Reducing the complexity of texts by applying an Automatic Text Simplification (ATS) system has been sparking interest inthe area of Natural Language Processing (NLP) for several years and a number of methods and evaluation campaigns haveemerged targeting lexical and syntactic transformations. In recent years, several studies exploit deep learning techniques basedon very large comparable corpora. Yet the lack of large amounts of corpora (original-simplified) for French has been hinderingthe development of an ATS tool for this language. In this paper, we present our system, which is based on a combination ofmethods relying on word embeddings for lexical simplification and rule-based strategies for syntax and discourse adaptations. We present an evaluation of the lexical, syntactic and discourse-level simplifications according to automatic and humanevaluations. We discuss the performances of our system at the lexical, syntactic, and discourse levels

In this work, we present a novel and manually corrected emotion lexicon for the Alsatian dialects, including graphical variants of Alsatian lexical items. These High German dialects are spoken in the North-East of France. They are used mainly orally, and thus lack a stable and consensual spelling convention. There has nevertheless been a continuous literary production since the middle of the 17th century and, in particular, theatre plays. A large sample of Alsatian theatre plays is currently being encoded according to the Text Encoding Initiative (TEI) Guidelines. The emotion lexicon will be used to perform automatic emotion analysis in this corpus of theatre plays. We used a graph-based approach to deriving emotion scores and translations, relying only on bilingual lexicons, cognates and spelling variants. The source lexicons for emotion scores are the NRC Valence Arousal and Dominance and NRC Emotion Intensity lexicons.

Cet article présente une méthodologie de détection des ellipses en anglais qui repose sur des patrons combinant des informations sur les tokens, leur étiquette morphosyntaxique et leur lemme. Les patrons sont évalués sur deux corpus de sous-titres. Ces travaux constituent une étape préalable à une étude contrastive et multi-genres de l’ellipse.

Cet article présente un retour d’expérience sur la transformation de corpus annotés pour l’alsacien et l’occitan vers le format CONLL-U défini dans le projet Universal Dependencies. Il met en particulier l’accent sur divers points de vigilance à prendre en compte, concernant la tokénisation et la définition des catégories pour l’annotation.

Nous présentons ici les résultats d’une expérience menée sur l’annotation en parties du discours d’un corpus d’une langue régionale encore peu dotée, l’alsacien, via une plateforme de myriadisation (crowdsourcing) bénévole développée spécifiquement à cette fin : Bisame1 . La plateforme, mise en ligne en mai 2016, nous a permis de recueillir 15 846 annotations grâce à 42 participants. L’évaluation des annotations, réalisée sur un corpus de référence, montre que la F-mesure des annotations volontaires est de 0, 93. Le tagger entraîné sur le corpus annoté atteint lui 82 % d’exactitude. Il s’agit du premier tagger spécifique à l’alsacien. Cette méthode de développement de ressources langagières est donc efficace et prometteuse pour certaines langues peu dotées, dont un nombre suffisant de locuteurs est connecté et actif sur le Web. Le code de la plateforme, le corpus annoté et le tagger sont librement disponibles.

La lisibilité d’un texte dépend fortement de la difficulté des unités lexicales qui le composent. La simplification lexicale vise ainsi à remplacer les termes complexes par des équivalents sémantiques plus simples à comprendre : par exemple, BLEU (‘résultat d’un choc’) est plus simple que CONTUSION ou ECCHYMOSE. Il est pour cela nécessaire de disposer de ressources qui listent des synonymes pour des sens donnés et les trient par ordre de difficulté. Cet article décrit une méthode pour constituer une ressource de ce type pour le français. Les listes de synonymes sont extraites de BabelNet et de JeuxDeMots, puis triées grâce à un algorithme statistique d’ordonnancement. Les résultats du tri sont évalués par rapport à 36 listes de synonymes ordonnées manuellement par quarante annotateurs.

Cet article présente les méthodes mises en œuvre et les résultats obtenus pour la création d’un lexique de formes fléchies de l’alsacien. Les dialectes d’Alsace font partie des langues peu dotées : rares sont les outils et ressources informatisées les concernant. Plusieurs difficultés doivent être prises en compte afin de générer des ressources pour ces langues, généralement liées à la variabilité en l’absence de norme graphique, et au manque de formes fléchies dans les quelques ressources existantes. Nous avons pour ce faire utilisé plusieurs outils permettant la génération automatique de variantes graphiques et la création de formes fléchies (graphes morphologiques et de flexion d’Unitex). Les résultats en termes de couverture des formes rencontrées dans des textes ont permis l’évaluation de la méthode.

This paper investigates the effectiveness of 65 cohesion-based variables that are commonly used in the literature as predictive features to assess text readability. We evaluate the efficiency of these variables across narrative and informative texts intended for an audience of L2 French learners. In our experiments, we use a French corpus that has been both manually and automatically annotated as regards to co-reference and anaphoric chains. The efficiency of the 65 variables for readability is analyzed through a correlational analysis and some modelling experiments.

In this paper we present a statistical machine learning approach to formal neologism detection going some way beyond the use of exclusion lists. We explore the impact of three groups of features: form related, morpho-lexical and thematic features. The latter type of features has not yet been used in this kind of application and represents a way to access the semantic context of new words. The results suggest that form related features are helpful at the overall classification task, while morpho-lexical and thematic features better single out true neologisms.

Les connaissances morphologiques sont fréquemment utilisées en Question-Réponse afin de faciliter l’appariement entre mots de la question et mots du passage contenant la réponse. Il n’existe toutefois pas d’étude qualitative et quantitative sur les phénomènes morphologiques les plus pertinents pour ce cadre applicatif. Dans cet article, nous présentons une analyse détaillée des phénomènes de morphologie constructionnelle permettant de faire le lien entre question et réponse. Pour ce faire, nous avons constitué et annoté un corpus de paires de questions-réponses, qui nous a permis de construire une ressource de référence, utile pour l’évaluation de la couverture de ressources et d’outils d’analyse morphologique. Nous détaillons en particulier les phénomènes de dérivation et de composition et montrons qu’il reste un nombre important de relations morphologiques dérivationnelles pour lesquelles il n’existe pas encore de ressource exploitable pour le français.

De nombreux phénomènes linguistiques visent à exprimer le doute ou l’incertitude de l’énonciateur, ainsi que la subjectivité potentielle du point de vue. La prise en compte de ces informations sur le niveau de certitude est primordiale pour de nombreuses applications du traitement automatique des langues, en particulier l’extraction d’information dans le domaine médical. Dans cet article, nous présentons deux systèmes qui analysent automatiquement les niveaux de certitude associés à des problèmes médicaux mentionnés dans des compte-rendus cliniques en anglais. Le premier système procède par apprentissage supervisé et obtient une f-mesure de 0,93. Le second système utilise des règles décrivant des déclencheurs linguistiques spécifiques et obtient une f-mesure de 0,90.

Dans cet article, nous analysons les modifications locales disponibles dans l’historique des révisions de la version française de Wikipédia. Nous définissons tout d’abord une typologie des modifications fondée sur une étude détaillée d’un large corpus de modifications. Puis, nous détaillons l’annotation manuelle d’une partie de ce corpus afin d’évaluer le degré de complexité de la tâche d’identification automatique de paraphrases dans ce genre de corpus. Enfin, nous évaluons un outil d’identification de paraphrases à base de règles sur un sous-ensemble de notre corpus.

Nous présentons dans cet article un générateur automatique de questions pour le français. Le système de génération procède par transformation de phrases déclaratives en interrogatives et se base sur une analyse syntaxique préalable de la phrase de base. Nous détaillons les différents types de questions générées. Nous présentons également une évaluation de l’outil, qui démontre que 41 % des questions générées par le système sont parfaitement bien formées.

Cet article présente un système d’acquisition de familles morphologiques qui procède par apprentissage non supervisé à partir de listes de mots extraites de corpus de textes. L’approche consiste à former des familles par groupements successifs, similairement aux méthodes de classification ascendante hiérarchique. Les critères de regroupement reposent sur la similarité graphique des mots ainsi que sur des listes de préfixes et de paires de suffixes acquises automatiquement à partir des corpus traités. Les résultats obtenus pour des corpus de textes de spécialité en français et en anglais sont évalués à l’aide de la base CELEX et de listes de référence construites manuellement. L’évaluation démontre les bonnes performances du système, indépendamment de la langue, et ce malgré la technicité et la complexité morphologique du vocabulaire traité.

Nous décrivons une méthode de segmentation morphologique automatique. L’algorithme utilise uniquement une liste des mots d’un corpus et tire parti des probabilités conditionnelles observées entre les sous-chaînes extraites de ce lexique. La méthode est également fondée sur l’utilisation de graphes d’alignement de segments de mots. Le résultat est un découpage de chaque mot sous la forme (préfixe*) + base + (suffixe*). Nous évaluons la pertinence des familles morphologiques découvertes par l’algorithme sur un corpus de textes médicaux français contenant des mots à la structure morphologique complexe.