ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Un mod\`ele simple de co\^ut cognitif de la r\'esolution d`anaphores (A Simple Model of Cognitive Cost of Anaphora Resolution) (2016)

Nous pr{\'e}sentons un travail en cours sur un projet de recherche en TAL et en psycholinguistique. Le but de notre projet est de mod{\'e}liser le co{\^u}t cognitif que repr{\'e}sente la r{\'e}solution d`anaphores. Nous voulons obtenir une mesure du co{\^u}t cognitif continue et incr{\'e}mentale qui peut, {\`a} un stade de recherche plus avanc{\'e}, {\^e}tre corr{\'e}l{\'e}e avec des mesures d`occulom{\'e}trie sur corpus. Pour cela, nous proposons une mod{\'e}lisation inspir{\'e}e par des techniques venues du TAL. Nous utilisons un solveur d`anaphores probabiliste bas{\'e} sur l`algorithme couples de mentions et la notion d`entropie pour {\'e}tablir une mesure du co{\^u}t cognitif des anaphores. Ensuite, nous montrons par des visualisations quelles sont les pr{\'e}dictions de cette premi{\`e}re mod{\'e}lisation pour les pronoms personnels de troisi{\`e}me personne dans le corpus ANCOR Centre.
La polys\'emie lexicale et syntaxique de l`alternance modale indicatif/subjonctif -- perspectives TAL (Lexical and syntactic polysemy of the modal alternation indicative/subjunctive -- NLP perspectives) (2016)

Certains verbes ont une double commande modale : ils admettent une construction permettant l`usage du subjonctif et de l`indicatif dans la compl{\'e}tive qui leur est adjointe. Ainsi, ces verbes se trouvent dans des contextes polys{\'e}miques {\`a} tous les niveaux d`analyse (lexicale, syntaxique, grammaticale et pragmatique). Dans un tel cas, le mode peut repr{\'e}senter une marque formelle d{\'e}sambigu{\"i}sante. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, parfois le verbe r{\'e}gissant (dans la principale) est polys{\'e}mique en lui-m{\^e}me, et selon son sens il commande soit l`indicatif, soit le subjonctif dans la subordonn{\'e}e compl{\'e}tive : il s`agit de la polys{\'e}mie lexicale, qui peut {\^e}tre forte ou faible. D`un autre point de vue, certains verbes {\`a} l`indicatif/subjonctif dans la subordonn{\'e}e modifient plus ou moins l{\'e}g{\`e}rement le sens de la phrase enti{\`e}re : on consid{\`e}re ici cela comme un cas de polys{\'e}mie syntaxique, {\'e}tant donn{\'e} que ces verbes apparaissent dans diverses structures et modalit{\'e}s.
Quelles sont les caract\'eristiques des interactions probl\'ematiques entre des utilisateurs et un conseiller virtuel ? (How to characterize problematic interactions between users and a web virtual advisor?) (2016)

L`utilisation d`un conseiller virtuel pour la gestion de la relation client sur les sites des entreprises est une solution num{\'e}rique de plus en plus adopt{\'e}e. Le d{\'e}fi pour les entreprises est de mieux r{\'e}pondre aux attentes des clients en leur fournissant des interactions fluides entre le client et l`agent. Pour faire face {\`a} ce probl{\`e}me, cet article met l`accent sur la d{\'e}tection des probl{\`e}mes d`interactions dans un corpus de tchat {\'e}crit entre un conseiller virtuel et ses utilisateurs. Il fournit une analyse de corpus en d{\'e}crivant non seulement les sp{\'e}cificit{\'e}s linguistiques et les marqueurs d`opinion contenus dans le corpus du tchat humain-agent, mais aussi les indices linguistiques et dialogiques qui peuvent {\^e}tre pertinents pour caract{\'e}riser une interaction probl{\'e}matique. Le mod{\`e}le de r{\`e}gles propos{\'e}, utilisant les indices trouv{\'e}s, est appliqu{\'e} {\`a} un corpus avec des retours client n{\'e}gatifs et positifs pour r{\'e}v{\'e}ler les tendances.
Corpora and Linguistic Linked Open Data: Motivations, Applications, Limitations (2016)

Linguistic Linked Open Data (LLOD) is a technology and a movement in several disciplines working with language resources, including Natural Language Processing, general linguistics, computational lexicography and the localization industry. This talk describes basic principles of Linguistic Linked Open Data and their application to linguistically annotated corpora, it summarizes the current status of the Linguistic Linked Open Data cloud and gives an overview over selected LLOD vocabularies and their uses.
From Human Language Technology to Human Language Science (2016)

Thirty years ago, in order to get past roadblocks in Machine Translation and Automatic Speech Recognition, DARPA invented a new way to organize and manage technological R{\&}D : a {\textquotedblleft}common task{\textquotedblright} is defined by a formal quantitative evaluation metric and a body of shared training data, and researchers join an open competition to compare approaches. Over the past three decades, this method has produced steadily improving technologies, with many practical applications now possible. And Moore`s law has created a sort of digital shadow universe, which increasingly mirrors the real world in flows and stores of bits, while the same improvements in digital hardware and software make it increasingly easy to pull content out of the these rivers and oceans of information. It`s natural to be excited about these technologies, where we can see an open road to rapid improvements beyond the current state of the art, and an explosion of near-term commercial applications. But there are some important opportunities in a less obvious direction. Several areas of scientific and humanistic research are being revolutionized by the application of Human Language Technology. At a minimum, orders of magnitude more data can be addressed with orders of magnitude less effort - but this change also transforms old theoretical questions, and poses new ones. And eventually, new modes of research organization and funding are likely to emerge..
ACGtk : un outil de d\'eveloppement et de test pour les grammaires cat\'egorielles abstraites (ACG TK : a Toolkit to Develop and Test Abstract Categorial Grammars ) (2016)

Nous pr{\'e}sentons un outil, ACG TK, offrant un environnement de d{\'e}veloppement et d`utilisation des grammaires cat{\'e}gorielles abstraites pour l`analyse et la g{\'e}n{\'e}ration.
Un analyseur de conversations pour la relation client (Parsing email and chat conversations for customer support softwares) (2016)

Cette d{\'e}monstration a pour objet de pr{\'e}senter l`utilisation d`un analyseur de conversations par email ou chat dans le cadre d`une application de support client : mise en valeur des demandes d`action, rep{\'e}rage des th{\`e}mes dangereux, tableau de bord pour le superviseur, alertes pour l`agent ...
AppFM, une plate-forme de gestion de modules de TAL (AppFM, a tool for managing NLP modules) (2016)

AppFM 1 est un outil {\`a} mi-chemin entre un environnement de cr{\'e}ation de cha{\^i}nes modulaires de TAL et un gestionnaire de services syst{\`e}mes. Il permet l`int{\'e}gration d`applications ayant des d{\'e}pendances complexes en des cha{\^i}nes de traitements r{\'e}utilisables facilement par le biais de multiples interfaces.
CommunicoTool Advance, un prototype d`application d`aide \`a la communication (CommunicoTool Advance: an assistive communication app prototype) (2016)

CommunicoTool Advance est un prototype d`application mobile d`aide {\`a} la communication destin{\'e}e {\`a} des personnes qui pr{\'e}sentent des troubles moteurs et des troubles de la parole.
Construction automatis\'ee d`une base de connaissances (Automated Building a Knowledge Base) (2016)

Le syst{\`e}me pr{\'e}sent{\'e} permet la construction automatis{\'e}e d`une base de connaissances sur des personnes et des organisations {\`a} partir d`une collection de documents. Il s`appuie sur de l`apprentissage distant pour l`extraction d`hypoth{\`e}ses de relations entre mentions d`entit{\'e}s qu`il consolide avec des informations orient{\'e}es graphe.
E-Quotes : un outil de navigation textuelle guid\'ee par les annotations s\'emantiques (E-Quotes : A semantic annotations-driven tool for textual navigation) (2016)

Nous pr{\'e}sentons E-Quotes, un outil de navigation textuelle guid{\'e}e par les annotations s{\'e}mantiques. Le syst{\`e}me permet de localiser les mots cl{\'e}s et leurs variantes dans les citations s{\'e}mantiquement cat{\'e}goris{\'e}s dans corpus annot{\'e}, et de naviguer entre ces citations. Nous avons exp{\'e}riment{\'e} ce syst{\`e}me sur un corpus de litt{\'e}rature fran{\c{c}}aise automatiquement annot{\'e} selon des cat{\'e}gories s{\'e}mantiques pr{\'e}sentes dans le contexte des citations, comme par exemple la d{\'e}finition, l`argumentation, l`opinion, l`ironie ou la rumeur rapport{\'e}es.
Exploration de collections d`archives multim\'edia dans le contexte des Humanit\'es Num\'eriques : revisiter TALN`2015 ? (Exploring multimedia archives in the context of Digital Humanities: browsing TALN`2015?) (2016)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente un prototype d`exploration de contenus multim{\'e}dias d{\'e}velopp{\'e} dans le but de faciliter l`acc{\`e}s aux contenus de la Connaissance. Apr{\`e}s une extraction automatique de m{\'e}tadonn{\'e}es, les contenus sont index{\'e}s et accessibles via un moteur de recherche sp{\'e}cifique. Des fonctionnalit{\'e}s innovantes de navigation {\`a} l`int{\'e}rieur des contenus sont {\'e}galement pr{\'e}sent{\'e}es. La collection des enregistrements vid{\'e}o de TALN`2015 sert de support privil{\'e}gi{\'e} {\`a} cette d{\'e}monstration.
FlexiMac 1.1. -- Conjugueur automatique des verbes mac\'edoniens (FlexiMac 1) (2016)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente la plateforme FlexiMac 1.1., g{\'e}n{\'e}rateur automatique des verbes mac{\'e}doniens qui permet de conjuguer un verbe dans la plupart des modes et des temps, sans faire appel {\`a} une base de donn{\'e}es. Apr{\`e}s un bref expos{\'e} du fonctionnement de la plateforme, nous allons {\'e}galement {\'e}voquer les travaux actuels qui en ont d{\'e}coul{\'e}, et ceux qui sont en train d'{\'e}merger dans une perspective de traitement automatique du mac{\'e}donien en tant que langue europ{\'e}enne peu-dot{\'e}e.
H\'elo\"ise, une plate-forme pour d\'evelopper des syst\`emes de TA compatibles Ariane en r\'eseau (Heloise, a platform for collaborative development of Ariane-compatible MT systems) (2016)

Dans cette d{\'e}mo, nous montrons comment utiliser H{\'e}lo{\"i}se pour d{\'e}velopper des syst{\`e}mes de TA.
Identification de lieux dans les messageries mobiles (Place extraction from smartphone messaging applications) (2016)

Nous pr{\'e}sentons un syst{\`e}me d`identification de lieux dans les messageries typiquement utilis{\'e}es sur smartphone. L`impl{\'e}mentation sur mobile et son cort{\`e}ge de contraintes, ainsi que la faible quantit{\'e} de ressources disponibles pour le type de langage utilis{\'e} rendent la t{\^a}che particuli{\`e}rement d{\'e}licate. Ce syst{\`e}me, impl{\'e}ment{\'e} sur Android, atteint une pr{\'e}cision de 30{\%} et un rappel de 72{\%}.
Interface Web pour l`annotation morpho-syntaxique de textes (Web interface for the morpho-syntactic annotation of texts) (2016)

Nous pr{\'e}sentons une interface Web pour la visualisation etl`annotation de textes avec des {\'e}tiquettes morphosyntaxiques etdes lemmes. Celle-ci est actuellement utilis{\'e}e pour annoter destextes ukrainiens avec le jeu d'{\'e}tiquettes Multext-East. Les utilisateurs peuvent rapidement visualiser les annotationsassoci{\'e}es aux mots d`un texte, modifier les annotationsexistantes ou en ajouter de nouvelles. Les annotations peuvent charg{\'e}eset export{\'e}es en XML au format TEI, mais aussi sous forme tabul{\'e}e.Des scripts de conversion de format et de chargement dans une basede donn{\'e}es sont {\'e}galement mis {\`a} disposition.
Lecture bilingue augment\'ee par des alignements multi-niveaux (Augmenting bilingual reading with alignment information) (2016)

Le travail qui a conduit {\`a} cette d{\'e}monstration combine des outils de traitement des langues multilingues, en particulier l`alignement automatique, avec des techniques de visualisation et d`interaction. Il vise {\`a} proposer des pistes pour le d{\'e}veloppement d`outils permettant de lire simultan{\'e}ment les diff{\'e}rentes versions d`un texte disponible en plusieurs langues, avec des applications en lecture de loisir ou en lecture professionnelle.
LNE-Visu : a tool to explore and visualize multimedia data (2016)

LNE-Visu : a tool to explore and visualize multimedia data LNE-Visu is a tool to explore and visualize multimedia data created for the LNE evaluation campaigns. 3 functionalities are available: explore and select data, visualize and listen data, apply significance tests
Un outil multilingue d`extraction de collocations en ligne (This demo shows the web version of a multilingual collocation extraction tool) (2016)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente la version web d`un outil multilingue d`extraction de collocations. Elle est destin{\'e}e aux lexicographes, aux traducteurs, aux enseignants et apprenants L2 et, plus g{\'e}n{\'e}ralement, aux linguistes d{\'e}sireux d`analyser et d`exploiter leurs propres corpus.
Radarly : \'ecouter et analyser le web conversationnel en temps r\'eel (Real time listening and analysis of the social web using Radarly) (2016)

De par le contexte conversationnel digital, l`outil Radarly a {\'e}t{\'e} con{\c{c}}u pour permettre de traiter de grands volumes de donn{\'e}es h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes en temps r{\'e}el, de g{\'e}n{\'e}rer de nouveaux indicateurs et de les visualiser sur une interface coh{\'e}rente et confortable afin d`en tirer des analyses et {\'e}tudes pertinentes. Ce document expose les techniques et processus utilis{\'e}s pour extraire et traiter toutes ces donn{\'e}es.
SOFA : Une plateforme d`analyse syntaxique en ligne pour l`ancien fran\ccais (SOFA : An online Syntactic Old French Annotator) (2016)

SOFA une application web d{\'e}di{\'e}e {\`a} l'{\'e}tiquetage syntaxique de l`ancien fran{\c{c}}ais. Cette plateforme est une d{\'e}monstration permettant d`appliquer sur n`importe quel texte, ou sur un des textes d`ancien fran{\c{c}}ais, des mod{\`e}les de lemmatisation, d`annotation morpho-syntaxique, et d`analyse syntaxique, en plus d`en visualiser les performances.
STAM : traduction des textes non structur\'es (dialectes du Maghreb) (STAM: Translation of unstructured text (Maghreb dialects) The use of communication platforms (social networks, discussion forums) (2016)

L`utilisation des plateformes de communication (r{\'e}seaux sociaux, forums de discussions, ...) a pris une ampleur consid{\'e}rable. Ces plateformes permettent aux internautes d`exprimer leur avis concernant un sujet, demander ou {\'e}changer des informations, commenter un {\'e}v{\'e}nement, etc. Ainsi, nous retrouvons dans ces diff{\'e}rentes sources d`informations une quantit{\'e} importante de textes r{\'e}dig{\'e}s dans des dialectes locaux dont sont originaires les r{\'e}dacteurs. Cependant, ces textes non structur{\'e}s rendent l`exploitation des outils de traitement automatique des langues tr{\`e}s difficile. Le syst{\`e}me STAM aborde cette probl{\'e}matique en proposant un syst{\`e}me capable de transcrire automatiquement des textes {\'e}crits dans un dialecte parl{\'e} dans les pays du Maghreb en un texte facilement interpr{\'e}table et compr{\'e}hensible (fran{\c{c}}ais ou anglais).
Un syst\`eme automatique de s\'election de r\'eponse en domaine ouvert int\'egrable \`a un syst\`eme de dialogue social (An automatic open-domain response selection system integrable to a social dialogue system) (2016)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente un syst{\`e}me de dialogue en domaine ouvert qui utilise une base d`exemples de dialogue automatiquement constitu{\'e}e depuis un corpus de sous-titres afin de g{\'e}rer un dialogue social de type {\guillemotleft} chatbot {\guillemotright}.
Tag Thunder : plateforme de d\'emonstration et d`exp\'erimentation (Tag Thunder : demonstration and experimentation platform) (2016)

Dans cette d{\'e}monstration, nous proposons un syst{\`e}me qui permettrait aux utilisateurs non-voyants d`obtenir le first glance d`une page web. L`objectif est de r{\'e}duire le temps d`acc{\`e}s {\`a} la structure logico-th{\'e}matique de la page et de favoriser le d{\'e}veloppement de strat{\'e}gies de lecture de haut niveau. Notre concept, appel{\'e} Tag Thunder, s`appuie sur une phase de segmentation de la page en zones, suivie d`une {\'e}tape de repr{\'e}sentation des zones par un mot ou groupe de mots, puis une vocalisation simultan{\'e}e de ces repr{\'e}sentants.
The IWSLT 2016 Evaluation Campaign (2016)

The IWSLT 2016 Evaluation Campaign featured two tasks: the translation of talks and the translation of video conference conversations. While the first task extends previously offered tasks with talks from a different source, the second task is completely new. For both tasks, three tracks were organised: automatic speech recognition (ASR), spoken language translation (SLT), and machine translation (MT). Main translation directions that were offered are English to/from German and English to French. Additionally, the MT track included English to/from Arabic and Czech, as well as French to English. We received this year run submissions from 11 research labs. All runs were evaluated with objective metrics, while submissions for two of the MT talk tasks were also evaluated with human post-editing. Results of the human evaluation show improvements over the best submissions of last year.
Integrating Encyclopedic Knowledge into Neural Language Models (2016)

Neural models have recently shown big improvements in the performance of phrase-based machine translation. Recurrent language models, in particular, have been a great success due to their ability to model arbitrary long context. In this work, we integrate global semantic information extracted from large encyclopedic sources into neural network language models. We integrate semantic word classes extracted from Wikipedia and sentence level topic information into a recurrent neural network-based language model. The new resulting models exhibit great potential in alleviating data sparsity problems with the additional knowledge provided. This approach of integrating global information is not restricted to language modeling but can also be easily applied to any model that profits from context or further data resources, e.g. neural machine translation. Using this model has improved rescoring quality of a state-of-the-art phrase-based translation system by 0.84 BLEU points. We performed experiments on two language pairs.
Factored Neural Machine Translation Architectures (2016)

In this paper we investigate the potential of the neural machine translation (NMT) when taking into consideration the linguistic aspect of target language. From this standpoint, the NMT approach with attention mechanism [1] is extended in order to produce several linguistically derived outputs. We train our model to simultaneously output the lemma and its corresponding factors (e.g. part-of-speech, gender, number). The word level translation is built with a mapping function using a priori linguistic information. Compared to the standard NMT system, factored architecture increases significantly the vocabulary coverage while decreasing the number of unknown words. With its richer architecture, the Factored NMT approach allows us to implement several training setup that will be discussed in detail along this paper. On the IWSLT`15 English-to-French task, FNMT model outperforms NMT model in terms of BLEU score. A qualitative analysis of the output on a set of test sentences shows the effectiveness of the FNMT model.
Audio Segmentation for Robust Real-Time Speech Recognition Based on Neural Networks (2016)

Speech that contains multimedia content can pose a serious challenge for real-time automatic speech recognition (ASR) for two reasons: (1) The ASR produces meaningless output, hurting the readability of the transcript. (2) The search space of the ASR is blown up when multimedia content is encountered, resulting in large delays that compromise real-time requirements. This paper introduces a segmenter that aims to remove these problems by detecting music and noise segments in real-time and replacing them with silence. We propose a two step approach, consisting of frame classification and smoothing. First, a classifier detects speech and multimedia on the frame level. In the second step the smoothing algorithm considers the temporal context to prevent rapid class fluctuations. We investigate in frame classification and smoothing settings to obtain an appealing accuracy-latency-tradeoff. The proposed segmenter yields increases the transcript quality of an ASR system by removing on average 39 {\%} of the errors caused by non-speech in the audio stream, while maintaining a real-time applicable delay of 270 milliseconds.
Is Neural Machine Translation Ready for Deployment? A Case Study on 30 Translation Directions (2016)

In this paper we provide the largest published comparison of translation quality for phrase-based SMT and neural machine translation across 30 translation directions. For ten directions we also include hierarchical phrase-based MT. Experiments are performed for the recently published United Nations Parallel Corpus v1.0 and its large six-way sentence-aligned subcorpus. In the second part of the paper we investigate aspects of translation speed, introducing AmuNMT, our efficient neural machine translation decoder. We demonstrate that current neural machine translation could already be used for in-production systems when comparing words-persecond ratios.
Toward Multilingual Neural Machine Translation with Universal Encoder and Decoder (2016)

In this paper, we present our first attempts in building a multilingual Neural Machine Translation framework under a unified approach in which the information shared among languages can be helpful in the translation of individual language pairs. We are then able to employ attention-based Neural Machine Translation for many-to-many multilingual translation tasks. Our approach does not require any special treatment on the network architecture and it allows us to learn minimal number of free parameters in a standard way of training. Our approach has shown its effectiveness in an under-resourced translation scenario with considerable improvements up to 2.6 BLEU points. In addition, we point out a novel way to make use of monolingual data with Neural Machine Translation using the same approach with a 3.15-BLEU-score gain in IWSLT`16 English{\textrightarrow}German translation task.
Two-Step MT: Predicting Target Morphology (2016)

This paper describes a two-step machine translation system that addresses the issue of translating into a morphologically rich language (English to Czech), by performing separately the translation and the generation of target morphology. The first step consists in translating from English into a normalized version of Czech, where some morphological information has been removed. The second step retrieves this information and re-inflects the normalized output, turning it into fully inflected Czech. We introduce different setups for the second step and evaluate the quality of their predictions over different MT systems trained on different amounts of parallel and monolingual data and report ways to adapt to different data sizes, which improves the translation in low-resource conditions, as well as when large training data is available.