De nombreux systèmes de Traitement Automatique des Langues (TAL) utilisent une architecture séquentielle basée sur la transmission, à la fin de chaque phase d’analyse, des résultats trouvés à la phase d’analyse suivante. Ces types de systèmes séquentiels posent plusieurs problèmes (i.e. explosion combinatoire des solutions, lourdeur d’analyse, etc.). Pour remédier à ces problèmes, plusieurs solutions de remplacement ont vu le jour, nous pouvons citer par exemple, l’utilisation des approches multi-agent que nous avons adopté pour faire l’analyse syntaxique de textes Arabes, et que nous présentons dans cet article.

L’objectif de cet article est de présenter nos travaux sur l’analyse d’un énoncé vers une structure de dépendance. Cette structure décrit les relations entre mots, des relations syntaxiques mais également des relations sémantiques de surface de l’énoncé de départ dans un certain contexte. L’idée est de créer une plateforme d’analyse capable d’intégrer des analyseurs linguistiques existants (syntaxiques ou de dépendance) et de fusionner leurs résultats dans le but d’obtenir une analyse de dépendance pour des énoncés quelconques.

Dans cet article, nous présentons une méthode qui vise à donner à un utilisateur la possibilité de parcourir rapidement un ensemble de documents par le biais d’un profil utilisateur. Un profil est un ensemble de termes structuré en sous-ensembles thématiquement homogènes. L’analyse des documents se fonde pour sa part sur l’extraction des passages les plus étroitement en relation avec ce profil. Cette analyse permet en particulier d’étendre le vocabulaire définissant un profil en fonction du document traité en sélectionnant les termes de ce dernier les plus étroitement liés aux termes du profil. Cette capacité ouvre ainsi la voie à une plus grande finesse du filtrage en permettant la sélection d’extraits de documents ayant un lien plus ténu avec les profils mais davantage susceptibles d’apporter des informations nouvelles et donc intéressantes. La production du résumé résulte de l’appariement entre les segments délimités lors de l’analyse des documents et les thèmes du profil.

Dans cet article, nous montrons que la cohérence d’un discours dépend de la relation entre la structure communicative des phrases et la structure du discours. Du point de vue de la synthèse, la visée communicative contrôle la structure du discours, et la structure du discours contraint le choix des structures communicatives phrastiques : nous proposons de reproduire ce processus dans un système de génération de textes. Nous montrons de quelle manière la structure communicative intervient lors de la phase de structuration de document pour permettre la génération de discours cohérents et répondant à des visées communicatives particulières.

Dans cette étude, nous nous intéressons à l’apport de ressources exogènes dans un analyseur syntaxique de corpus basé sur des procédures d’apprentissage endogène. Nous menons une expérience en corpus sur un cas d’ambiguïté catégorielle du français (forme de en position postverbale, article ou préposition). Après avoir présenté et évalué la stratégie endogène, nous en analysons les limites. Nous discutons ensuite la perspective d’une approche mixte combinant des informations acquises de manière endogène à des informations exogènes (données de sous-catégorisation verbale sur la préposition de). Nous montrons alors comment un apport maximal de ressources exogènes améliore les performances de l’analyseur (+8%, +15% sur les deux corpus évalués). Nous présentons les premiers résultats d’une approche mixte avant de conclure sur les orientations futures du travail.

Dans l’analyse sémantique de textes, un des obstacles au TAL est la polysémie des unités linguistiques. Par exemple, le sens du verbe jouer peut varier en fonction du contexte : Il joue de la trompette (pratiquer) ; Il joue avec son fils (s’amuser). Une des approches pour traiter ces ambiguïtés de sens, est le modèle de la construction dynamique du sens proposé par B. Victorri et C. Fuchs (1996). Dans ce modèle, on associe à chaque unité polysémique un espace sémantique, et le sens de l’unité dans un énoncé donné est le résultat d’une interaction dynamique avec les autres unités présentes dans l’énoncé. Nous voulons montrer ici que les constructions verbales sont des éléments du co-texte qui contribuent, au même titre que le co-texte lexical, au processus dynamique de construction du sens du verbe. L’objectif est alors de montrer que les constructions verbales sont porteuses de sens intrinsèque (Goldberg, 1995) et qu’elles permettent dans notre modèle de contraindre automatiquement le sens d’un verbe.

Dans cet article, nous montrons l’insuffisance du pouvoir d’expression des approches par prédicats pour la résolution de la référence en extension dans un cadre générique de dialogue homme-machine. Cette insuffisance oblige pour l’instant les concepteurs de tels systèmes de dialogue à concevoir des heuristiques ad hoc impossibles à intégrer dans un cadre de description unifié. Nous montrons que la résolution des expressions référentielles nécessite la prise en compte du contexte même pour les termes portant sur des caractéristiques intrinsèques aux éléments. Nous proposons alors un formalisme pour représenter la sémantique des extracteurs référentiels intrinsèques. Ce formalisme repose sur trois fonctions, la première permet de calculer le rapport de similarité de deux éléments en fonction d’une certaine dimension et dans un certain contexte, les deux autres permettent de partitionner un domaine de référence trié par l’utilisation de la première fonction.

Dans le cadre de la représentation du sens en TALN, nous développons actuellement un système d’analyse des aspects thématiques des textes et de désambiguïsation lexicale basée sur les vecteurs conceptuels. Ces vecteurs visent à représenter un ensemble d’idées associées à tout segment textuel. À partir de ce modèle, nous avons posé des hypothèses sur la construction des vecteurs. Dans cet article, nous montrons comment ces hypothèses, ainsi que des considérations techniques comme la possibilité de distribuer les tâches à effectuer ou la modularité, nous ont amenées à adopter une architecture multi-agents. Chaque agent possède un certain nombre de compétences, une mémoire qui lui est propre et peut interragir avec son environnement (les autres agents). Pour finir, nous présentons les agents déjà implémentés et un exemple de leur collaboration.