Anthony Sigogne


2013

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Stratégies discriminantes pour intégrer la reconnaissance des mots composés dans un analyseur syntaxique en constituants [Discriminative strategies for integrating multiword expression recognition in a constituent parser]
Matthieu Constant | Anthony Sigogne | Patrick Watrin
Traitement Automatique des Langues, Volume 54, Numéro 1 : Varia [Varia]

2012

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La reconnaissance des mots composés à l’épreuve de l’analyse syntaxique et vice-versa : évaluation de deux stratégies discriminantes (Recognition of Compound Words Tested against Parsing and Vice-versa : Evaluation of Two Discriminative Approaches) [in French]
Matthieu Constant | Anthony Sigogne | Patrick Watrin
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 2: TALN

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Discriminative Strategies to Integrate Multiword Expression Recognition and Parsing
Matthieu Constant | Anthony Sigogne | Patrick Watrin
Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

2011

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MWU-Aware Part-of-Speech Tagging with a CRF Model and Lexical Resources
Matthieu Constant | Anthony Sigogne
Proceedings of the Workshop on Multiword Expressions: from Parsing and Generation to the Real World

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French parsing enhanced with a word clustering method based on a syntactic lexicon
Anthony Sigogne | Matthieu Constant | Éric Laporte
Proceedings of the Second Workshop on Statistical Parsing of Morphologically Rich Languages

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Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l’apprentissage d’un segmenteur-étiqueteur du français (Integrating linguistic knowledge in a CRF: application to learning a segmenter-tagger of French)
Matthieu Constant | Isabelle Tellier | Denys Duchier | Yoann Dupont | Anthony Sigogne | Sylvie Billot
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Dans cet article, nous synthétisons les résultats de plusieurs séries d’expériences réalisées à l’aide de CRF (Conditional Random Fields ou “champs markoviens conditionnels”) linéaires pour apprendre à annoter des textes français à partir d’exemples, en exploitant diverses ressources linguistiques externes. Ces expériences ont porté sur l’étiquetage morphosyntaxique intégrant l’identification des unités polylexicales. Nous montrons que le modèle des CRF est capable d’intégrer des ressources lexicales riches en unités multi-mots de différentes manières et permet d’atteindre ainsi le meilleur taux de correction d’étiquetage actuel pour le français.

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Integration of Data from a Syntactic Lexicon into Generative and Discriminative Probabilistic Parsers
Anthony Sigogne | Matthieu Constant | Éric Laporte
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing 2011