Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015Session Désambiguïsation Désambiguïsation d’entités pour l’induction non supervisée de schémas événementiels Kiem-Hieu Nguyen, Xavier Tannier, Olivier Ferret et Romaric BesançonRésumé : Cet article présente un modèle génératif pour l’induction non supervisée d’événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, « un homme armé ») apporte une information plus discriminante (que « homme »). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d’événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l’estimation des paramètres, et qu’elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.
Mot(s) clés libre(s) : traitement automatique du langage naturel, taln2015, Désambiguïsation

Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015Session Désambiguïsation Création rapide et efficace d’un système de désambiguïsation lexicale pour une langue peu dotée Mohammad Nasiruddin, Andon Tchechmedjiev, Hervé Blanchon et Didier SchwabRésumé : Cet article présente un modèle génératif pour l’induction non supervisée d’événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, « un homme armé ») apporte une information plus discriminante (que « homme »). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d’événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l’estimation des paramètres, et qu’elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.
Mot(s) clés libre(s) : traitement automatique du langage naturel, taln2015, Désambiguïsation

Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015Session Désambiguïsation Désambiguïsation lexicale à base de connaissances par sélection distributionnelle et traits sémantiques (Article RECITAL) Mokhtar Boumedyen BillamiRésumé : La désambiguïsation lexicale permet d’améliorer de nombreuses applications en traitement automatique des langues (TAL) comme la recherche d’information, l’extraction d’information, la traduction automatique, ou la simplification lexicale de textes. Schématiquement, il s’agit de choisir quel est le sens le plus approprié pour chaque mot d’un texte. Une des approches classiques consiste à estimer la similarité sémantique qui existe entre les sens de deux mots puis de l’étendre à l’ensemble des mots du texte. La méthode la plus directe donne un score de similarité à toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaîne de sens qui retourne le meilleur score (on imagine la complexité exponentielle liée à cette approche exhaustive). Dans cet article, nous proposons d’utiliser une méta-heuristique d’optimisation combinatoire qui consiste à choisir une fenêtre contenant les voisins les plus proches par sélection distributionnelle autour du mot à désambiguïser. Le test et l’évaluation de notre méthode portent sur un corpus écrit en langue française en se servant du réseau sémantique BabelNet. Le taux d’exactitude obtenu est de 78% sur l’ensemble des noms et des verbes choisis pour l’évaluation.
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Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015Session Syntaxe et paraphraseAnalyse syntaxique de l’ancien français : quelles propriétés de la langue influent le plus sur la qualité de l’apprentissage ? Gaël Guibon, Isabelle Tellier, Sophie Prévost, Matthieu Constant et Kim Gerdes Résumé : L’article présente des résultats d’expériences d’apprentissage automatique pour l’étiquetage morpho-syntaxique et l’analyse syntaxique en dépendance de l’ancien français. Le corpus arboré SRCMF sert de données de référence. La nature peu standardisée de la langue qui y est utilisée implique des données d’entraînement par nature hétérogènes et aussi quantitativement limitées. Nous explorons donc diverses stratégies, fondées sur différents critères (variabilité du lexique, forme Vers/Prose des textes, époque de rédaction), pour constiter des corpus d’entrainement menant aux meilleurs résultats possibles.
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