Nous présentons ici une nouvelle ressource libre : le corpus EN-ISTEX, un corpus de deux cents articles scientifiques annotés manuellement en entités nommées. Ces articles ont été extraits des deux éditeurs scientifiques les plus importants de la plateforme ISTEX. Tous les domaines sont concernés, même si les sciences dites dures, en particulier les sciences du vivant et de la santé, sont prépondérantes. Parmi ceux-ci vingt articles ont été multi-annotés afin de vérifier l’adéquation du guide d’annotation et la fiabilité de l’annotation. L’accord inter annotateurs sur ces vingt textes s’élève à 91 %.

Cet article a pour but de montrer la faisabilité d’un système de fouille de texte pour alimenter un moteur d’inférences capable de construire, à partir de prédicats extraits des articles scientifiques, un réseau de signalisation en biologie systémique. Cette fouille se réalise en deux étapes : la recherche de phrases d’intérêt dans un grand corpus scientifique, puis la construction automatique de prédicats. Ces deux étapes utilisent un système de cascades de transducteurs.

Cet article propose de calculer, via Wikipedia, un indice de notoriété pour les entrées du dictionnaire relationnel multilingue de noms propres Prolexbase. Cet indice de notoriété dépend de la langue et participera, d’une part, à la construction d’un module de Prolexbase pour la langue arabe et, d’autre part, à la révision de la notoriété actuellement présente pour les autres langues de la base. Pour calculer la notoriété, nous utilisons la méthode SAW (précédée du calcul de l’entropie de Shannon) à partir de cinq valeurs numériques déduites de Wikipedia.

This paper reports a critical analysis of the ISO TimeML standard, in the light of several experiences of temporal annotation that were conducted on spoken French. It shows that the norm suffers from weaknesses that should be corrected to fit a larger variety of needs inNLP and in corpus linguistics. We present our proposition of some improvements of the norm before it will be revised by the ISO Committee in 2017. These modifications concern mainly (1) Enrichments of well identified features of the norm: temporal function of TIMEX time expressions, additional types for TLINK temporal relations; (2) Deeper modifications concerning the units or features annotated: clarification between time and tense for EVENT units, coherence of representation between temporal signals (the SIGNAL unit) and TIMEX modifiers (the MOD feature); (3) A recommendation to perform temporal annotation on top of a syntactic (rather than lexical) layer (temporal annotation on a treebank).

This article presents ANCOR_Centre, a French coreference corpus, available under the Creative Commons Licence. With a size of around 500,000 words, the corpus is large enough to serve the needs of data-driven approaches in NLP and represents one of the largest coreference resources currently available. The corpus focuses exclusively on spoken language, it aims at representing a certain variety of spoken genders. ANCOR_Centre includes anaphora as well as coreference relations which involve nominal and pronominal mentions. The paper describes into details the annotation scheme and the reliability measures computed on the resource.

Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.

This paper presents the preliminary works to put online a French oral corpus and its transcription. This corpus is the Socio-Linguistic Survey in Orleans, realized in 1968. First, we numerized the corpus, then we handwritten transcribed it with the Transcriber software adding different tags about speakers, time, noise, etc. Each document (audio file and XML file of the transcription) was described by a set of metadata stored in an XML format to allow an easy consultation. Second, we added different levels of annotations, recognition of named entities and annotation of personal information about speakers. This two annotation tasks used the CasSys system of transducer cascades. We used and modified a first cascade to recognize named entities. Then we built a second cascade to annote the designating entities, i.e. information about the speaker. These second cascade parsed the named entity annotated corpus. The objective is to locate information about the speaker and, also, what kind of information can designate him/her. These two cascades was evaluated with precision and recall measures.

In this paper, we present a detailed and critical analysis of the behaviour of the CasEN named entity recognition system during the French Ester2 evaluation campaign. In this project, CasEN has been confronted with the task of detecting and categorizing named entities in manual and automatic transcriptions of radio broadcastings. At first, we give a general presentation of the Ester2 campaign. Then, we describe our system, based on transducers. Next, we depict how systems were evaluated during this campaign and we report the main official results. Afterwards, we investigate in details the influence of some annotation biases which have significantly affected the estimation of the performances of systems. At last, we conduct an in-depth analysis of the effective errors of the CasEN system, providing us with some useful indications about phenomena that gave rise to errors (e.g. metonymy, encapsulation, detection of right boundaries) and are as many challenges for named entity recognition systems.

This paper deals with a multilingual relational lexical database of proper name, Prolexbase, a free resource available on the CNRTL website. The Prolex model is based on two main concepts: firstly, a language independent pivot and, secondly, the prolexeme (the projection of the pivot onto particular language), that is a set of lemmas (names and derivatives). These two concepts model the variations of proper name: firstly, independent of language and, secondly, language dependent by morphology or knowledge. Variation processing is very important for NLP: the same proper name can be written in different instances, maybe in different parts of speech, and it can also be replaced by another one, a lexical anaphora (that reveals semantic link). The pivot represents different referent’s points of view, i.e. language independent variations of name. Pivots are linked by three semantic relations (quasi-synonymy, partitive relation and associative relation). The prolexeme is a set of variants (aliases), quasi-synonyms and morphosemantic derivatives. Prolexemes are linked to classifying contexts and reliability code.

Dans le traitement automatique du langage naturel, les dictionnaires électroniques associent à chaque mot de l’information. La représentation informatique la plus efficace de ces dictionnaires utilise des machines à nombre fini d’états (automates ou transducteurs). Dans cet article, nous nous inspirons des algorithmes de construction directe d’un automate déterministe minimal pour proposer une nouvelle forme de transducteur. Cette nouvelle forme permet un calcul rapide des sorties associées aux mots, tout en étant plus compacte quant au nombre de transitions et de sorties distinctes, comme le montrent nos expérimentations.

En travaillant sur l’interrogation de bases de données en langue naturelle, nous sommes amenés à exploiter les propositions du Laboratoire de Linguistique Informatique (LLI) en matière de représentation de la langue : les classes d’objets. Un outil d’interrogation définit une application du langage vers le modèle de l’information stockée. Ici les classes d’objets et leurs prédicats appropriés modélisent le langage source, tandis que le modèle relationnel sert pour les données interrogées. Nous présentons d’abord ce contexte d’application, puis comment nous utilisons les classes d’objets et prédicats appropriés dans ce cadre.

Cet article décrit une cascade de transducteurs pour l’extraction de noms propres dans des textes. Après une phase de pré-traitement (découpage du texte en phrases, étiquetage à l’aide de dictionnaires), une série de transducteurs sont appliqués les uns après les autres sur le texte et permettent de repérer, dans les contextes gauches et droits des éléments “déclencheurs” qui signalent la présence d’un nom de personne. Une évaluation sur un corpus journalistique (journal Le Monde) fait apparaître un taux de précision de 98,7% pour un taux de rappel de 91,9%.