Machine Translation systems has always faced challenges such as multiword expressions (MWEs) and wordplays, which impact their performance, being idiosyncratic and pervasive across different languages. In this context, we seek to explore the nature of puns created from multiword expressions (PMWEs), characterized by the creation of a wordplay from a source MWE to recontextualize it or to give it a humorous touch. Little work has been done on PMWEs in NLP. To address this challenge, we introduce ASMR, an alignment-based PMWE identification and tagging algorithm. We offer an in-depth analysis of three different approaches to ASMR, each created to identify different types of PMWEs. In the absence of PMWE-related datasets and resources, we proceed to a snowclone detection task in English.We also perform a MWE identification task in 26 languages to evaluate ASMR performances across different languages. We show that ASMR exhibits state-of-the-art results for the snowclone detection task and produces interesting results with the MWE identification task. These results may indicate that ASMR is suitable for a PMWE identification task.

Contrairement à l’arabe standard moderne ou à certains dialectes de l’arabe, le moyen arabe a peu été étudié en TAL. Pourtant, cette famille de variétés présente un défi majeur : elle mêle des traits de standard et des traits de dialecte en plus de posséder des caractéristiques qui lui sont propres. Nous présentons ici une méthode pour identifier, extraire et classer les variantes de 13 formules du moyen arabe, relevées manuellement. Ces formules proviennent des neuf premiers tomes du corpus SIRAT AL-MALIK AL-ZAHIR BAYBARS, un corpus de littérature populaire rédigé dans une variété de moyen arabe proche du dialecte damascène. Nous classons 20 386 séquences en se fondant sur leur similarité à plusieurs niveaux avec les formules étudiées. Ce classement nous permet d’observer que ces formules varient sur les plans lexical, morphologique et graphique tout en restant strictement invariables sémantiquement et syntaxiquement.

Nous proposons une nouvelle méthode pour mesurer les biais politiques des grands modèles de langue multilingues pour la traduction automatique, l’aide à la rédaction et le résumé automatique. Nous nous appuyons sur une représentation dense des opinions politiques exprimées dans les textes, apprise de façon faiblement supervisée.

Multiword expressions (MWEs) are a key area of interest in NLP, studied across various languages and inspiring the creation of dedicated datasets and shared tasks such as PARSEME. Puns in multiword expressions (PMWEs) can be described as MWEs that have been “unfrozen” to acquire a new meaning or create a wordplay. Unlike MWEs, they have received little attention in NLP, mainly due to the lack of resources available for their study. In this context, we introduce the French Unfrozen Idioms in Tweets (FRUIT) corpus, a dataset of tweets spanning three years and comprising 60,617 tweets containing both MWEs and PMWE candidates. We first describe the process of constructing this corpus, followed by an overview of the manual annotation task performed by three experts on 600 tweets, achieving a maximum α score of 0.83. Insights from this manual annotation process were then used to develop a Game With A Purpose (GWAP) to annotate more tweets from the FRUIT corpus. This GWAP aims to enhance players’ understanding of MWEs and PMWEs. Currently, 13 players made 2,206 annotations on 931 tweets, reaching an α score of 0.70. In total, 1,531 tweets from the FRUIT corpus have been annotated.

While MSA and some dialects of Arabic have been extensively studied in NLP, Middle Arabic is still very much unknown to the field. However, Middle Arabic holds issues that are still not covered: it is characterized by variation since it mixes standard features, colloquial ones, as well as features that belong to neither of the two. Here, we introduce a methodology to identify, extract and rank variations of 13 manually retrieved formulas. Those formulas come from the nine first booklets of S ̄IRAT AL-MALIK AL-Z. ̄AHIR BAYBAR S., a corpus of Damascene popular literature written in Middle Arabic and composed of 53,843 sentences. In total, we ranked 20, sequences according to their similarity with the original formulas on multiple linguistic layers. We noticed that the variations in these formulas occur in a lexical, morphological and graphical level, but in opposition, the semantic and syntactic levels remain strictly invariable.

Within the framework of this study, several contemporary Large Language Models (ChatGPT, Gemini Pro, Mistral-Instruct and BgGPT) are evaluated in relation to their ability to generate abridged versions of literary texts. The analysis is based on ’The Ugly Duckling’ by H. C. Andersen as translated into English, French and Bulgarian. The different scenarios of abridgement experimented with include zero-shot, one-shot, division into chunks and crosslingual (including chain-of-thought) abridgement. The resulting texts are evaluated both automatically and via human evaluation. The automatic analysis includes ROUGE and BERTScore as well as the ratios of a selection of readability-related textual features (e.g. number of words, type-to-token ratio) as pertaining to the original versus automatically abridged texts. Professionally composed abridged versions are regarded as gold standard. Following the automatic analysis, six selected best candidate texts per language are then evaluated by volunteers with university education in terms of textual characteristics of a more qualitative nature, such as coherence, consistency and aesthetic appeal.

Psycholinguistics speaks of a fine-tuning process used by parents as they address children, in which complex vocabulary is introduced with additional context (Leung et al., 2021). This somewhat counterintuitive lengthening of text in order to aid one’s interlocutor in the process of language acquisition also comes in accord with Harris (1988)’s notion that for every complex sentence, there is an equivalent longer (non-contracted) yet simpler one that contains the same amount of information. Within the proposed work, a corpus of eight renowned literary works (e.g. Alice’s Adventures in Wonderland, The Adventures of Tom Sawyer, Les Misérables) in four distinct languages (English, French, Russian and Spanish) is gathered: both the original (or translated) versions and up to four abridged versions for various audiences (e.g. children of a defined age or foreign language learners of a defined level) are present. The contexts of the first appearance of complex words (as determined based on word frequency) in pairs of original and abridged works are compared, and the cases in which the abridged texts offer longer context are investigated. The discovered transformations are consequently classified into three separate categories: addition of vocabulary items from the same lexical field as the complex word, simplification of grammar and insertion of a definition. Context extensions are then statistically analysed as associated with different languages and reader audiences.

Cet article décrit la participation de l’équipe Sorbonne-SNCF au Défi Fouille de Textes 2024, se concentrant sur la correction automatique de QCM en langue française. Le corpus, constitué de questions de pharmacologie, a été reformulé en assertions. Nous avons employé des techniques avancées de traitement du langage naturel pour traiter les réponses. Trois approches principales, NachosLLM, TTGV byfusion, et TTGV ollama multilabel, sont présentées avec des scores EMR respectifs de 2.94, 4.19 et 1.68. Les résultats obtenus montrent des niveaux de précision différents, en soulignant les limites des approches multi-étiquettes. Des suggestions d’amélioration incluent l’ajustement des modèles de langage et des critères de classification.

This is a short paper describing the process of derivation of synthetic Judeo-French text. Judeo-French is one of a number of rare languages used in speaking and writing by Jewish communities as confined to a particular temporal and geographical frame (in this case, 11th- to 14th-century France). The number of resources in the language is very limited and its involvement in the contemporary domain of Natural Language Processing (NLP) is practically non-existent. This work outlines the compilation of a synthetic Judeo-French corpus. For the purpose, a pipeline of transformations is applied to Old French text belonging to the same general time period, leading to the derivation of text that is as reliable as possible in terms of phonological, morphological and lexical characteristics as witnessed in Judeo-French. Ultimately, the goal is for this synthetic corpus to be used in standard NLP tasks, such as Neural Machine Translation (NMT), as an instance of data augmentation.

Cet article propose une première approche permettant la reconnaissance automatique de défigements linguistiques dans un corpus de tweets. Les recherches portant sur le domaine du figement ont gagné en popularité depuis quelques décennies. De nombreux travaux dérivés de cette notion sont également apparus, portant sur le phénomène corollaire du défigement. Alors que les linguistes essayent de décrypter les modes de construction de ces exemples de créativité lexicale, peu de travaux de recherche en TAL s’y sont intéressés. La problématique qu’offre le cas du défigement est pourtant intéressante~: des outils informatiques peuvent-ils être en mesure de reconnaître automatiquement un défigement ? Nous présentons ici une méthodologie basée sur des alignements de séquences réalisés sur diverses couches d’informations linguistiques. Cette méthodologie permet l’isolement de potentiels défigements au sein d’un corpus de tweets. Nous expérimentons ensuite une méthode de tri par similarité des défigements potentiels isolés.

Nous présentons le travail de SPQR (Sorbonne Question-Réponses) au DÉfi Fouille de Textes 2023 sur la réponse automatique à des questionnaires à choix multiples dans le domaine de la pharmacologie. Nous proposons une approche fondée sur la constitution de corpus de spécialité et la recherche de phrases similaires entre ces corpus et les différentes réponses possibles à une question. Nous calculons une similarité cosinus sur des vecteurs en n-grammes de caractères pour déterminer les bonnes réponses. Cette approche a obtenu un score maximal en Hamming de 0,249 sur les données de test (0,305 sur le dev) et de 0,0997 en Exact Match Ratio (0,16 sur le dev).

Identifying and exploring emerging trends in news is becoming more essential than ever with many changes occurring around the world due to the global health crises. However, most of the recent research has focused mainly on detecting trends in social media, thus, benefiting from social features (e.g. likes and retweets on Twitter) which helped the task as they can be used to measure the engagement and diffusion rate of content. Yet, formal text data, unlike short social media posts, comes with a longer, less restricted writing format, and thus, more challenging. In this paper, we focus our study on emerging trends detection in financial news articles about Microsoft, collected before and during the start of the COVID-19 pandemic (July 2019 to July 2020). We make the dataset freely available and we also propose a strong baseline (Contextual Leap2Trend) for exploring the dynamics of similarities between pairs of keywords based on topic modeling and term frequency. Finally, we evaluate against a gold standard (Google Trends) and present noteworthy real-world scenarios regarding the influence of the pandemic on Microsoft.

Cet article étudie l’application de la #RègledeBender dans des articles de traitement automatique des langues (TAL), en prenant en compte une dimension contrastive, par l’examen des actes de deux conférences du domaine, TALN et ACL, et une dimension diachronique, en examinant ces conférences au fil du temps. Un échantillon d’articles a été annoté manuellement et deux classifieurs ont été développés afin d’annoter automatiquement les autres articles. Nous quantifions ainsi l’application de la #RègledeBender, et mettons en évidence un léger mieux en faveur de TALN sur cet aspect.

Les modèles de langues pré-entraînés connaissent un très grand succès en TAL, en particulier dans les situations où l’on dispose de suffisamment de données d’entraînement. Cependant, il reste difficile d’obtenir des résultats similaires dans des environnements multilingues avec peu de données d’entraînement, en particulier dans des domaines spécialisés tels que la surveillance des épidémies. Dans cet article, nous explorons plusieurs hypothèses concernant les facteurs qui pourraient avoir une influence sur les performances d’un système d’extraction d’événements épidémiologiques dans un scénario multilingue à faibles ressources : le type de modèle pré-entraîné, la qualité du tokenizer ainsi que les caractéristiques des entités à extraire. Nous proposons une analyse exhaustive de ces facteurs et observons une corrélation importante, quoique variable ; entre ces caractéristiques et les performances observées sur la base d’une tâche de veille épidémiologique multilingue à faibles ressources. Nous proposons aussi d’adapter les modèles de langues à cette tâche en étendant le vocabulaire du tokenizer pré-entraîné avec les entités continues, qui sont des entités qui ont été divisées en plusieurs sous-mots. Suite à cette adaptation, nous observons une amélioration notable des performances pour la plupart des modèles et des langues évalués.

Cet article présente la participation de l’équipe STyLO (STIH, L3I, OBTIC) au DÉfi Fouille de Textes 2022 (DEFT 2022). La tâche proposée consiste en une évaluation automatique des questions à réponses courtes (EAQRC) de devoirs d’étudiant·e·s avec le corrigé de l’enseignant comme ressource pour chaque question. Nous exploitons dans notre approche une combinaison de différentes méthodes de représentation des données (corrigés et réponses) : mots, n-grammes de caractères (avec et sans frontières de mots), word pieces] et sentence embeddings ainsi que de différents algorithmes pour calculer la note (régression linéaire et régression logistique). Les méthodes sont évaluées en termes d’exactitude et de corrélation de Spearman.

La variation dans les données textuelles, en particulier le bruit, est un facteur limitant la performance des systèmes de Reconnaissance d’Entités Nommées (REN). Les systèmes de REN sont en effet généralement entraînés sur des données « propres », non-bruitées, ce qui n’est pas le cas des données des humanités numériques obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR). De fait, la qualité des transcriptions OCR est souvent perçue comme la source principale des erreurs faites par les outils de REN. Cependant, des résultats obtenus avec différents systèmes REN sur des transcriptions OCR d’un corpus du 19ème siècle (ELTeC) tendent à montrer une certaine robustesse, modulo la présence de formes bruitées, parfois dites « contaminées ». La difficulté, est alors de lier ces formes contaminées avec leur forme de référence, par exemple, pour rapprocher la chaîne « Parisl »et la chaîne « Paris ». Il s’agit de modéliser le fait que différentes variations se rapprochent du même terme. Des questions quant à l’automatisation de cette tâche et sa généralisation à toutes les variations d’un même terme restent ouvertes. Nous montrons dans cet article différentes expériences visant à traiter ce problème sous l‘angle de la désambiguïsation morphologique des entités nommées (EN) en aval de la chaîne de traitement, plutôt que par la correction en amont des données de l’OCR.

This article studies the application of the #BenderRule in Natural Language Processing (NLP) articles according to two dimensions. Firstly, in a contrastive manner, by considering two major international conferences, LREC and ACL, and secondly, in a diachronic manner, by inspecting nearly 14,000 articles over a period of time ranging from 2000 to 2020 for LREC and from 1979 to 2020 for ACL. For this purpose, we created a corpus from LREC and ACL articles from the above-mentioned periods, from which we manually annotated nearly 1,000. We then developed two classifiers to automatically annotate the rest of the corpus. Our results show that LREC articles tend to respect the #BenderRule (80 to 90% of them respect it), whereas 30 to 40% of ACL articles do not. Interestingly, over the considered periods, the results appear to be stable for the two conferences, even though a rebound in ACL 2020 could be a sign of the influence of the blog post about the #BenderRule.

Nous présentons dans cet article notre contribution aux 3 tâches de la campagne d’évaluation du défi Fouille de Texte 2021. Dans la tâche d’identification de de profil clinique (tâche 1) nous présentons une méthode de recherche d’information basé sur un index dérivé du MeSH. Pour la tâche de notation automatique à partir d’une correction (tâche 2), nous avons expérimenté une méthode de similarité de vecteurs de chaînes de caractères. Pour la tâche de notation à partir de copies déjà notées (tâche 3) nous avons entraîné un réseau de neurones LSTM.

There is an incredible amount of information available in the form of textual documents due to the growth of information sources. In order to get the information into an actionable way, it is common to use information extraction and more specifically the event extraction, it became crucial in various domains even in public health. In this paper, we address the problem of the epidemic event extraction in potentially any language, so that we tested different corpuses on an existed multilingual system for tele-epidemiology: the Data Analysis for Information Extraction in any Language(DANIEL) system. We focused on the influence of the number of documents on the performance of the system, on average results show that it is able to achieve a precision and recall around 82%, but when we resorted to the evaluation by event by checking whether it has been really detected or not, the results are not satisfactory according to this paper’s evaluation. Our idea is to propose a system that uses an ontology which includes information in different languages and covers specific epidemiological concepts, it is also based on the multilingual open information extraction for the relation extraction step to reduce the expert intervention and to restrict the content for each text. We describe a methodology of five main stages: Pre-processing, relation extraction, named entity recognition (NER), event recognition and the matching between the information extracted and the ontology.

We present three methods developed for the Shared Task on Sarcasm and Sentiment Detection in Arabic. We present a baseline that uses character n-gram features. We also propose two more sophisticated methods: a recurrent neural network with a word level representation and an ensemble classifier relying on word and character-level features. We chose to present results from an ensemble classifier but it was not very successful as compared to the best systems : 22th/37 on sarcasm detection and 15th/22 on sentiment detection. It finally appeared that our baseline could have been improved and beat those results.

In this paper, we approach the multilingual text classification task in the context of the epidemiological field. Multilingual text classification models tend to perform differently across different languages (low- or high-resourced), more particularly when the dataset is highly imbalanced, which is the case for epidemiological datasets. We conduct a comparative study of different machine and deep learning text classification models using a dataset comprising news articles related to epidemic outbreaks from six languages, four low-resourced and two high-resourced, in order to analyze the influence of the nature of the language, the structure of the document, and the size of the data. Our findings indicate that the performance of the models based on fine-tuned language models exceeds by more than 50% the chosen baseline models that include a specialized epidemiological news surveillance system and several machine learning models. Also, low-resource languages are highly influenced not only by the typology of the languages on which the models have been pre-trained or/and fine-tuned but also by their size. Furthermore, we discover that the beginning and the end of documents provide the most salient features for this task and, as expected, the performance of the models was proportionate to the training data size.

We present our contributions for the 2020 FinTOC Shared Tasks: Title Detection and Table of Contents Extraction. For the Structure Extraction task, we propose an approach that combines information from multiple sources: the table of contents, the wording of the document, and lexical domain knowledge. For the title detection task, we compare surface features to character-based features on various training configurations. We show that title detection results are very sensitive to the kind of training dataset used.

Nous proposons une démonstration sur l’extraction de contenu textuel dans des pages web ainsi que son évaluation. Nous nous concentrons sur les pages web contenant du texte (articles de presse, magazines en ligne et blogs) et montrons que les textes peuvent varier grandement selon différentes dimensions : diachronique, géographique et typologique. Dès lors, les outils et mesures d’évaluation correspondantes sont sujettes à caution : les indicateurs communément utilisés et censés présider au choix de l’outil approprié par les utilisateurs finaux sont à la fois imprécis et difficiles à interpréter.

Cet article présente notre participation à l’édition 2020 du Défi Fouille de Textes DEFT 2020 et plus précisément aux deux tâches ayant trait à la similarité entre phrases. Dans notre travail nous nous sommes intéressé à deux questions : celle du choix de la mesure du similarité d’une part et celle du choix des opérandes sur lesquelles se porte la mesure de similarité. Nous avons notamment étudié la question de savoir s’il fallait utiliser des mots ou des chaînes de caractères (mots ou non-mots). Nous montrons d’une part que la similarité de Bray-Curtis peut être plus efficace et surtout plus stable que la similarité cosinus et d’autre part que le calcul de similarité sur des chaînes de caractères est plus efficace que le même calcul sur des mots.

La collecte et l’usage opportunistes de données textuelles tirées du web sont sujets à une série de problèmes éthiques, méthodologiques et épistémologiques qui méritent l’attention de la communauté scientifique. Nous présentons des études empiriques de leur impact en linguistique et TAL centrées sur la forme (méthodes d’extraction des données) ainsi que sur le fond (contenu des corpus).

This paper proposes a corpus for the development and evaluation of tools and techniques for identifying emerging infectious disease threats in online news text. The corpus can not only be used for information extraction, but also for other natural language processing (NLP) tasks such as text classification. We make use of articles published on the Program for Monitoring Emerging Diseases (ProMED) platform, which provides current information about outbreaks of infectious diseases globally. Among the key pieces of information present in the articles is the uniform resource locator (URL) to the online news sources where the outbreaks were originally reported. We detail the procedure followed to build the dataset, which includes leveraging the source URLs to retrieve the news reports and subsequently pre-processing the retrieved documents. We also report on experimental results of event extraction on the dataset using the Data Analysis for Information Extraction in any Language(DAnIEL) system. DAnIEL is a multilingual news surveillance system that leverages unique attributes associated with news reporting to extract events: repetition and saliency. The system has wide geographical and language coverage, including low-resource languages. In addition, we compare different classification approaches in terms of their ability to differentiate between epidemic-related and unrelated news articles that constitute the corpus.

Automatic dating of ancient documents is a very important area of research for digital humanities applications. Many documents available via digital libraries do not have any dating or dating that is uncertain. Document dating is not only useful by itself but it also helps to choose the appropriate NLP tools (lemmatizer, POS tagger ) for subsequent analysis. This paper provides a dataset with thousands of ancient documents in French and present methods and evaluation metrics for this task. We compare character-level methods with token-level methods on two different datasets of two different time periods and two different text genres. Our results show that character-level models are more robust to noise than classical token-level models. The experiments presented in this article focused on documents written in French but we believe that the ability of character-level models to handle noise properly would help to achieve comparable results on other languages and more ancient languages in particular.

This article examines extraction methods designed to retain the main text content of web pages and discusses how the extraction could be oriented and evaluated: can and should it be as generic as possible to ensure opportunistic corpus construction? The evaluation grounds on a comparative benchmark of open-source tools used on pages in five different languages (Chinese, English, Greek, Polish and Russian), it features several metrics to obtain more fine-grained differentiations. Our experiments highlight the diversity of web page layouts across languages or publishing countries. These discrepancies are reflected by diverging performances so that the right tool has to be chosen accordingly.

In this paper, we present three methods developed for the NADI shared task on Arabic Dialect Identification for tweets. The first and the second method use respectively a machine learning model based on a Voting Classifier with words and character level features and a deep learning model at word level. The third method uses only character-level features. We explored different text representation such as Tf-idf (first model) and word embeddings (second model). The Voting Classifier was the most powerful prediction model, achieving the best macro-average F1 score of 18.8% and an accuracy of 36.54% on the official test. Our model ranked 9 on the challenge and in conclusion we propose some ideas to improve its results.

Dans cet article, nous présentons nos méthodes pour les tâches d’indexation et d’appariements du Défi Fouile de Textes (Deft) 2019. Pour la taĉhe d’indexation nous avons testé deux méthodes, une fondée sur l’appariemetn préalable des documents du jeu de tset avec les documents du jeu d’entraînement et une autre méthode fondée sur l’annotation terminologique. Ces méthodes ont malheureusement offert des résultats assez faible. Pour la tâche d’appariement, nous avons dévellopé une méthode sans apprentissage fondée sur des similarités de chaînes de caractères ainsi qu’une méthode exploitant des réseaux siamois. Là encore les résultats ont été plutôt décevant même si la méthode non supervisée atteint un score plutôt honorable pour une méthode non-supervisée : 62% .

We present MICHAEL, a simple lightweight method for automatic Arabic Dialect Identification on the MADAR travel domain Dialect Identification (DID). MICHAEL uses simple character-level features in order to perform a pre-processing free classification. More precisely, Character N-grams extracted from the original sentences are used to train a Multinomial Naive Bayes classifier. This system achieved an official score (accuracy) of 53.25% with 1<=N<=3 but showed a much better result with character 4-grams (62.17% accuracy).

Dans cet article, nous présentons notre contribution au Défi Fouille de Textes 2018 au travers de trois méthodes originales pour la classification thématique et la détection de polarité dans des tweets en français. Nous y avons ajouté un système de vote. Notre première méthode est fondée sur des lexiques (mots et emojis), les n-grammes de caractères et un classificateur à vaste marge (ou SVM). tandis que les deux autres sont des méthodes endogènes fondées sur l’extraction de caractéristiques au grain caractères : un modèle à mémoire à court-terme persistante (ou BiLSTM pour Bidirectionnal Long Short-Term Memory) et perceptron multi-couche d’une part et un modèle de séquences de caractères fermées fréquentes et classificateur SVM d’autre part. Le BiLSTM a produit de loin les meilleurs résultats puisqu’il a obtenu la première place sur la tâche 1, classification binaire de tweets selon qu’ils traitent ou non des transports, et la troisième place sur la tâche 2, classification de la polarité en 4 classes. Ce résultat est d’autant plus intéressant que la méthode proposée est faiblement paramétrique, totalement endogène et qu’elle n’implique aucun pré-traitement.

Detecting neologisms is essential in real-time natural language processing applications. Not only can it enable to follow the lexical evolution of languages, but it is also essential for updating linguistic resources and parsers. In this paper, neology detection is considered as a classification task where a system has to assess whether a given lexical item is an actual neologism or not. We propose a combination of an unsupervised data mining technique and a supervised machine learning approach. It is inspired by current researches in stylometry and on token-level and character-level patterns. We train and evaluate our system on a manually designed reference dataset in French and Russian. We show that this approach is able to largely outperform state-of-the-art neology detection systems. Furthermore, character-level patterns exhibit good properties for multilingual extensions of the system.

Among all researches dedicating to terminology and word sense disambiguation, little attention has been devoted to the ambiguity of term occurrences. If a lexical unit is indeed a term of the domain, it is not true, even in a specialised corpus, that all its occurrences are terminological. Some occurrences are terminological and other are not. Thus, a global decision at the corpus level about the terminological status of all occurrences of a lexical unit would then be erroneous. In this paper, we propose three original methods to characterise the ambiguity of term occurrences in the domain of social sciences for French. These methods differently model the context of the term occurrences: one is relying on text mining, the second is based on textometry, and the last one focuses on text genre properties. The experimental results show the potential of the proposed approaches and give an opportunity to discuss about their hybridisation.

Cet article s’attaque à la tâche d’Attribution d’Auteur en contexte multilingue. Nous proposons une alternative aux méthodes supervisées fondées sur les n-grammes de caractères de longueurs variables : les répétitions maximales. Pour un texte donné, la liste de ses n-grammes de caractères contient des informations redondantes. A contrario, les répétitions maximales représentent l’ensemble des répétitions de ce texte de manière condensée. Nos expériences montrent que la redondance des n-grammes contribue à l’efficacité des techniques d’Attribution d’Auteur exploitant des sous-chaînes de caractères. Ce constat posé, nous proposons une fonction de pondération sur les traits donnés en entrée aux classifieurs, en introduisant les répétitions maximales du nème ordre (c’est-à-dire des répétitions maximales détectées dans un ensemble de répétitions maximales). Les résultats expérimentaux montrent de meilleures performances avec des répétitions maximales, avec moins de données que pour les approches fondées sur les n-grammes.

Le nettoyage de documents issus du web est une tâche importante pour le TAL en général et pour la constitution de corpus en particulier. Cette phase est peu traitée dans la littérature, pourtant elle n’est pas sans influence sur la qualité des informations extraites des corpus. Nous proposons deux types d’évaluation de cette tâche de détourage : (I) une évaluation intrinsèque fondée sur le contenu en mots, balises et caractères ; (II) une évaluation extrinsèque fondée sur la tâche, en examinant l’effet du détourage des documents sur le système placé en aval de la chaîne de traitement. Nous montrons que les résultats ne sont pas cohérents entre ces deux évaluations ainsi qu’entre les différentes langues. Ainsi, le choix d’un outil de détourage devrait être guidé par la tâche visée plutôt que par la simple évaluation intrinsèque.

Les recherches autour de la désambiguïsation sémantique traitent de la question du sens à accorder à différentes occurrences d’un mot ou plus largement d’une unité lexicale. Dans cet article, nous nous intéressons à l’ambiguïté d’un terme en domaine de spécialité. Nous posons les premiers jalons de nos recherches sur une question connexe que nous nommons le diagnostic d’ambiguïté. Cette tâche consiste à décider si une occurrence d’un terme est ou n’est pas ambiguë. Nous mettons en œuvre une approche d’apprentissage supervisée qui exploite un corpus d’articles de sciences humaines rédigés en français dans lequel les termes ambigus ont été détectés par des experts. Le diagnostic s’appuie sur deux types de traits : syntaxiques et positionnels. Nous montrons l’intérêt de la structuration du texte pour établir le diagnostic d’ambiguïté.