@inproceedings{herrera-etal-2024-regression,
    title = "R{\'e}gression logistique parcimonieuse pour l`extraction automatique de r{\`e}gles de grammaire",
    author = "Herrera, Santiago  and
      Corro, Caio  and
      Kahane, Sylvain",
    editor = "Balaguer, Mathieu  and
      Bendahman, Nihed  and
      Ho-dac, Lydia-Mai  and
      Mauclair, Julie  and
      G Moreno, Jose  and
      Pinquier, Julien",
    booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
    month = "7",
    year = "2024",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA and AFPC",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2024.jeptalnrecital-taln.14/",
    pages = "211--218",
    language = "fra",
    abstract = "Nous proposons une nouvelle approche pour extraire et explorer des motifs grammaticaux {\`a} partir de corpus arbor{\'e}s, dans le but de construire des r{\`e}gles de grammaire syntaxique. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous nous int{\'e}ressons {\`a} deux ph{\'e}nom{\`e}nes linguistiques, l`accord et l`ordre des mots, en utilisant un espace de recherche {\'e}tendu et en accordant une attention particuli{\`e}re au classement des r{\`e}gles. Pour cela, nous utilisons un classifieur lin{\'e}aire entra{\^i}n{\'e} avec une p{\'e}nalisation L1 pour identifier les caract{\'e}ristiques les plus saillantes. Nous associons ensuite des informations quantitatives {\`a} chaque r{\`e}gle. Notre m{\'e}thode permet de d{\'e}couvrir des r{\`e}gles de diff{\'e}rentes granularit{\'e}s, certaines connues et d`autres moins. Dans ce travail, nous nous int{\'e}ressons aux r{\`e}gles issues d`un corpus du fran{\c{c}}ais."
}