Direct dependency parsing of the speech signal –as opposed to parsing speech transcriptions– has recently been proposed as a task (Pupier et al. 2022), as a way of incorporating prosodic information in the parsing system and bypassing the limitations of a pipeline approach that would consist of using first an Automatic Speech Recognition (ASR) system and then a syntactic parser. In this article, we report on a set of experiments aiming at assessing the performance of two parsing paradigms (graph-based parsing and sequence labeling based parsing) on speech parsing. We perform this evaluation on a large treebank of spoken French, featuring realistic spontaneous conversations. Our findings show that (i) the graph based approach obtain better results across the board (ii) parsing directly from speech outperforms a pipeline approach, despite having 30% fewer parameters.

Effectuer l’analyse syntaxique du signal audio –plutôt que de passer par des transcriptions de l’audio– est une tache récemment proposée par Pupier et al. (2022), dans le but d’incorporer de l’information prosodique dans le modèle d’analyse syntaxique et de passer outre les limitations d’une approche cascade qui consisterait à utiliser un système de reconnaissance de la parole (RAP) puis un analyseur syntaxique. Dans cet article, nous effectuons un ensemble d’expériences visant à comparer les performances de deux familles d’analyseurs syntaxiques (i) l’approche par graphe (ii) la réduction à une tâche d’étiquetage de séquence ; directement sur la parole. Nous évaluons notre approche sur un corpus arboré du Français parlé. Nous montrons que (i) l’approche par graphe obtient de meilleurs résultats globalement (ii) effectuer l’analyse syntaxique directement depuis la parole obtient de meilleurs résultats qu’une approche par cascade de systèmes, malgré 30 de paramètre en moins

Les modèles de langue préentraînés (PLM) constituent aujourd’hui de facto l’épine dorsale de la plupart des systèmes de traitement automatique des langues. Dans cet article, nous présentons Jargon, une famille de PLMs pour des domaines spécialisés du français, en nous focalisant sur trois domaines : la parole transcrite, le domaine clinique / biomédical, et le domaine juridique. Nous utilisons une architecture de transformeur basée sur des méthodes computationnellement efficaces(LinFormer) puisque ces domaines impliquent souvent le traitement de longs documents. Nous évaluons et comparons nos modèles à des modèles de l’état de l’art sur un ensemble varié de tâches et de corpus d’évaluation, dont certains sont introduits dans notre article. Nous rassemblons les jeux de données dans un nouveau référentiel d’évaluation en langue française pour ces trois domaines. Nous comparons également diverses configurations d’entraînement : préentraînement prolongé en apprentissage autosupervisé sur les données spécialisées, préentraînement à partir de zéro, ainsi que préentraînement mono et multi-domaines. Nos expérimentations approfondies dans des domaines spécialisés montrent qu’il est possible d’atteindre des performances compétitives en aval, même lors d’un préentraînement avec le mécanisme d’attention approximatif de LinFormer. Pour une reproductibilité totale, nous publions les modèles et les données de préentraînement, ainsi que les corpus utilisés.

La génération de textes neuronaux fait l’objet d’une grande attention avec la publication de nouveaux outils tels que ChatGPT. La principale raison en est que la qualité du texte généré automatiquement peut être attribuée à un$cdot$e rédacteurice humain$cdot$e même quand l’évaluation est faite par un humain. Dans cet article, nous proposons un nouveau corpus en français et en anglais pour la tâche d’identification de textes générés automatiquement et nous menons une étude sur la façon dont les humains perçoivent ce texte. Nos résultats montrent, comme les travaux antérieurs à l’ère de ChatGPT, que les textes générés par des outils tels que ChatGPT partagent certaines caractéristiques communes mais qu’ils ne sont pas clairement identifiables, ce qui génère des perceptions différentes de ces textes par l’humain.

Pretrained Language Models (PLMs) are the de facto backbone of most state-of-the-art NLP systems. In this paper, we introduce a family of domain-specific pretrained PLMs for French, focusing on three important domains: transcribed speech, medicine, and law. We use a transformer architecture based on efficient methods (LinFormer) to maximise their utility, since these domains often involve processing long documents. We evaluate and compare our models to state-of-the-art models on a diverse set of tasks and datasets, some of which are introduced in this paper. We gather the datasets into a new French-language evaluation benchmark for these three domains. We also compare various training configurations: continued pretraining, pretraining from scratch, as well as single- and multi-domain pretraining. Extensive domain-specific experiments show that it is possible to attain competitive downstream performance even when pre-training with the approximative LinFormer attention mechanism. For full reproducibility, we release the models and pretraining data, as well as contributed datasets.

Neural text generation is receiving broad attention with the publication of new tools such as ChatGPT. The main reason for that is that the achieved quality of the generated text may be attributed to a human writer by the naked eye of a human evaluator. In this paper, we propose a new corpus in French and English for the task of recognising automatically generated texts and we conduct a study of how humans perceive the text. Our results show, as previous work before the ChatGPT era, that the generated texts by tools such as ChatGPT share some common characteristics but they are not clearly identifiable which generates different perceptions of these texts.

PROPICTO is a project funded by the French National Research Agency and the Swiss National Science Foundation, that aims at creating Speech-to-Pictograph translation systems, with a special focus on French as an input language. By developing such technologies, we intend to enhance communication access for non-French speaking patients and people with cognitive impairments.

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.