In this paper, we present the digitization and annotation of a tales corpus - which is to our knowledge the only French tales corpus available and classified according to the Aarne&Thompson classification - composed of historical texts (with old French parts). We first studied whether the pre-processing tools, namely OCR and PoS-tagging, have good enough accuracies to allow automatic analysis. We also manually annotated this corpus according to several types of information which could prove useful for future work: character references, episodes, and motifs. The contributions are the creation of an corpus of French tales from classical anthropology material, which will be made available to the community; the evaluation of OCR and NLP tools on this corpus; and the annotation with anthropological information.

The work presented in this article takes place in the field of opinion mining and aims more particularly at finding the polarity of a text by relying on machine learning methods. In this context, it focuses on studying various strategies for adapting a statistical classifier to a new domain when training data only exist for one or several other domains. This study shows more precisely that a self-training procedure consisting in enlarging the initial training corpus with texts from the target domain that were reliably classified by the classifier is the most successful and stable strategy for the tested domains. Moreover, this strategy gets better results in most cases than (Blitzer et al., 2007)’s method on the same evaluation corpus while it is more simple.

This paper presents a corpus of human answers in natural language collected in order to build a base of examples useful when generating natural language answers. We present the corpus and the way we acquired it. Answers correspond to questions with fixed linguistic form, focus, and topic. Answers to a given question exist for two modalities of interaction: oral and written. The whole corpus of answers was annotated manually and automatically on different levels including words from the questions being reused in the answer, the precise element answering the question (or information-answer), and completions. A detailed description of the annotations is presented. Two examples of corpus analyses are described. The first analysis shows some differences between oral and written modality especially in terms of length of the answers. The second analysis concerns the reuse of the question focus in the answers.

Cet article présente l’étude d’un corpus de réponses formulées par des humains à des questions factuelles. Des observations qualitatives et quantitatives sur la reprise d’éléments de la question dans les réponses sont exposées. La notion d’information-réponse est introduite et une étude de la présence de cet élément dans le corpus est proposée. Enfin, les formulations des réponses sont étudiées.

Notre travail se situe dans le cadre des systèmes de réponse a une question et à pour but de fournir une réponse en langue naturelle aux questions posées en langue naturelle. Cet article présente une expérience permettant d’analyser les réponses de locuteurs du français à des questions que nous leur posons. L’expérience se déroule à l’écrit comme à l’oral et propose à des locuteurs français des questions relevant de différents types sémantiques et syntaxiques. Nous mettons en valeur une large variabilité dans les formes de réponses possibles en langue française. D’autre part nous établissons un certain nombre de liens entre formulation de question et formulation de réponse. Nous proposons d’autre part une comparaison des réponses selon la modalité oral / écrit. Ces résultats peuvent être intégrés à des systèmes existants pour produire une réponse en langue naturelle de façon dynamique.

Nous proposons d’étudier le cas de l’interrogation en Dialogue Homme-Machine au sein d’un système de Question-Réponse à travers le prisme de la Grammaire Interactive. Celle-ci établit un rapport direct entre question et réponse et présuppose que la morphosyntaxe d’une interrogation dépend d’une « réponse escomptée »; l’interlocuteur humain ou machine ayant la possibilité de produire une réponse effective divergente. Nous proposons d’observer la présence des différentes formes de questions dans un corpus issu de l’utilisation du système RITEL. Et nous présentons une expérience menée sur des locuteurs natifs qui nous a permis de mettre en valeur la différence entre réponses effectives produites par nos sujets et réponses présupposées par le contenu intentionnel des questions. Les formalismes ainsi dégagés ont pour but de donner aux systèmes de DHM des fonctionnalités nouvelles comme la capacité à interpréter et à générer de la variabilité dans les énoncés produits.