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 describes the use of the CasSys platform in order to achieve the chunking of conversational speech transcripts by means of cascades of Unitex transducers. Our system is involved in the EPAC project of the French National agency of Research (ANR). The aim of this project is to develop robust methods for the annotation of audio/multimedia document collections which contains conversational speech sequences such as TV or radio programs. At first, this paper presents the EPAC project and the adaptation of a former chunking system (Romus) which was developed in the restricted framework of dedicated spoken man-machine dialogue. Then, it describes the problems that are arising due to 1) spontaneous speech disfluencies and 2) errors for the previous stages of processing (automatic speech recognition and POS tagging).

Cet article présente l’utilisation de la plate-forme CasSys pour la segmentation de la parole conversationnelle (chunking) à l’aide de cascades de transducteurs Unitex. Le système que nous présentons est utilisé dans le cadre du projet ANR EPAC. Ce projet a pour objectif l’indexation et l’annotation automatique de grands flux de parole issus d’émissions télévisées ou radiophoniques. Cet article présente tout d’abord l’adaptation à ce type de données d’un système antérieur de chunking (Romus) qui avait été développé pour le dialogue oral homme-machine. Il décrit ensuite les principaux problèmes qui se posent à l’analyse : traitement des disfluences de l’oral spontané, mais également gestion des erreurs dues aux étapes antérieures de reconnaissance de la parole et d’étiquetage morphosyntaxique.

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%.