Annie Foret


2022

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Iterated Dependencies in a Breton treebank and implications for a Categorial Dependency Grammar
Annie Foret | Denis Béchet | Valérie Bellynck
Proceedings of the 4th Celtic Language Technology Workshop within LREC2022

Categorial Dependency Grammars (CDG) are computational grammars for natural language processing, defining dependency structures. They can be viewed as a formal system, where types are attached to words, combining the classical categorial grammars’ elimination rules with valency pairing rules able to define discontinuous (non-projective) dependencies. Algorithms have been proposed to infer grammars in this class from treebanks, with respect to Mel’čuk principles. We consider this approach with experiments on Breton. We focus in particular on ”repeatable dependencies” (iterated) and their patterns. A dependency d is iterated in a dependency structure if some word in this structure governs several other words through dependency d. We illustrate this approach with data in the universal dependencies format and dependency patterns written in Grew (a graph rewriting tool dedicated to applications in natural Language Processing).

2015

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TermLis : un contexte d’information logique pour des ressources terminologiques
Annie Foret
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Démonstrations

Nous présentons TermLis un contexte d’information logique construit à partir de ressources terminologiques disponibles en xml (FranceTerme), pour une utilisation flexible avec un logiciel de contexte logique (CAMELIS). Une vue en contexte logique permet d’explorer des informations de manière flexible, sans rédaction de requête a priori, et d’obtenir aussi des indications sur la qualité des données. Un tel contexte peut être enrichi par d’autres informations (de natures diverses), mais aussi en le reliant à d’autres applications (par des actions associées selon des arguments fournis par le contexte). Nous montrons comment utiliser TermLis et nous illustrons, à travers cette réalisation concrète sur des données de FranceTerme, les avantages d’une telle approche pour des données terminologiques.

2003

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Remarques et perspectives sur les langages de prégroupe d’ordre 1/2
Denis Béchet | Annie Foret
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Cet article traite de l’acquisition automatique des grammaires de Lambek, utilisées pour la modélisation syntaxique des langues. Récemment, des algorithmes ont été proposés dans le modèle d’apprentissage de Gold, pour certaines classes de grammaires catégorielles. En revenche, les grammaires de Lambek rigides ou k-valuées ne sont pas apprenables à partir des chaînes. Nous nous intéressons ici au cas des grammaires de prégroupe. Nous montrons que la classe des grammaires de prégroupe n’est pas apprenable à partir des chaînes, même si on limite fortement l’ordre des types (ordre 1/2) ; notre preuve revient à construire un point limite pour cette classe.

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k-Valued Non-Associative Lambek Categorial Grammars are not Learnable from Strings
Denis Béchet | Annie Foret
Proceedings of the 41st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

2002

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Rigid Lambek Grammars Are Not Learnable from Strings
Annie Foret | Yannick Le Nir
COLING 2002: The 19th International Conference on Computational Linguistics