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.

Beaucoup d’étudiants rencontrent des difficultés dans la maîtrise du français écrit. Sur la base d’une enquête linguistique préliminaire, il est apparu que les constructions syntaxiques comprenant des coordinations et des constructions elliptiques forment des contextes linguistiques sensibles aux erreurs ou aux maladresses dans les écrits des étudiants. Notre recherche vise à développer un outil de détection automatique de phrases coordonnées erronées dans les rédactions des étudiants afin de leur permettre de s’auto-former en expression écrite. Après avoir constitué le corpus de phrases coordonnées extraites des différents écrits universitaires (exercices, examens, devoirs, rapports de stage et mémoires), nous avons établi une typologie des erreurs qui a servi de modèle pour l’annotation du corpus. Nous avons entrainé premièrement des classifieurs afin de détecter deux étiquettes: erronée et correcte puis, dans un second temps, un classifieur multi-label pour diagnostiquer l’erreur.

Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories “spontané” et “préparé”. Avant de procéder au traitement automatique, nous proposons une liste de critères définitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d’autres énoncés. Les expériences basées sur des méthodes d’apprentissage supervisé sont réalisées selon une classification multiclasse comprenant les catégories “spontané”, “préparé” et “non-question” et selon une classification binaire incluant les catégories “spontané” et “préparé” uniquement. Les meilleurs résultats pour les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique sont obtenus avec une régression logistique combinée aux critères linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parallèle ces résultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d’apprentissage profond.

Le projet pluridisciplinaire MonumenTAL a pour objectif de repérer et répertorier les appellations d’œuvres d’art visuel de l’Antiquité classique dans des textes en français publiés du XVIIIe au XXIe siècle en utilisant les méthodes du TAL. Il repose sur une collaboration étroite entre historiens de l’art (LIMC), linguistes-TAListes (MoDyCo) et bibliothécaires (BnF). Le traitement proposé implique plusieurs étapes : sélection du corpus d’étude, élaboration d’une typologie des appellations, constitution d’un corpus annoté par les experts du domaine et développement d’un outil de reconnaissance automatique des appellations fondé sur des méthodes symboliques.

Ce travail se situe dans la continuité de nos travaux antérieurs proposant le modèle d’évaluation portant sur des avis en ligne sur des restaurants. Le modèle est composé de quatre catégories : l’opinion (positive, négative, mixte), la suggestion, l’intention et la description. Cet article vise à tester la généralisabilité du modèle en l’appliquant sur deux corpus supplémentaires : un corpus relevant d’un autre domaine (celui de l’hôtellerie) et un corpus écrit dans une autre langue (le coréen). Nous avons présenté l’annotation manuelle et la détection automatique de ces catégories en nous appuyant sur différents modèles de l’apprentissage de surface (SVM) et l’apprentissage profond (LSTM).

Cette étude porte sur la classification automatique des intentions exprimées dans des questions issues d’un corpus d’échanges oraux spontanés. Nous proposons une typologie dans laquelle nous distinguons trois classes d’intentions (AVIS, VOLONTÉ et DOUTE). Après plusieurs prétraitements et ajouts de traits lexicaux aux données (lexiques, nombre de mots et de caractères), nous implémentons un algorithme de classification automatique et nous en présentons et évaluons les résultats qui atteignent une F-mesure de 0,62. Nous proposons ensuite une interprétation de ceux-ci, basée sur une comparaison entre les expériences menées et des mesures liées aux traits linguistiques intégrés avant la tâche de classification.

Nous proposons la comparaison de deux méthodes de segmentation automatique du français parlé en périodes macro-syntaxiques, qui permettent d’analyser la syntaxe et la prosodie du discours. Nous comparons l’outil Analor (Avanzi et al., 2008) qui a été développé pour la segmentation des périodes prosodiques et les modèles de segmentations utilisant des CRF et des traits prosodiques et / ou morphosyntaxiques. Les résultats montrent qu’Analor divise le discours en plus petits segments prosodiques tandis que les modèles CRF détectent des segments plus larges que les périodes macro-syntaxiques. Cependant, les modèles CRF ont de meilleurs résultats qu’Analor en termes de F-mesure.

Dans la fouille d’opinions, de nombreuses études portent sur l’extraction automatique des opinions positives ou négatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d’intentions sont moins importantes, malgré leur lien profond avec l’opinion. Cet article vise à détecter six catégories (opinion positive/mixte/négative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux méthodes : l’apprentissage de surface et l’apprentissage profond supervisés. Les performances obtenues pour chaque catégorie sont interprétées ensuite en tenant compte des spécificités du corpus traité.

Le travail présenté s’intéresse à la perception qu’ont les habitants de leur ville en se fondant sur un corpus de conversations orales spontanées. La chaîne de traitement conditionnant l’analyse de la perception se décompose en trois étapes : la détection des noms de lieux, l’analyse de la perception identifiée et la visualisation cartographique des informations extraites.

This paper focuses on the automatic detection of hidden intentions of speakers in questions asked during meals. Our corpus is composed of a set of transcripts of spontaneous oral conversations from ESLO’s corpora. We suggest a typology of these intentions based on our research work and the exploration and annotation of the corpus, in which we define two “explicit” categories (request for agreement and request for information) and three “implicit” categories (opinion, will and doubt). We implement a supervised automatic classification model based on annotated data and selected linguistic features and we evaluate its results and performances. We finally try to interpret these results by looking more deeply and specifically into the predictions of the algorithm and the features it used. There are many motivations for this work which are part of ongoing challenges such as opinion analysis, irony detection or the development of conversational agents.

In the wake of (Pang et al., 2002; Turney, 2002; Liu, 2012) inter alia, opinion mining and sentiment analysis have focused on extracting either positive or negative opinions from texts and determining the targets of these opinions. In this study, we go beyond the coarse-grained positive vs. negative opposition and propose a corpus-based scheme that detects evaluative language at a finer-grained level. We classify each sentence into one of four evaluation types based on the proposed scheme: (1) the reviewer’s opinion on the restaurant (positive, negative, or mixed); (2) the reviewer’s input/feedback to potential customers and restaurant owners (suggestion, advice, or warning) (3) whether the reviewer wants to return to the restaurant (intention); (4) the factual statement about the experience (description). We apply classical machine learning and deep learning methods to show the effectiveness of our scheme. We also interpret the performances that we obtained for each category by taking into account the specificities of the corpus treated.

This paper describes the development of a chunker for spoken data by supervised machine learning using the CRFs, based on a small reference corpus composed of two kinds of discourse: prepared monologue vs. spontaneous talk in interaction. The methodology considers the specific character of the spoken data. The machine learning uses the results of several available taggers, without correcting the results manually. Experiments show that the discourse type (monologue vs. free talk), the speech nature (spontaneous vs. prepared) and the corpus size can influence the results of the machine learning process and must be considered while interpreting the results.

Natural Language Processing in oral speech segmentation is still looking for a minimal unit to analyze. In this work, we present a comparison of two automatic segmentation methods of macro-syntactic periods which allows to take into account syntactic and prosodic components of speech. We compare the performances of an existing tool Analor (Avanzi, Lacheret-Dujour, Victorri, 2008) developed for automatic segmentation of prosodic periods and of CRF models relying on syntactic and / or prosodic features. We find that Analor tends to divide speech into smaller segments and that CRF models detect larger segments rather than macro-syntactic periods. However, in general CRF models perform better results than Analor in terms of F-measure.

Le travail décrit le développement d’un chunker pour l’oral par apprentissage supervisé avec les CRFs, à partir d’un corpus de référence de petite taille et composé de productions de nature différente : monologue préparé vs discussion spontanée. La méthodologie respecte les spécificités des données traitées. L’apprentissage tient compte des résultats proposés par différents étiqueteurs morpho-syntaxiques disponibles sans correction manuelle de leurs résultats. Les expériences montrent que le genre de discours (monologue vs discussion), la nature de discours (spontané vs préparé) et la taille du corpus peuvent influencer les résultats de l’apprentissage, ce qui confirme que la nature des données traitées est à prendre en considération dans l’interprétation des résultats.

Ces dernières années, les recherches sur la fouille d’opinions ou l’analyse des sentiments sont menées activement dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL). De nombreuses études scientifiques portent sur l’extraction automatique des opinions positives ou négatives et de leurs cibles. Ce travail propose d’identifier automatiquement une évaluation, exprimée explicitement ou implicitement par des internautes dans le corpus d’avis tiré du Web. Six catégories d’évaluation sont proposées : opinion positive, opinion négative, opinion mixte, intention, suggestion et description. La méthode utilisée est fondée sur l’apprentissage supervisé qui tient compte des caractéristiques linguistiques de chaque catégorie retenue. L’une des difficultés que nous avons rencontrée concerne le déséquilibre entre les classes d’évaluation créées, cependant, cet obstacle a pu être surmonté dans l’apprentissage grâce aux stratégies de sur-échantillonnage et aux stratégies algorithmiques.

Cet article présente l’édition 2018 de la campagne d’évaluation DEFT (Défi Fouille de Textes). A partir d’un corpus de tweets, quatre tâches ont été proposées : identifier les tweets sur la thématique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarité (négatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter complètement chaque tweet en source et cible des sentiments exprimés. Douze équipes ont participé, majoritairement sur les deux premières tâches. Sur l’identification de la thématique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 à 0,908. Sur l’identification de la polarité globale, la micro F-mesure varie de 0,381 à 0,823.

La reformulation participe à la structuration du discours, notamment dans le cas des dialogues, et contribue également à la dynamique du discours. Reformuler est un acte significatif qui poursuit des objectifs précis. L’objectif de notre travail est de prédire automatiquement la raison pour laquelle un locuteur effectue une reformulation. Nous utilisons une classification de onze fonctions pragmatiques inspirées des travaux existants et des données analysées. Les données de référence sont issues d’annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontanées formées autour de trois marqueurs (c’est-à-dire, je veux dire, disons). Les données proviennent d’un corpus oral et d’un corpus de discussions sur les forums de santé. Nous exploitons des algorithmes de catégorisation supervisée et un ensemble de plusieurs descripteurs (syntaxiques, formels, sémantiques et discursifs) pour prédire les catégories de reformulation. La distribution des énoncés et phrases selon les catégories n’est pas homogène. Les expériences sont positionnées à deux niveaux : générique et spécifique. Nos résultats indiquent qu’il est plus facile de prédire les types de fonctions au niveau générique (la moyenne des F-mesures est autour de 0,80), qu’au niveau des catégories individuelles (la moyenne des F-mesures est autour de 0,40). L’influence de différents paramètres est étudiée.

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).

Notre travail porte sur la détection automatique des segments en relation de reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L’approche proposée est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des spécificités de l’oral. Les données de référence sont consensuelles. Une méthode automatique fondée sur l’apprentissage avec les CRF est proposée afin de détecter les segments paraphrasés. Différents descripteurs sont exploités dans une fenêtre de taille variable. Les tests effectués montrent que les segments en relation de paraphrase sont assez difficiles à détecter, surtout avec leurs frontières correctes. Les meilleures moyennes atteignent 0,65 de F-mesure, 0,75 de précision et 0,63 de rappel. Nous avons plusieurs perspectives à ce travail pour améliorer la détection des segments en relation de paraphrase et pour étudier les données depuis d’autres points de vue.

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.

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.