Effectuer une tâche de désambiguïsation lexicale peut permettre d’améliorer de nombreuses applications du traitement automatique des langues comme l’extraction d’informations multilingues, ou la traduction automatique. 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 proximité sémantique qui existe entre deux sens de mots puis de l’étendre à l’ensemble du texte. La méthode la plus directe donne un score à toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaîne de sens qui a le meilleur score. La complexité de cet algorithme est exponentielle et le contexte qu’il est calculatoirement possible d’utiliser s’en trouve réduit. Il ne s’agit donc pas d’une solution viable. Dans cet article, nous nous intéressons à une autre méthode, l’adaptation d’un algorithme à colonies de fourmis. Nous présentons ses caractéristiques et montrons qu’il permet de propager à un niveau global les résultats des algorithmes locaux et de tenir compte d’un contexte plus long et plus approprié en un temps raisonnable.

Dans cette démonstration, nous présentons le prototype d’un environnement open-source pour l’édition de corpus de dépendances. Cet environnement, nommé ACOLAD (Annotation de COrpus Linguistique pour l’Analyse de dépendances), propose des services manuels de segmentation et d’annotation multi-niveaux (segmentation en mots et en syntagmes minimaux (chunks), annotation morphosyntaxique des mots, annotation syntaxique des chunks et annotation syntaxique des dépendances entre mots ou entre chunks).

CIFLI-SurviTra (“Survival Translation” assistant) est une plate-forme destinée à favoriser l’ingénierie et la mise au point de composants UNL de TA, à partir d’une mémoire de traduction formée de livres de phrases multilingues avec variables lexicales. SurviTra est aussi un phrasebook digital multilingue, assistant linguistique pour voyageurs monolingues (français, hindi, tamoul, anglais) en situation de “survie linguistique”. Le corpus d’un domaine-pilote (“Restaurant”) a été structuré et construit : sous-domaines de phrases alignées et classes lexicales de locutions quadrilingues, graphes UNL, dictionnaires UW++/français et UW++/hindi par domaines. L’approche, générique, est applicable à d’autres langues. Le prototype d’assistant linguistique (application Web, à interface textuelle) peut évoluer vers une application UNL embarquée sur SmartPhone, avec Traitement de Parole et multimodalité.

The aim of the MEDIA project is to design and test a methodology for the evaluat ion of context-dependent and independent spoken dialogue systems. We propose an evaluation paradigm based on the use of test suites from real-world corpora and a common semantic representation and common metrics. This paradigm should allow us to diagnose the context-sensitive understanding capability of dialogue system s. This paradigm will be used within an evaluation campaign involving several si tes all of which will carry out the task of querying information from a database .

Dans cet article, nous discutons de l’application au langage parlé des techniques d’analyse syntaxique robuste développées pour l’écrit. Nous présentons deux systèmes de compréhension de parole spontané en situation de dialogue homme-machine finalisé, dont les performances montrent la pertinence de ces méthodes pour atteindre une compréhension fine et robuste des énoncés oraux.

Dans cet article, nous présentons un système de Compréhension Automatique de la Parole dont l’un des objectifs est de permettre un traitement fiable et robuste des inattendus structuraux du français parlé (hésitations, répétitions et corrections). L’analyse d’un énoncé s’effectue en deux étapes : une première étape générique d’analyse syntaxique de surface suivie d’une seconde étape d’analyse sémantico-pragmatique, dépendante du domaine d’application et reposant sur un formalisme lexicalisé : les grammaires de liens. Les résultats de l’évaluation de ce système lors de la campagne d’évaluation du Groupe de Travail Compréhension Robuste du GDR I3 du CNRS nous permettent de discuter de l’intérêt et des limitations de l’approche adoptée.

Nous présentons dans cet article un système de Compréhension Automatique de la Parole (CAP) tentant de concilier les contraintes antinomiques de robustesse et d’analyse détaillée de la parole spontanée. Dans une première partie, nous montrons l’importance de la mise en oeuvre d’une CAP fine dans l’optique d’une Communication Homme-Machine (CHM) sur des tâches moyennement complexes. Nous présentons ensuite l’architecture de notre système qui repose sur une analyse en deux étapes : une première étape d’analyse syntaxique de surface (Shallow Parsing) générique suivie d’une seconde étape d’analyse sémantico-pragmatique – dépendante du domaine d’application – de la structure profonde de l’ ́enoncé complet.