Data scarcity is a prevalent challenge in the era of Large Language Models (LLMs). The insatiable hunger of LLMs for large corpora becomes even more pronounced when dealing with non-English and low-resource languages. The issue is particularly exacerbated in Semantic Parsing (SP), i.e. the task of converting text into a formal representation. The complexity of semantic formalisms makes training human annotators and subsequent data annotation unfeasible on a large scale, especially across languages. To mitigate this, we first introduce the Multilingual Semantic Layer (MSL), a conceptual evolution of previous formalisms, which decouples from disambiguation and external inventories and simplifies the task. MSL provides the necessary tools to encode the meaning across languages, paving the way for developing a high-quality semantic parsing dataset across different languages in a semi-automatic strategy. Subsequently, we manually refine a portion of this dataset and fine-tune GPT-3.5 to propagate these refinements across the dataset. Then, we manually annotate 1,100 sentences in eleven languages, including low-resource ones. Finally, we assess our dataset’s quality, showcasing the performance gap reduction across languages in Semantic Parsing.

This paper presents a resource-centric study of link prediction approaches over French lexical-semantic graphs. Our study incorporates two graphs, RezoJDM16k and RL-fr, and we evaluated seven link prediction models, with CompGCN-ConvE emerging as the best performer. We also conducted a qualitative analysis of the predictions using manual annotations. Based on this, we found that predictions with higher confidence scores were more valid for inclusion. Our findings highlight different benefits for the dense graph compared to the sparser graph RL-fr. While the addition of new triples to RezoJDM16k offers limited advantages, RL-fr can benefit substantially from our approach.

Cet article présente une étude sur l’utilisation de modèles de prédiction de liens pour l’enrichissement de graphes lexico-sémantiques du français. Celle-ci porte sur deux graphes, RezoJDM16k et RL-fr et sept modèles de prédiction de liens. Nous avons étudié les prédictions du modèle le plus performant, afin d’extraire de potentiels nouveaux triplets en utilisant un score de confiance que nous avons évalué avec des annotations manuelles. Nos résultats mettent en évidence des avantages différentspour le graphe dense RezoJDM16k par rapport à RL-fr, plus clairsemé. Si l’ajout de nouveaux triplets à RezoJDM16k offre des avantages limités, RL-fr peut bénéficier substantiellement de notre approche.

Au début du XXIe siècle, le français faisait encore partie des langues peu dotées. Grâce aux efforts de la communauté française du traitement automatique des langues (TAL), de nombreuses ressources librement disponibles ont été produites, dont des lexiques du français. À travers cet article, nous nous intéressons à leur devenir dans la communauté par le prisme des actes de la conférence TALN sur une période de 20 ans.

Les ressources lexicales informatisées constituent des données indispensables à l’élaboration d’outils et de méthodes répondant aux différentes tâches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Celles-ci sont hétérogènes dans leur taille, leur construction et leur niveau de description linguistique. Cette variété ouvre la porte à un regroupement des ressources ou à des tentatives de liage. Dans cet article, nous présentons un état de l’art sur les ressources lexicales du français. Plus précisément, nous abordons les différentes caractéristiques d’une ressource lexicale, les ressources construites à partir de liage ainsi que les approches employées à cette fin.

This paper details experiments we performed on the Universal Dependencies 2.7 corpora in order to investigate the dominant word order in the available languages. For this purpose, we used a graph rewriting tool, GREW, which allowed us to go beyond the surface annotations and identify the implicit subjects. We first measured the distribution of the six different word orders (SVO, SOV, VSO, VOS, OVS, OSV) in the corpora and investigated when there was a significant difference in the corpora within a given language. Then, we compared the obtained results with information provided in the WALS database (Dryer and Haspelmath, 2013) and in ( ̈Ostling, 2015). Finally, we examined the impact of using a graph rewriting tool for this task. The tools and resources used for this research are all freely available.