ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Ma copie adore le v\'elo : analyse des besoins r\'eels en correction orthographique sur un corpus de dict\'ees d`enfants (A corpus analysis to define the needs of dyslexic children in terms of spelling correction) (2019)

Cet article pr{\'e}sente la constitution d`un corpus de textes produits, sur des donn{\'e}es lors de dict{\'e}es, par des enfants paralys{\'e}s c{\'e}r{\'e}braux (PC) ou dysorthographiques, son annotation en termes d`erreurs orthographiques, et enfin son analyse quantitative. Cette analyse de corpus a pour objectif de d{\'e}finir des besoins r{\'e}els en mati{\`e}re de correction orthographique, et ce pour les personnes souffrant de troubles du langage {\'e}crit comme pour le grand public. Notre {\'e}tude sugg{\`e}re que les correcteurs orthographiques ne r{\'e}pondent que partiellement {\`a} ces besoins.
Mod\`eles de langue appliqu\'es aux sch\'emas Winograd fran\ccais (Language Models applied to French Winograd Schemas) (2019)

Les sch{\'e}mas Winograd sont des probl{\`e}mes de r{\'e}solution d`anaphores con{\c{c}}us pour n{\'e}cessiter un raisonnement sur des connaissances du monde. Par construction, ils sont insensibles {\`a} des statistiques simples (co-occurrences en corpus). Pourtant, aujourd`hui, les syst{\`e}mes {\'e}tat de l`art pour l`anglais se basent sur des mod{\`e}les de langue pour r{\'e}soudre les sch{\'e}mas (Trinh {\&} Le, 2018). Nous pr{\'e}sentons dans cet article une {\'e}tude visant {\`a} tester des mod{\`e}les similaires sur les sch{\'e}mas en fran{\c{c}}ais. Cela nous conduit {\`a} revenir sur les m{\'e}triques d'{\'e}valuation utilis{\'e}es dans la communaut{\'e} pour les sch{\'e}mas Winograd. Les performances que nous obtenons, surtout compar{\'e}es {\`a} celles de Amsili {\&} Seminck (2017b), sugg{\`e}rent que l`approche par mod{\`e}le de langue des sch{\'e}mas Winograd reste limit{\'e}e, sans doute en partie {\`a} cause du fait que les mod{\`e}les de langue encodent tr{\`e}s difficilement le genre de raisonnement n{\'e}cessaire {\`a} la r{\'e}solution des sch{\'e}mas Winograd.
Multilingual and Multitarget Hate Speech Detection in Tweets (2019)

Social media networks have become a space where users are free to relate their opinions and sentiments which may lead to a large spreading of hatred or abusive messages which have to be moderated. This paper proposes a supervised approach to hate speech detection from a multilingual perspective. We focus in particular on hateful messages towards two different targets (immigrants and women) in English tweets, as well as sexist messages in both English and French. Several models have been developed ranging from feature-engineering approaches to neural ones. Our experiments show very encouraging results on both languages.
Observation de l`exp\'erience client dans les restaurants (Mapping Reviewers' Experience in Restaurants) (2019)

Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, les recherches sur la fouille d`opinions ou l`analyse des sentiments sont men{\'e}es activement dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL). De nombreuses {\'e}tudes scientifiques portent sur l`extraction automatique des opinions positives ou n{\'e}gatives et de leurs cibles. Ce travail propose d`identifier automatiquement une {\'e}valuation, exprim{\'e}e explicitement ou implicitement par des internautes dans le corpus d`avis tir{\'e} du Web. Six cat{\'e}gories d'{\'e}valuation sont propos{\'e}es : opinion positive, opinion n{\'e}gative, opinion mixte, intention, suggestion et description. La m{\'e}thode utilis{\'e}e est fond{\'e}e sur l`apprentissage supervis{\'e} qui tient compte des caract{\'e}ristiques linguistiques de chaque cat{\'e}gorie retenue. L`une des difficult{\'e}s que nous avons rencontr{\'e}e concerne le d{\'e}s{\'e}quilibre entre les classes d'{\'e}valuation cr{\'e}{\'e}es, cependant, cet obstacle a pu {\^e}tre surmont{\'e} dans l`apprentissage gr{\^a}ce aux strat{\'e}gies de sur-{\'e}chantillonnage et aux strat{\'e}gies algorithmiques.
Outiller une langue peu dot\'ee gr\^ace au TALN : l`exemple du corse et de la BDLC (Tooling up a less-resourced language with NLP : the example of Corsican and BDLC) (2019)

Nos recherches sur la langue corse nous am{\`e}nent naturellement {\`a} envisager l`utilisation d`outils pour le traitement automatique du langage. Apr{\`e}s une br{\`e}ve introduction sur le corse et sur le projet qui constitue notre cadre de travail, nous proposons un {\'e}tat des lieux concernant l`application du TAL aux langues peu dot{\'e}es, dont le corse. Nous d{\'e}finissons ensuite les actions qui peuvent {\^e}tre entreprises, ainsi que la mani{\`e}re dont elles peuvent s`int{\'e}grer dans le cadre de notre projet, afin de progresser vers la constitution de ressources et la construction d`outils pour le TAL corse.
Plongements lexicaux sp\'ecifiques \`a la langue arabe : application \`a l`analyse d`opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis) (2019)

Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\`a} la t{\^a}che d`analyse d`opinions en arabe. Nous {\'e}tudions la sp{\'e}cificit{\'e} de la langue arabe pour la d{\'e}tection de polarit{\'e}. Nous nous focalisons ici sur les caract{\'e}ristiques d`agglutination et de richesse morphologique de cette langue. Nous avons particuli{\`e}rement {\'e}tudi{\'e} diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations d`unit{\'e} lexicale : token, lemme et light stemme. Nous avons construit et test{\'e} des espaces continus de ces diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations lexicales. Nous avons mesur{\'e} l`apport de tels types de representations vectorielles dans notre cadre sp{\'e}cifique. Les performances du r{\'e}seau CNN montrent un gain significatif de 2{\%} par rapport {\`a} l'{\'e}tat de l`art.
Q-learning pour la r\'esolution des anaphores pronominales en langue arabe (Q-learning for pronominal anaphora resolution in Arabic texts) (2019)

La r{\'e}solution d`anaphores est une t{\^a}che fondamentale pour la plupart des applications du TALN. Cette t{\^a}che reste un probl{\`e}me difficile qui n{\'e}cessite plusieurs sources de connaissances et des techniques d`apprentissage efficaces, notamment pour la langue arabe. Cet article pr{\'e}sente une nouvelle approche de r{\'e}solution d`anaphores pronominales dans les textes arabes en se basant sur une m{\'e}thode d`Apprentissage par Renforcement AR qui utilise l`algorithme Q-learning. Le processus de r{\'e}solution comporte une {\'e}tape d`identification des pronoms et des ant{\'e}c{\'e}dents candidats et une autre de r{\'e}solution. L`algorithme Q-learning permet d`apprendre dans un environnement dynamique et incertain. Il cherche {\`a} optimiser pour chaque pronom anaphorique, une s{\'e}quence de choix de crit{\`e}res pour {\'e}valuer les ant{\'e}c{\'e}dents et s{\'e}lectionner le meilleur. Le syst{\`e}me de r{\'e}solution est {\'e}valu{\'e} sur des textes litt{\'e}raires, des textes journalistiques et des manuels techniques. Le taux de pr{\'e}cision atteint jusqu'{\`a} 77,14{\%}.
Repr\'esentation s\'emantique distributionnelle et alignement de conversations par chat (Distributional semantic representation and alignment of online chat conversations ) (2019)

Les mesures de similarit{\'e} textuelle ont une place importante en TAL, du fait de leurs nombreuses applications, en recherche d`information et en classification notamment. En revanche, le dialogue fait moins l`objet d`attention sur cette question. Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} la production d`une similarit{\'e} dans le contexte d`un corpus de conversations par chat {\`a} l`aide de m{\'e}thodes non-supervis{\'e}es, exploitant {\`a} diff{\'e}rents niveaux la notion de s{\'e}mantique distributionnelle, sous forme d`embeddings. Dans un m{\^e}me temps, pour enrichir la mesure, et permettre une meilleure interpr{\'e}tation des r{\'e}sultats, nous {\'e}tablissons des alignements explicites des tours de parole dans les conversations, en exploitant la distance de Wasserstein, qui permet de prendre en compte leur dimension structurelle. Enfin, nous {\'e}valuons notre approche {\`a} l`aide d`une t{\^a}che externe sur la petite partie annot{\'e}e du corpus, et observons qu`elle donne de meilleurs r{\'e}sultats qu`une variante plus na{\"i}ve {\`a} base de moyennes.
R\'esolution des cor\'ef\'erences neuronale : une approche bas\'ee sur les t\^etes (Neural coreference resolution : a head-based approach) (2019)

L`av{\`e}nement des approches neuronales de bout en bout a entra{\^i}n{\'e} une rupture dans la fa{\c{c}}on dont {\'e}tait jusqu'{\`a} pr{\'e}sent envisag{\'e}e et impl{\'e}ment{\'e}e la t{\^a}che de r{\'e}solution des cor{\'e}f{\'e}rences. Nous pensons que cette rupture impose de remettre en question la conception des mentions en termes de syntagmes maximaux, au moins pour certaines applications dont nous donnons deux exemples. Dans cette perspective, nous proposons une nouvelle formulation de la t{\^a}che, bas{\'e}e sur les t{\^e}tes, accompagn{\'e}e d`une adaptation du mod{\`e}le de Lee et al. (2017) qui l`impl{\'e}mente.
R\'eutilisation de Textes dans les Manuscrits Anciens (Text Reuse in Ancient Manuscripts) (2019)

Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} la probl{\'e}matique de r{\'e}utilisation de textes dans les livres liturgiques du Moyen {\^A}ge. Plus particuli{\`e}rement, nous {\'e}tudions les variations textuelles de la pri{\`e}re Obsecro Te souvent pr{\'e}sente dans les livres d`heures. L`observation manuelle de 772 copies de l`Obsecro Te a montr{\'e} l`existence de plus de 21 000 variantes textuelles. Dans le but de pouvoir les extraire automatiquement et les cat{\'e}goriser, nous proposons dans un premier temps une classification lexico-s{\'e}mantique au niveau n-grammes de mots pour ensuite rendre compte des performances de plusieurs approches {\'e}tat-de-l`art d`appariement automatique de variantes textuelles de l`Obsecro Te.
Transformation d`annotations en parties du discours et lemmes vers le format Universal Dependencies : \'etude de cas pour l`alsacien et l`occitan (Converting POS-tag and Lemma Annotations into the Universal Dependencies Format : A Case Study on Alsatian and Occitan ) (2019)

Cet article pr{\'e}sente un retour d`exp{\'e}rience sur la transformation de corpus annot{\'e}s pour l`alsacien et l`occitan vers le format CONLL-U d{\'e}fini dans le projet Universal Dependencies. Il met en particulier l`accent sur divers points de vigilance {\`a} prendre en compte, concernant la tok{\'e}nisation et la d{\'e}finition des cat{\'e}gories pour l`annotation.
Un corpus libre, \'evolutif et versionn\'e en entit\'es nomm\'ees du Fran\ccais (A free, evolving and versioned french named entity recognition corpus) (2019)

Les corpus annot{\'e}s sont des ressources difficiles {\`a} cr{\'e}er en raison du grand effort humain qu`elles impliquent. Une fois rendues disponibles, elles sont difficilement modifiables et tendent {\`a} ne pas {\'e}voluer pas dans le temps. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un corpus annot{\'e} pour la reconnaissance des entit{\'e}s nomm{\'e}es libre et {\'e}volutif en utilisant les textes d`articles Wikinews fran{\c{c}}ais de 2016 {\`a} 2018, pour un total de 1191 articles annot{\'e}s. Nous d{\'e}crivons succinctement le guide d`annotation avant de situer notre corpus par rapport {\`a} d`autres corpus d{\'e}j{\`a} existants. Nous donnerons {\'e}galement un accord intra-annotateur afin de donner un indice de stabilit{\'e} des annotations ainsi que le processus global pour poursuivre les travaux d`enrichissement du corpus.
Une approche hybride pour la segmentation automatique de documents juridiques (A hybrid approach for automatic text segmentation) (2019)

Cet article 1 propose une approche hybride pour la segmentation de documents bas{\'e}e sur l`agr{\'e}gation de diff{\'e}rentes solutions. Divers algorithmes de segmentation peuvent {\^e}tre utilis{\'e}s dans le syst{\`e}me, ce qui permet la combinaison de strat{\'e}gies multiples (sp{\'e}cifiques au domaine, supervis{\'e}es et nonsupervis{\'e}es). Un ensemble de documents {\'e}tiquet{\'e}s, segment{\'e}s au pr{\'e}alable et repr{\'e}sentatif du domaine cibl{\'e}, doit {\^e}tre fourni pour {\^e}tre utilis{\'e} comme ensemble d`entra{\^i}nement pour l`apprentissage des m{\'e}thodes supervis{\'e}es, et aussi comme ensemble de test pour l'{\'e}valuation de la performance de chaque m{\'e}thode, ce qui d{\'e}terminera leur poids lors de la phase d`agr{\'e}gation. L`approche propos{\'e}e pr{\'e}sente de bonnes performances dans un sc{\'e}nario exp{\'e}rimental issu d`un corpus extrait du domaine juridique.
Adaptation d`une m\'etagrammaire du fran\ccais contemporain au fran\ccais m\'edi\'eval (Adapting an existing metagrammar for Contemporary French to Medieval French) (2019)

Le fran{\c{c}}ais m{\'e}di{\'e}val se caract{\'e}rise par une importante variabilit{\'e} langagi{\`e}re. Nous cherchons {\`a} {\'e}tendre un corpus d`ancien fran{\c{c}}ais annot{\'e} en syntaxe de d{\'e}pendance avec de nouveaux textes de cette p{\'e}riode et de moyen fran{\c{c}}ais. Pour cela, nous voulons adapter des outils existants et non entra{\^i}ner un parser avec des donn{\'e}es annot{\'e}es. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un {\'e}tat de l`art pour ce projet et notre d{\'e}marche : adapter FRMG (French Metagrammar) {\`a} des {\'e}tats de langue ant{\'e}rieurs.
Apport des termes complexes pour enrichir l`analyse distributionnelle en domaine sp\'ecialis\'e (Multi-words terms impact in improving domain-specific distributed representations ) (2019)

L`essor et les performances des mod{\`e}les de s{\'e}mantique distributionnelle sont principalement dus {\`a} l`accroissement de la quantit{\'e} de donn{\'e}es textuelles disponibles ainsi qu'{\`a} la g{\'e}n{\'e}ralisation des m{\'e}thodes neuronales pour la construction de ces mod{\`e}les. La qualit{\'e} des repr{\'e}sentations distribu{\'e}es est souvent corr{\'e}l{\'e}e {\`a} la quantit{\'e} de donn{\'e}es disponibles et les corpus sp{\'e}cialis{\'e}s, g{\'e}n{\'e}ralement d`une taille modeste, se trouvent de ce fait p{\'e}nalis{\'e}s. Alors que la plupart des mod{\`e}les de s{\'e}mantique distributionnelle traitent de mots isol{\'e}s, nous partons de l`hypoth{\`e}se que l`exploitation des termes, notamment complexes, est essentielle notamment en langue de sp{\'e}cialit{\'e} car ils sont porteurs d`une dimension s{\'e}mantique suppl{\'e}mentaire. Ainsi, nous {\'e}valuons une m{\'e}thode de g{\'e}n{\'e}ralisation des contextes distributionnels par un m{\'e}canisme d`inclusion lexicale reposant sur les termes complexes. Nos diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations distributionnelles sont ensuite confront{\'e}es {\`a} une t{\^a}che d`extraction de concepts m{\'e}dicaux {\`a} partir des rapports m{\'e}dicaux propos{\'e}e par l'{\'e}dition 2010 du challenge i2b2.
Automatic summarization of medical conversations, a review (2019)

ion et pour l`analyse du dialogue. Nous d{\'e}crivons aussi les utilisation du Traitement Automatique des Langues dans le domaine m{\'e}dical. A BSTRACT Conversational analysis plays an important role in the development of simulation devices for the training of health professionals (doctors, nurses). Our goal is to develop an original automatic synthesis method for medical conversations between a patient and a healthcare professional, based on recent advances in summarization using convolutional and recurrent neural networks. The proposed method must be adapted to the specific problems related to the synthesis of dialogues. This article presents a review of the different methods for extractive and abstractive summarization, and for dialogue analysis. We also describe the use of Natural Language Processing in the medical field.
D\'etection automatique de cha\^ines de cor\'ef\'erence pour le fran\ccais \'ecrit: r\`egles et ressources adapt\'ees au rep\'erage de ph\'enom\`enes linguistiques sp\'ecifiques (Automatic coreference resolution for written French : rules and resources for specific linguistic phenomena) (2019)

Nous pr{\'e}sentons un syst{\`e}me end-to-end de d{\'e}tection automatique des cha{\^i}nes de cor{\'e}f{\'e}rence, {\`a} base de r{\`e}gles, pour le fran{\c{c}}ais {\'e}crit. Ce syst{\`e}me insiste sur la prise en compte de ph{\'e}nom{\`e}nes linguistiques n{\'e}glig{\'e}s par d`autres syst{\`e}mes. Nous avons {\'e}labor{\'e} des ressources lexicales pour la r{\'e}solution des anaphores infid{\`e}les (Mon chat... Cet animal...), notamment lorsqu`elles incluent une entit{\'e} nomm{\'e}e (La Seine... Ce fleuve...). Nous utilisons {\'e}galement des r{\`e}gles pour le rep{\'e}rage de mentions de groupes (Pierre et Paul) et d`anaphores z{\'e}ros (Pierre boit et {\o} fume), ainsi que des r{\`e}gles pour la d{\'e}tection des pronoms de premi{\`e}re et deuxi{\`e}me personnes dans les citations (Paul a dit : {\textquotedblleft}Je suis {\'e}tudiant.{\textquotedblright}). L`article pr{\'e}sente l'{\'e}laboration des ressources et r{\`e}gles utilis{\'e}es pour la gestion de ces ph{\'e}nom{\`e}nes sp{\'e}cifiques, avant de d{\'e}crire le syst{\`e}me dans son ensemble, et notamment les diff{\'e}rentes phases de la r{\'e}solution de la cor{\'e}f{\'e}rence.
Etat de l`art des m\'ethodes d`apprentissage profond pour l`extraction automatique de termes-cl\'es (State of the art of deep learning methods for automatic keyphrase extraction ) (2019)

Les termes-cl{\'e}s facilitent la recherche de documents dans de larges collections de donn{\'e}es. Le co{\^u}t d`annotation de document en termes-cl{\'e}s tr{\`e}s {\'e}lev{\'e}, c`est pourquoi les chercheurs s`int{\'e}ressent {\`a} cette probl{\'e}matique. Dans cet article nous pr{\'e}sentons un {\'e}tat de l`art sur l`extraction automatique de termes-cl{\'e}s en nous int{\'e}ressant particuli{\`e}rement aux mod{\`e}les d`apprentissage profond. En effet, la r{\'e}cente publication d`un demi-million de documents annot{\'e}s {\`a} permis le d{\'e}veloppement de mod{\`e}les neuronaux profonds.
Extraction d`opinions pour l`analyse multicrit\`ere \`a partir de corpus oraux transcrits : \'Etat de l`art (Opinion extraction for multi-criteria analysis of transcribed oral corpora) (2019)

Cet article pr{\'e}sente une revue de la litt{\'e}rature dans les domaines de l`analyse de sentiments et du r{\'e}sum{\'e} automatique appliqu{\'e}s aux corpus oraux transcrits. Peu de travaux ont {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}s dans ces deux domaines avec des corpus oraux transcrits. C`est pourquoi nous pr{\'e}sentons ci-dessous les tendances g{\'e}n{\'e}rales dans ces deux domaines et nous nous concentrons ensuite sur les syst{\`e}mes d{\'e}velopp{\'e}s pour le traitement de ce type de donn{\'e}es. Les m{\'e}thodes supervis{\'e}es pour l`analyse de sentiments et les m{\'e}thodes extractives pour le r{\'e}sum{\'e} automatique sont actuellement dominantes dans le d{\'e}veloppement des syst{\`e}mes automatiques pour le traitement des corpus oraux transcrits. Le pr{\'e}sent article est une vue d`ensemble de l'{\'e}tat de l`art en analyse de sentiments et du r{\'e}sum{\'e} automatique appliqu{\'e}s {\`a} des corpus oraux transcrits pour une aide {\`a} l`analyse des verbatim.
Les syst\`emes de dialogue orient\'es-but : \'etat de l`art et perspectives d`am\'elioration (Goal-oriented dialog systems : a recent overview and research prospects ) (2019)

La gestion et la s{\'e}lection des informations pertinentes pour un tour de parole donn{\'e} restent un probl{\`e}me pour les syst{\`e}mes de dialogue {\`a} domaine ouvert. Pour ces derniers, les interactions possibles entre un utilisateur et un agent sont a priori infinies et ind{\'e}finies. La possibilit{\'e} d`une r{\'e}ponse erron{\'e}e de l`agent {\`a} l`utilisateur demeure donc {\'e}lev{\'e}e. Pour les syst{\`e}mes orient{\'e}s-but, le probl{\`e}me est consid{\'e}r{\'e} comme r{\'e}solu, mais d`apr{\`e}s notre exp{\'e}rience aucun syst{\`e}me ne montre une robustesse remarquable lorsqu`il est {\'e}valu{\'e} en situation r{\'e}elle. Dans cet article, nous dressons un {\'e}tat de l`art des m{\'e}thodes d`apprentissage de l`agent et des diff{\'e}rents mod{\`e}les d`agent conversationnel. Selon nous, l`une des pistes d`am{\'e}lioration de l`agent r{\'e}side dans sa m{\'e}moire, car cette derni{\`e}re (souvent repr{\'e}sent{\'e}e par le triplet : tour de parole courant, historique du dialogue et base de connaissances) n`est pas encore mod{\'e}lis{\'e}e avec assez de pr{\'e}cision. En dotant l`agent d`un mod{\`e}le de m{\'e}moire d`inspiration cognitive, nous pensons pouvoir augmenter les performances d`un syst{\`e}me de dialogue orient{\'e}-but en situation r{\'e}elle, par l`emploi d`algorithmes d`apprentissage automatique avec une approche antagoniste en support d`un nouveau mod{\`e}le de m{\'e}moire pour l`agent.
Lifelong learning et syst\`emes de dialogue : d\'efinition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion ) (2019)

Le but de cet article est de d{\'e}finir comment le Lifelong Learning (LL) pourrait {\^e}tre appliqu{\'e} aux syst{\`e}mes de dialogue orient{\'e}s t{\^a}che. Un syst{\`e}me de dialogue devrait {\^e}tre en mesure d`apprendre de nouvelles connaissances, apr{\`e}s avoir {\'e}t{\'e} d{\'e}ploy{\'e}, et ceci de mani{\`e}re continue gr{\^a}ce {\`a} ses interactions avec l`utilisateur. Nous identifions ainsi deux aspects s`appliquant {\`a} un tel syst{\`e}me : l`am{\'e}lioration de ses capacit{\'e}s conversationnelles, et l`enrichissement de sa base de connaissances. Nous appliquons ces id{\'e}es {\`a} un chatbot d{\'e}velopp{\'e} dans le cadre du projet LIHLITH. Nous montrons ainsi qu`un tel syst{\`e}me doit {\^e}tre capable (1) de d{\'e}tecter la pr{\'e}sence d`une situation inconnue (2) de d{\'e}cider quand et comment interagir avec l`utilisateur afin d`extraire de nouvelles connaissances et (3) de s`adapter {\`a} ces nouvelles connaissances, tout en consid{\'e}rant la fiabilit{\'e} de celles-ci.
M\'ethodes de repr\'esentation de la langue pour l`analyse syntaxique multilingue (Language representation methods for multilingual syntactic parsing ) (2019)

L`existence de mod{\`e}les universels pour d{\'e}crire la syntaxe des langues a longtemps {\'e}t{\'e} d{\'e}battue. L`apparition de ressources comme le World Atlas of Language Structures et les corpus des Universal Dependencies rend possible l'{\'e}tude d`une grammaire universelle pour l`analyse syntaxique en d{\'e}pendances. Notre travail se concentre sur l'{\'e}tude de diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations des langues dans des syst{\`e}mes multilingues appris sur des corpus arbor{\'e}s de 37 langues. Nos tests d`analyse syntaxique montrent que repr{\'e}senter la langue dont est issu chaque mot permet d`obtenir de meilleurs r{\'e}sultats qu`en cas d`un apprentissage sur une simple concat{\'e}nation des langues. En revanche, l`utilisation d`un vecteur pour repr{\'e}senter la langue ne permet pas une am{\'e}lioration {\'e}vidente des r{\'e}sultats dans le cas d`une langue n`ayant pas du tout de donn{\'e}es d`apprentissage.
Parsing des textes journalistiques en serbe \`a l`aide du logiciel Talismane (Parsing of newspaper texts in Serbian using Talismane) (2019)

Cet article pr{\'e}sente la cr{\'e}ation d`un treebank journalistique serbe, ParCoJour. Il est compos{\'e} de 30K tokens et dot{\'e} de trois couches d`annotation : {\'e}tiquetage morphosyntaxique, lemmatisation et annotation syntaxique. Une fois construit, ParCoJour a {\'e}t{\'e} utilis{\'e} dans trois exp{\'e}riences afin d'{\'e}valuer l`impact du domaine textuel sur le parsing du serbe en comparant les performances de Talismane, un syst{\`e}me par apprentissage automatique, sur deux types de corpus, journalistique et litt{\'e}raire : 1) parsing du corpus journalistique avec un mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur le corpus journalistique ; 2) parsing du corpus journalistique avec un mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur le corpus litt{\'e}raire ; 3) parsing du corpus litt{\'e}raire avec un mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur le corpus journalistique. Les r{\'e}sultats sont compar{\'e}s {\`a} ceux o{\`u} les deux corpus relevaient du domaine litt{\'e}raire. Le changement de domaine textuel dans la deuxi{\`e}me et la troisi{\`e}me exp{\'e}rience entra{\^i}ne une baisse des performances, mais les r{\'e}sultats de parsing restent satisfaisants.