Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

Pascale Sébillot, Vincent Claveau (Editors)


Anthology ID:
2018.jeptalnrecital-court
Month:
5
Year:
2018
Address:
Rennes, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
URL:
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote

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Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN
Pascale Sébillot | Vincent Claveau

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A prototype dependency treebank for Breton
Francis M Tyers | Vinit Ravishankar

This paper describes the development of the first syntactically-annotated corpus of Breton. The corpus is part of the Universal Dependencies project. In the paper we describe how the corpus was prepared, some Breton-specific constructions that required special treatment, and in addition we give results for parsing Breton using a number of off-the-shelf data-driven parsers.

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Détection automatique de phrases en domaine de spécialité en français (Sentence boundary detection for specialized domains in French )
Arthur Boyer | Aurélie Névéol

La détection de frontières de phrase est généralement considéré comme un problème résolu. Cependant, les outils performant sur des textes en domaine général, ne le sont pas forcement sur des domaines spécialisés, ce qui peut engendrer des dégradations de performance des outils intervenant en aval dans une chaîne de traitement automatique s’appuyant sur des textes découpés en phrases. Dans cet article, nous évaluons 5 outils de segmentation en phrase sur 3 corpus issus de différent domaines. Nous ré-entrainerons l’un de ces outils sur un corpus de spécialité pour étudier l’adaptation en domaine. Notamment, nous utilisons un nouveau corpus biomédical annoté spécifiquement pour cette tâche. La detection de frontières de phrase à l’aide d’un modèle OpenNLP entraîné sur un corpus clinique offre une F-mesure de .73, contre .66 pour la version standard de l’outil.

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Des représentations continues de mots pour l’analyse d’opinions en arabe: une étude qualitative (Word embeddings for Arabic sentiment analysis : a qualitative study)
Amira Barhoumi | Nathalie Camelin | Yannick Estève

Nous nous intéressons, dans cet article, à la détection d’opinions dans la langue arabe. Ces dernières années, l’utilisation de l’apprentissage profond a amélioré des performances de nombreux systèmes automatiques dans une grande variété de domaines (analyse d’images, reconnaissance de la parole, traduction automatique, . . .) et également celui de l’analyse d’opinions en anglais. Ainsi, nous avons étudié l’apport de deux architectures (CNN et LSTM) dans notre cadre spécifique. Nous avons également testé et comparé plusieurs types de représentations continues de mots (embeddings) disponibles en langue arabe, qui ont permis d’obtenir de bons résultats. Nous avons analysé les erreurs de notre système et la pertinence de ces embeddings. Cette analyse mène à plusieurs perspectives intéressantes de travail, au sujet notamment de la constitution automatique de ressources expert et d’une construction pertinente des embeddings spécifiques à la tâche d’analyse d’opinions.

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Evaluation automatique de la satisfaction client à partir de conversations de type “chat” par réseaux de neurones récurrents avec mécanisme d’attention (Customer satisfaction prediction with attention-based RNNs from a chat contact center corpus)
Jeremy Auguste | Delphine Charlet | Géraldine Damnati | Benoit Favre | Frederic Bechet

Cet article présente des méthodes permettant l’évaluation de la satisfaction client à partir de très vastes corpus de conversation de type “chat” entre des clients et des opérateurs. Extraire des connaissances dans ce contexte demeure un défi pour les méthodes de traitement automatique des langues de par la dimension interactive et les propriétés de ce nouveau type de langage à l’intersection du langage écrit et parlé. Nous présentons une étude utilisant des réponses à des sondages utilisateurs comme supervision faible permettant de prédire la satisfaction des usagers d’un service en ligne d’assistance technique et commerciale.

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Détection d’erreurs dans des transcriptions OCR de documents historiques par réseaux de neurones récurrents multi-niveau (Combining character level and word level RNNs for post-OCR error detection)
Thibault Magallon | Frederic Bechet | Benoit Favre

Le traitement à posteriori de transcriptions OCR cherche à détecter les erreurs dans les sorties d’OCR pour tenter de les corriger, deux tâches évaluées par la compétition ICDAR-2017 Post-OCR Text Correction. Nous présenterons dans ce papier un système de détection d’erreurs basé sur un modèle à réseaux récurrents combinant une analyse du texte au niveau des mots et des caractères en deux temps. Ce système a été classé second dans trois catégories évaluées parmi 11 candidats lors de la compétition.

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Le benchmarking de la reconnaissance d’entités nommées pour le français (Benchmarking for French NER)
Jungyeul Park

Cet article présente une tâche du benchmarking de la reconnaissance de l’entité nommée (REN) pour le français. Nous entrainons et évaluons plusieurs algorithmes d’étiquetage de séquence, et nous améliorons les résultats de REN avec une approche fondée sur l’utilisation de l’apprentissage semi-supervisé et du reclassement. Nous obtenons jusqu’à 77.95%, améliorant ainsi le résultat de plus de 34 points par rapport du résultat de base du modèle.

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Une note sur l’analyse du constituant pour le français (A Note on constituent parsing for French)
Jungyeul Park

Cet article traite des analyses d’erreurs quantitatives et qualitatives sur les résultats de l’analyse syntaxique des constituants pour le français. Pour cela, nous étendons l’approche de Kummerfeld et al. (2012) pour français, et nous présentons les détails de l’analyse. Nous entraînons les systèmes d’analyse syntaxique statistiques et neuraux avec le corpus arboré pour français, et nous évaluons les résultats d’analyse. Le corpus arboré pour le français fournit des étiquettes syntagmatiques à grain fin, et les caractéristiques grammaticales du corpus affectent des erreurs d’analyse syntaxique.

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Interface syntaxe-sémantique au moyen d’une grammaire d’arbres adjoints pour l’étiquetage sémantique de l’arabe (Syntax-semantic interface using Tree-adjoining grammar for Arabic semantic labeling)
Cherifa Ben Khelil | Chiraz Ben Othmane Zribi | Denys Duchier | Yannick Parmentier

Dans une grammaire formelle, le lien entre l’information sémantique et sa structure syntaxique correspondante peut être établi en utilisant une interface syntaxe/sémantique qui permettra la construction du sens de la phrase. L’étiquetage de rôles sémantiques aide à réaliser cette tâche en associant automatiquement des rôles sémantiques à chaque argument du prédicat d’une phrase. Dans ce papier, nous présentons une nouvelle approche qui permet la construction d’une telle interface pour une grammaire d’arbres adjoints de l’arabe. Cette grammaire a été générée semi automatiquement à partir d’une méta-grammaire. Nous détaillons le processus d’interfaçage entre le niveau syntaxique et le niveau sémantique moyennant la sémantique des cadres et comment avons-nous procédé à l’étiquetage de rôles sémantiques en utilisant la ressource lexicale ArabicVerbNet.

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FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs
Thomas Gaillat | Annanda Sousa | Manel Zarrouk | Brian Davis

FinSentiA: Sentiment Analysis in English Financial Microblogs The objective of this paper is to report on the building of a Sentiment Analysis (SA) system dedicated to financial microblogs in English. The purpose of our work is to build a financial classifier that predicts the sentiment of stock investors in microblog platforms such as StockTwits and Twitter. Our contribution shows that it is possible to conduct such tasks in order to provide fine grained SA of financial microblogs. We extracted financial entities with relevant contexts and assigned scores on a continuous scale by adopting a deep learning method for the classification.

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L’optimisation du plongement de mots pour le français : une application de la classification des phrases (Optimization of Word Embeddings for French : an Application of Sentence Classification)
Jungyeul Park

Nous proposons trois nouvelles méthodes pour construire et optimiser des plongements de mots pour le français. Nous utilisons les résultats de l’étiquetage morpho-syntaxique, de la détection des expressions multi-mots et de la lemmatisation pour un espace vectoriel continu. Pour l’évaluation, nous utilisons ces vecteurs sur une tâche de classification de phrases et les comparons avec le vecteur du système de base. Nous explorons également l’approche d’adaptation de domaine pour construire des vecteurs. Malgré un petit nombre de vocabulaires et la petite taille du corpus d’apprentissage, les vecteurs spécialisés par domaine obtiennent de meilleures performances que les vecteurs hors domaine.

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Word2Vec vs LSA pour la détection des erreurs orthographiques produisant un dérèglement sémantique en arabe (Word2Vec vs LSA for detecting semantic errors in Arabic language)
Chiraz Ben Othmane Zribi

Les mots en arabe sont très proches lexicalement les uns des autres. La probabilité de tomber sur un mot correct en commettant une erreur typographique est plus importante que pour le français ou pour l’anglais. Nous nous intéressons dans cet article à détecter les erreurs orthographiques plus précisément, celles générant des mots lexicalement corrects mais causant un dérèglement sémantique au niveau de la phrase. Nous décrivons et comparons deux méthodes se basant sur la représentation vectorielle du sens des mots. La première méthode utilise l’analyse sémantique latente (LSA). La seconde s’appuie sur le modèle Word2Vec et plus particulièrement l’architecture Skip-Gram. Les expérimentations ont montré que Skip-Gram surpasse LSA.

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Analyse de sentiments à base d’aspects par combinaison de réseaux profonds : application à des avis en français (A combination of deep learning methods for aspect-based sentiment analysis : application to French reviews)
Nihel Kooli | Erwan Pigneul

Cet article propose une approche d’analyse de sentiments à base d’aspects dans un texte d’opinion. Cette approche se base sur deux étapes principales : l’extraction d’aspects et la classification du sentiment relatif à chaque aspect. Pour l’extraction d’aspects, nous proposons une nouvelle approche qui combine un CNN pour l’apprentissage de représentation de caractères, un b-LSTM pour joindre l’apprentissage de représentation de caractères et de mots et un CRF pour l’étiquetage des séquences de mots en entités. Pour la classification de sentiments, nous utilisons un réseau à mémoire d’attention pour associer un sentiment (positif, négatif ou neutre) à une expression d’aspect donnée. Les expérimentations sur des corpus d’avis (publics et industriels) en langue française ont montré des performances qui dépassent les méthodes existantes.

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Predicting the Semantic Textual Similarity with Siamese CNN and LSTM
Elvys Linhares Pontes | Stéphane Huet | Andréa Carneiro Linhares | Juan-Manuel Torres-Moreno

Semantic Textual Similarity (STS) is the basis of many applications in Natural Language Processing (NLP). Our system combines convolution and recurrent neural networks to measure the semantic similarity of sentences. It uses a convolution network to take account of the local context of words and an LSTM to consider the global context of sentences. This combination of networks helps to preserve the relevant information of sentences and improves the calculation of the similarity between sentences. Our model has achieved good results and is competitive with the best state-of-the-art systems.

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L’évaluation des représentations vectorielles de mots en utilisant WordNet (Evaluating word representations using WordNet)
Nourredine Aliane | Jean-Jacques Mariage | Gilles Bernard

Les méthodes d’évaluation actuelles des représentations vectorielles de mots utilisent généralement un jeu de données restreint et biaisé. Pour pallier à ce problème nous présentons une nouvelle approche, basée sur la similarité entre les synsets associés aux mots dans la volumineuse base de données lexicale WordNet. Notre méthode d’évaluation consiste dans un premier temps à classer automatiquement les représentions vectorielles de mots à l’aide d’un algorithme de clustering, puis à évaluer la cohérence sémantique et syntaxique des clusters produits. Cette évaluation est effectuée en calculant la similarité entre les mots de chaque cluster, pris deux à deux, en utilisant des mesures de similarité entre les mots dans WordNet proposées par NLTK (wup _similarity). Nous obtenons, pour chaque cluster, une valeur entre 0 et 1. Un cluster dont la valeur est 1 est un cluster dont tous les mots appartiennent au même synset. Nous calculons ensuite la moyenne des mesures de tous les clusters. Nous avons utilisé notre nouvelle approche pour étudier et comparer trois méthodes de représentations vectorielles : une méthode traditionnelle, WebSOM et deux méthodes récentes, word2vec (Skip-Gram et CBOW) et GloVe, sur trois corpus : en anglais, en français et en arabe.

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Traduction automatique de corpus en anglais annotés en sens pour la désambiguïsation lexicale d’une langue moins bien dotée, l’exemple de l’arabe (Automatic Translation of English Sense Annotated Corpora for Word Sense Disambiguation of a Less Well-endowed Language, the Example of Arabic)
Marwa Hadj Salah | Loïc Vial | Hervé Blanchon | Mounir Zrigui | Didier Schwab

Les corpus annotés en sens sont des ressources cruciales pour la tâche de désambiguïsation lexicale (Word Sense Disambiguation). La plupart des langues n’en possèdent pas ou trop peu pour pouvoir construire des systèmes robustes. Nous nous intéressons ici à la langue arabe et présentons 12 corpus annotés en sens, fabriqués automatiquement à partir de 12 corpus en langue anglaise. Nous évaluons la qualité de nos systèmes de désambiguïsation grâce à un corpus d’évaluation en arabe nouvellement disponible.

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Détection de mésusages de médicaments dans les réseaux sociaux (Detection of drug misuse in social media)
Elise Bigeard | Natalia Grabar | Frantz Thiessard

Un mésusage apparaît lorsqu’un patient ne respecte pas sa prescription et fait des actions pouvant mener à des effets nocifs. Bien que ces situations soient dangereuses, les patients ne signalent généralement pas les mésusages à leurs médecins. Il est donc nécessaire d’étudier d’autres sources d’information pour découvrir ce qui se passe en réalité. Nous proposons d’étudier les forums de santé en ligne. L’objectif de notre travail consiste à explorer les forums de santé avec des méthodes de classification supervisée afin d’identifier les messages contenant un mésusage de médicament. Notre méthode permet de détecter les mésusages avec une F-mesure allant jusqu’à 0,810. Cette méthode peut aider dans la détection de mésusages et la construction d’un corpus exploitable par les experts pour étudier les types de mésusages commis par les patients.

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Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )
Nicolas Wagner | Romaric Besançon | Olivier Ferret

L’identification des entités nommées dans un texte est une étape fondamentale pour de nombreuses tâches d’extraction d’information. Pour avoir une identification complète, une étape de désambiguïsation des entités similaires doit être réalisée. Celle-ci s’appuie souvent sur la seule description textuelle des entités. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entités : cette information peut également être exploitée pour améliorer la désambiguïsation des entités. Nous proposons dans cet article une approche d’apprentissage de représentations distribuées de ces relations et leur utilisation pour la tâche de désambiguïsation d’entités nommées. Nous montrons le gain de cette méthode sur un corpus d’évaluation standard, en anglais, issu de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

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Traduction automatique du japonais vers le français Bilan et perspectives (Machine Translation from Japanese to French - Review and Prospects)
Raoul Blin

Nous étudions la possibilité de construire un dispositif de traduction automatique neuronale du japonais vers le français, capable d’obtenir des résultats à la hauteur de l’état de l’art, sachant que l’on ne peut disposer de grands corpus alignés bilingues. Nous proposons un état de l’art et relevons de nombreux signes d’amélioration de la qualité des traductions, en comparaison aux traductions statistiques jusque-là prédominantes. Nous testons ensuite un des baselines librement disponibles, OpenNMT, qui produit des résultats encourageants. Sur la base de cette expérience, nous proposons plusieurs pistes pour améliorer à terme la traduction et pour compenser le manque de corpus.

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Des pseudo-sens pour améliorer l’extraction de synonymes à partir de plongements lexicaux (Pseudo-senses for improving the extraction of synonyms from word embeddings)
Olivier Ferret

Au-delà des modèles destinés à construire des plongements lexicaux à partir de corpus, des méthodes de spécialisation de ces représentations selon différentes orientations ont été proposées. Une part importante d’entre elles repose sur l’utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle méthode de spécialisation de plongements lexicaux focalisée sur la similarité sémantique et opérant sans connaissances externes. Pseudofit s’appuie sur la notion de pseudo-sens afin d’obtenir plusieurs représentations pour un même mot et utilise cette pluralité pour rendre plus génériques les plongements initiaux. Nous illustrons l’intérêt de Pseudofit pour l’extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre différentes variantes visant à en améliorer les résultats.

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Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d’une oralisation par un système de synthèse (Automatic annotation of discourse types in audio-books)
Aghilas Sini | Elisabeth Delais-Roussarie | Damien Lolive

Pour synthétiser automatiquement et de manière expressive des livres audio, il est nécessaire de connaître le type des discours à oraliser. Ceci étant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours évoluent souvent entre de la narration, du récitatif, du discours direct, du discours rapporté, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons présenter un outil qui a été développé à partir de l’analyse d’un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Mystères de Paris) et qui prend comme unité de base pour l’analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de déterminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais également d’annoter l’extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d’incises de citation où le narrateur reprend la parole dans une séquence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l’outil atteint un taux de 89 % de bonne détection.

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Impact du Prétraitement Linguistique sur l’Analyse de Sentiment du Dialecte Tunisien ()
Chedi Bechikh Ali | Hala Mulki | Hatem Haddad

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Detecting context-dependent sentences in parallel corpora
Rachel Bawden | Thomas Lavergne | Sophie Rosset

In this article, we provide several approaches to the automatic identification of parallel sentences that require sentence-external linguistic context to be correctly translated. Our long-term goal is to automatically construct a test set of context-dependent sentences in order to evaluate machine translation models designed to improve the translation of contextual, discursive phenomena. We provide a discussion and critique that show that current approaches do not allow us to achieve our goal, and suggest that for now evaluating individual phenomena is likely the best solution.

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Predicting failure of a mediated conversation in the context of asymetric role dialogues
Romain Carbou | Delphine Charlet | Géraldine Damnati | Frédéric Landragin | Jean Léon Bouraoui

In a human-to-human conversation between a user and his interlocutor in an assistance center, we suppose a context where the conclusion of the dialog can characterize a notion of success or failure, explicitly annotated or deduced. The study involves different approaches expected to have an influence on predictive classification model of failures. On the one hand, we will aim at taking into account the asymmetry of the speakers’ roles in the modelling of the lexical distribution. On the other hand, we will determine whether the part of the lexicon most closely relating to the domain of customer assistance studied here, modifies the quality of the prediction. We will eventually assess the perspectives of generalization to morphologically comparable corpora.

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Portée de la négation : détection par apprentissage supervisé en français et portugais brésilien (Negation scope : sequence labeling by supervised learning in French and Brazilian-Portuguese)
Clément Dalloux | Vincent Claveau | Natalia Grabar | Claudia Moro

La détection automatique de la négation fait souvent partie des pré-requis dans les systèmes d’extraction d’information, notamment dans le domaine biomédical. Cet article présente nos contributions concernant la détection de la portée de la négation en français et portugais brésilien. Nous présentons d’une part deux corpus principalement constitués d’extraits de protocoles d’essais cliniques en français et portugais brésilien, dédiés aux critères d’inclusion de patients. Les marqueurs de négation et leurs portées y ont été annotés manuellement. Nous présentons d’autre part une approche par réseau de neurones récurrents pour extraire les portées.

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Le corpus PASTEL pour le traitement automatique de cours magistraux (PASTEL corpus for automatic processing of lectures)
Salima Mdhaffar | Antoine Laurent | Yannick Estève

Le projet PASTEL étudie l’acceptabilité et l’utilisabilité des transcriptions automatiques dans le cadre d’enseignements magistraux. Il s’agit d’outiller les apprenants pour enrichir de manière synchrone et automatique les informations auxquelles ils peuvent avoir accès durant la séance. Cet enrichissement s’appuie sur des traitements automatiques du langage naturel effectués sur les transcriptions automatiques. Nous présentons dans cet article un travail portant sur l’annotation d’enregistrements de cours magistraux enregistrés dans le cadre du projet CominOpenCourseware. Ces annotations visent à effectuer des expériences de transcription automatique, segmentation thématique, appariement automatique en temps réel avec des ressources externes... Ce corpus comprend plus de neuf heures de parole annotées. Nous présentons également des expériences préliminaires réalisées pour évaluer l’adaptation automatique de notre système de reconnaissance de la parole.

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Apprendre de la littérature scientifique : Les réseaux de signalisation en biologie systémique (Literature-based discovery: Signaling Systems in Systemic Biology)
Flavie Landomiel | Cathy Guérineau | Anubhav Gupta | Denis Maurel | Anne Poupon

Cet article a pour but de montrer la faisabilité d’un système de fouille de texte pour alimenter un moteur d’inférences capable de construire, à partir de prédicats extraits des articles scientifiques, un réseau de signalisation en biologie systémique. Cette fouille se réalise en deux étapes : la recherche de phrases d’intérêt dans un grand corpus scientifique, puis la construction automatique de prédicats. Ces deux étapes utilisent un système de cascades de transducteurs.

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Détection des couples de termes translittérés à partir d’un corpus parallèle anglais-arabe ()
Wafa Neifar | Thierry Hamon | Pierre Zweigenbaum | Mariem Ellouze | Lamia-Hadrich Belguith

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Utilisation d’une base de connaissances de spécialité et de sens commun pour la simplification de comptes-rendus radiologiques (Radiological text simplification using a general knowledge base)
Lionel Ramadier | Mathieu Lafourcade

Dans le domaine médical, la simplification des textes est à la fois une tâche souhaitable pour les patients et scientifiquement stimulante pour le domaine du traitement automatique du langage naturel. En effet, les comptes rendus médicaux peuvent être difficile à comprendre pour les non spécialistes, essentiellement à cause de termes médicaux spécifiques (prurit, par exemple). La substitution de ces termes par des mots du langage courant peut aider le patient à une meilleure compréhension. Dans cet article, nous présentons une méthode de simplification dans le domaine médical (en français) basée sur un réseau lexico-sémantique. Nous traitons cette difficulté sémantique par le remplacement du terme médical difficile par un synonyme ou terme qui lui est lié sémantiquement à l’aide d’un réseau lexico-sémantique français. Nous présentons dans ce papier, une telle méthode ainsi que son évaluation.

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Algorithmes à base d’échantillonage pour l’entraînement de modèles de langue neuronaux (Here the title in English)
Matthieu Labeau | Alexandre Allauzen

L’estimation contrastive bruitée (NCE) et l’échantillonage par importance (IS) sont des procédures d’entraînement basées sur l’échantillonage, que l’on utilise habituellement à la place de l’estimation du maximum de vraisemblance (MLE) pour éviter le calcul du softmax lorsque l’on entraîne des modèles de langue neuronaux. Dans cet article, nous cherchons à résumer le fonctionnement de ces algorithmes, et leur utilisation dans la littérature du TAL. Nous les comparons expérimentalement, et présentons des manières de faciliter l’entraînement du NCE.

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Étude Expérimentale d’Extraction d’Information dans des Retranscriptions de Réunions (An Experimental Approach For Information Extraction in Multi-Party Dialogue Discourse)
Pegah Alizadeh | Peggy Cellier | Thierry Charnois | Bruno Cremilleux | Albrecht Zimmermann

Nous nous intéressons dans cet article à l’extraction de thèmes à partir de retranscriptions textuelles de réunions. Ce type de corpus est bruité, il manque de formatage, il est peu structuré avec plusieurs locuteurs qui interviennent et l’information y est souvent éparpillée. Nous présentons une étude expérimentale utilisant des méthodes fondées sur la mesure tf-idf et l’extraction de topics sur un corpus réel de référence (le corpus AMI) pour l’étude de réunions. Nous comparons nos résultats avec les résumés fournis par le corpus.

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Analyse morpho-syntaxique en présence d’alternance codique (PoS tagging of Code Switching)
José Carlos Rosales Núñez | Guillaume Wisniewski

L’alternance codique est le phénomène qui consiste à alterner les langues au cours d’une même conversation ou d’une même phrase. Avec l’augmentation du volume généré par les utilisateurs, ce phénomène essentiellement oral, se retrouve de plus en plus dans les textes écrits, nécessitant d’adapter les tâches et modèles de traitement automatique de la langue à ce nouveau type d’énoncés. Ce travail présente la collecte et l’annotation en partie du discours d’un corpus d’énoncés comportant des alternances codiques et évalue leur impact sur la tâche d’analyse morpho-syntaxique.

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Simplification de schémas d’annotation : un aller sans retour ? (Annotation scheme simplification : a one way trip with no return ?)
Cyril Grouin

Dans cet article, nous comparons l’impact de la simplification d’un schéma d’annotation sur un système de repérage d’entités nommées (REN). Une simplification consiste à rassembler les types d’entités nommées (EN) sous deux types génériques (personne et lieu), l’autre revient à mieux définir chaque type d’EN. Nous observons une amélioration des résultats sur les deux versions simplifiées. Nous étudions également la possibilité de retrouver le niveau de détail des types d’EN du schéma d’origine à partir des versions simplifiées. L’utilisation de règles de conversion permet de recouvrer les types d’EN d’origine, mais il reste une forme d’ambiguïté contextuelle qu’il est impossible de lever au moyen de règles.

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Apprentissage déséquilibré pour la détection des signaux de l’implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews)
Yizhe Wang | Damien Nouvel | Gaël Patin | Marguerite Leenhardt

Une simple détection d’opinions positives ou négatives ne satisfait plus les chercheurs et les entreprises. Le monde des affaires est à la recherche d’un «aperçu des affaires». Beaucoup de méthodes peuvent être utilisées pour traiter le problème. Cependant, leurs performances, lorsque les classes ne sont pas équilibrées, peuvent être dégradées. Notre travail se concentre sur l’étude des techniques visant à traiter les données déséquilibrées en parfumerie. Cinq méthodes ont été comparées : Smote, Adasyn, Tomek links, Smote-TL et la modification du poids des classe. L’algorithme d’apprentissage choisi est le SVM et l’évaluation est réalisée par le calcul des scores de précision, de rappel et de f-mesure. Selon les résultats expérimentaux, la méthode en ajustant le poids sur des coût d’erreurs avec SVM, nous permet d’obtenir notre meilleure F-mesure.

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A comparative study of word embeddings and other features for lexical complexity detection in French
Aina Garí Soler | Marianna Apidianaki | Alexandre Allauzen

Lexical complexity detection is an important step for automatic text simplification which serves to make informed lexical substitutions. In this study, we experiment with word embeddings for measuring the complexity of French words and combine them with other features that have been shown to be well-suited for complexity prediction. Our results on a synonym ranking task show that embeddings perform better than other features in isolation, but do not outperform frequency-based systems in this language.

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Approche Hybride pour la translitération de l’Arabizi Algérien : une étude préliminaire (A hybrid approach for the transliteration of Algerian Arabizi: A primary study)
Imane Guellil | Azouaou Faical | Fodil Benali | Ala Eddine Hachani | Houda Saadane

Dans cet article, nous présentons une approche hybride pour la translitération de l’arabizi algérien. Nous avons élaboré un ensemble de règles permettant le passage de l’arabizi vers l’arabe. Á partir de ces règles nous générons un ensemble de candidats pour la translitération de chaque mot en arabizi vers l’arabe, et un parmi ces candidats sera ensuite identifié et extrait comme le meilleur candidat. Cette approche a été expérimentée en utilisant trois corpus de tests. Les résultats obtenus montrent une amélioration du score de précision qui était pour le meilleur des cas de l’ordre de 75,11%. Ces résultats ont aussi permis de vérifier que notre approche est très compétitive par rapport aux travaux traitant de la translitération de l’arabizi en général.

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Lieu et nom de lieu, du texte vers sa représentation cartographique (Place and place name, from text to its cartographic portrayal)
Catherine Dominguès

Les lieux constituent une information structurante de nombreux textes (récits, romans, articles journalistiques, guides touristiques, itinéraires de randonnées, etc.) et leur recensement et leur analyse doit tenir compte des aspects thématiques abordés dans les textes. Le travail proposé ici s’inscrit dans les domaines de la linguistique de corpus et de la cartographie. La définition de lieu est augmentée de celle d’objet localisé et la désignation de ces lieux peut alors être construite sur un nom propre ou un nom commun. Des expérimentations sont menées afin d’identifier les lieux noms propres avec des gazetiers et les lieux noms communs grâce à un modèle d’apprentissage automatique. Les résultats sont discutés sous la forme d’une comparaison entre les caractéristiques linguistiques des noms de lieux et les propriétés visuelles que devront satisfaire leur représentation cartographique.

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JeuxDeLiens: Word Embeddings and Path-Based Similarity for Entity Linking using the French JeuxDeMots Lexical Semantic Network
Julien Plu | Kevin Cousot | Mathieu Lafourcade | Raphaël Troncy | Giuseppe Rizzo

Entity linking systems typically rely on encyclopedic knowledge bases such as DBpedia or Freebase. In this paper, we use, instead, a French lexical-semantic network named JeuxDeMots to jointly type and link entities. Our approach combines word embeddings and a path-based similarity resulting in encouraging results over a set of documents from the French Le Monde newspaper.

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De l’usage réel des emojis à une prédiction de leurs catégories (From Emoji Usage to Emoji-Category Prediction)
Gaël Guibon | Magalie Ochs | Patrice Bellot

L’utilisation des emojis dans les messageries sociales n’a eu de cesse d’augmenter ces dernières années. Plusieurs travaux récents ont porté sur la prédiction d’emojis afin d’épargner à l’utillisateur le parcours de librairies d’emojis de plus en plus conséquentes. Nous proposons une méthode permettant de récupérer automatiquement les catégories d’emojis à partir de leur contexte d’utilisation afin d’améliorer la prédiction finale. Pour ce faire nous utilisons des plongements lexicaux en considérant les emojis comme des mots présents dans des tweets. Nous appliquons ensuite un regroupement automatique restreint aux emojis visages afin de vérifier l’adéquation des résultats avec la théorie d’Ekman. L’approche est reproductible et applicable sur tous types d’emojis, ou lorsqu’il est nécessaire de prédire de nombreuses classes.

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Transfert de ressources sémantiques pour l’analyse de sentiments au niveau des aspects (In this paper, we address the problem of automatic polarity detection in the context of Aspect Based)
Caroline Brun

Dans cet article, nous abordons le problème de la détection de la polarité pour l’analyse de sentiments au niveau des aspects dans un contexte bilingue : nous proposons d’adapter le composant de détection de polarité d’un système préexistant d’analyse de sentiments au niveau des aspects, très performant pour la tâche, et reposant sur l’utilisation de ressources sémantiques riches pour une langue donnée, à une langue sémantiquement moins richement dotée. L’idée sous-jacente est de réduire le besoin de supervision nécessaire à la construction des ressources sémantiques essentielles à notre système. À cette fin, la langue source, peu dotée, est traduite vers la langue cible, et les traductions parallèles sont ensuite alignées mot à mot. Les informations sémantiques riches sont alors extraites de la langue cible par le système de détection de polarité, et ces informations sont ensuite alignées vers la langue source. Nous présentons les différentes étapes de cette expérience, ainsi que l’évaluation finale. Nous concluons par quelques perspectives.

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Apport des dépendances syntaxiques et des patrons séquentiels à l’extraction de relations ()
Kata Gábor | Nadège Lechevrel | Isabelle Tellier | Davide Buscaldi | Haifa Zargayouna | Thierry Charnois

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Divergences entre annotations dans le projet Universal Dependencies et leur impact sur l’évaluation des performance d’étiquetage morpho-syntaxique (Evaluating Annotation Divergences in the UD Project)
Guillaume Wisniewski | François Yvon

Ce travail montre que la dégradation des performances souvent observée lors de l’application d’un analyseur morpho-syntaxique à des données hors domaine résulte souvent d’incohérences entre les annotations des ensembles de test et d’apprentissage. Nous montrons comment le principe de variation des annotations, introduit par Dickinson & Meurers (2003) pour identifier automatiquement les erreurs d’annotation, peut être utilisé pour identifier ces incohérences et évaluer leur impact sur les performances des analyseurs morpho-syntaxiques.

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Annotation en Actes de Dialogue pour les Conversations d’Assistance en Ligne (Dialog Acts Annotations for Online Chats)
Robin Perrotin | Alexis Nasr | Jeremy Auguste

Les conversations techniques en ligne sont un type de productions linguistiques qui par de nombreux aspects se démarquent des objets plus usuellement étudiés en traitement automatique des langues : il s’agit de dialogues écrits entre deux locuteurs qui servent de support à la résolution coopérative des problèmes des usagers. Nous proposons de décrire ici ces conversations par un étiquetage en actes de dialogue spécifiquement conçu pour les conversations en ligne. Différents systèmes de prédictions ont été évalués ainsi qu’une méthode permettant de s’abstraire des spécificités lexicales du corpus d’apprentissage.