoir du code oral et de le retranscrire via le code {\'e}crit. Nous envisageons ce double niveau de difficult{\'e} {\`a} l`aide de 375 variables mesurant la difficult{\'e} de compr{\'e}hension d`un texte ainsi que les ph{\'e}nom{\`e}nes orthographiques et grammaticaux complexes qu`il contient. Un sous-ensemble optimal de ces variables est combin{\'e} {\`a} l`aide d`un mod{\`e}le par machines {\`a} vecteurs de support (SVM) qui classe correctement 56{\%} des textes. Les variables lexicales bas{\'e}es sur la liste orthographique de Catach (1984) se r{\'e}v{\`e}lent les plus informatives pour le mod{\`e}le.
Combiner des mod\`eles s\'emantiques distributionnels pour mieux d\'etecter les termes \'evoquant le m\^eme cadre s\'emantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame) (2016)

Nous utilisons des mod{\`e}les s{\'e}mantiques distributionnels pour d{\'e}tecter des termes qui {\'e}voquent le m{\^e}me cadre s{\'e}mantique. Dans cet article, nous v{\'e}rifions si une combinaison de diff{\'e}rents mod{\`e}les permet d`obtenir une pr{\'e}cision plus {\'e}lev{\'e}e qu`un mod{\`e}le unique. Nous mettons {\`a} l'{\'e}preuve plusieurs m{\'e}thodes simples pour combiner les mesures de similarit{\'e} calcul{\'e}es {\`a} partir de chaque mod{\`e}le. Les r{\'e}sultats indiquent qu`on obtient syst{\'e}matiquement une augmentation de la pr{\'e}cision par rapport au meilleur mod{\`e}le unique en combinant des mod{\`e}les diff{\'e}rents.
Comparing Named-Entity Recognizers in a Targeted Domain: Handcrafted Rules vs Machine Learning (2016)

Comparing Named-Entity Recognizers in a Targeted Domain : Handcrafted Rules vs. Machine Learning Named-Entity Recognition concerns the classification of textual objects in a predefined set of categories such as persons, organizations, and localizations. While Named-Entity Recognition is well studied since 20 years, the application to specialized domains still poses challenges for current systems. We developed a rule-based system and two machine learning approaches to tackle the same task : recognition of product names, brand names, etc., in the domain of Cosmetics, for French. Our systems can thus be compared under ideal conditions. In this paper, we introduce both systems and we compare them.
Compilation de grammaire de propri\'et\'es pour l`analyse syntaxique par optimisation de contraintes (Compilation of a Property Grammar for Syntactic Parsing through Constraint Optimisation) (2016)

Cet article pr{\'e}sente un processus de compilation d`une grammaire de propri{\'e}t{\'e}s en une contrainte en extension. Le processus s`ins{\`e}re dans le cadre d`un analyseur syntaxique robuste par r{\'e}solution d`un probl{\`e}me d`optimisation de contraintes. La grammaire compil{\'e}e est une {\'e}num{\'e}ration de tous les constituants imm{\'e}diats uniques de l`espace de recherche. L`int{\'e}r{\^e}t de ce travail encore pr{\'e}liminaire tient principalement dans l`exploration d`une mod{\'e}lisation computationnelle de la langue {\`a} base de Syntaxe par Mod{\`e}les (MTS, Model-Theoretic Syntax), qui int{\`e}gre la repr{\'e}sentation indiff{\'e}renci{\'e}e des {\'e}nonc{\'e}s canoniques et non-canoniques. L`objectif plus particulier du travail pr{\'e}sent{\'e} ici est d`explorer la possibilit{\'e} de construire l`ensemble des structures candidat-mod{\`e}les {\`a} partir de l`ensemble des structures syntagmatiques observ{\'e}es sur corpus. Cet article discute notamment le potentiel en mati{\`e}re d`int{\'e}gration de pr{\'e}dictions probabilistes dans un raisonnement exact pour contribuer {\`a} la discrimination entre analyses grammaticales et agrammaticales.
D\'ecouverte de nouvelles entit\'es et relations spatiales \`a partir d`un corpus de SMS (Discovering of new Spatial Entities and Relations from SMS Within the context of the currently available data masses, many works related to the analysis of spatial information are based on the exploitation of textual data) (2016)

Dans le contexte des masses de donn{\'e}es aujourd`hui disponibles, de nombreux travaux li{\'e}s {\`a} l`analyse de l`information spatiale s`appuient sur l`exploitation des donn{\'e}es textuelles. La communication m{\'e}di{\'e}e (SMS, tweets, etc.) v{\'e}hiculant des informations spatiales prend une place pr{\'e}pond{\'e}rante. L`objectif du travail pr{\'e}sent{\'e} dans cet article consiste {\`a} extraire ces informations spatiales {\`a} partir d`un corpus authentique de SMS en fran{\c{c}}ais. Nous proposons un processus dans lequel, dans un premier temps, nous extrayons de nouvelles entit{\'e}s spatiales (par exemple, motpellier, montpeul {\`a} associer au toponyme Montpellier). Dans un second temps, nous identifions de nouvelles relations spatiales qui pr{\'e}c{\`e}dent les entit{\'e}s spatiales (par exemple, sur, par, pres, etc.). La t{\^a}che est difficile et complexe en raison de la sp{\'e}cificit{\'e} du langage SMS qui repose sur une {\'e}criture peu standardis{\'e}e (apparition de nombreux lexiques, utilisation massive d`abr{\'e}viations, variation par rapport {\`a} l'{\'e}crit classique, etc.). Les exp{\'e}rimentations qui ont {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}es {\`a} partir du corpus 88milSMS mettent en relief la robustesse de notre syst{\`e}me pour identifier de nouvelles entit{\'e}s et relations spatiales.