This paper describes a solution to lexical transfer as a trade-off between a dictionary and an ontology. It shows its association to a translation tool based on morpho-syntactical parsing of the source language. It is based on the English Roget Thesaurus and its equivalent, the French Larousse Thesaurus, in a computational framework. Both thesaurii are transformed into vector spaces, and all monolingual entries are represented as vectors, with 1,000 components for English and 873 for French. The indexing concepts of the respective thesaurii are the generation families of the vector spaces. A bilingual data structure transforms French entries into vectors in the English space, by using their equivalencies representations. Word sense disambiguation consists in choosing the appropriate vector among these “bilingual” vectors, by computing the contextualized vector of a given word in its source sentence, wading it in the English vector space, and computing the closest distance to the different entries in the bilingual data structure beginning with the same source string (i.e. French word). The process has been experimented on a 20,000 words extract of a French novel, Le Petit Prince, and lexical transfer results were found quite encouraging with a recall of 71% and a precision of 86%.

Cet article présente une méthode basée sur des calculs de distance et une analyse sémantique et syntaxique pour la segmentation thématique de texte. Pour évaluer cette méthode nous la comparons à un un algorithme lexical très connu : c99. Nous testons les deux méthodes sur un corpus de discours politique français et comparons les résultats. Les deux conclusions qui ressortent de notre expérience sont que les approches sont complémentaires et que les protocoles d’évaluation actuels sont inadaptés.

Dans le cadre de la recherche sur la représentation du sens en Traitement Automatique des Langues Naturelles, nous nous concentrons sur la construction d’un système capable d’acquérir le sens des mots, et les relations entre ces sens, à partir de dictionnaires à usage humain, du Web ou d’autres ressources lexicales. Pour l’antonymie, il n’existe pas de listes séparant les antonymies complémentaire, scalaire et duale. Nous présentons dans cet article une approche semi-supervisée permettant de construire ces listes. Notre méthode est basée sur les oppositions de nature morphologique qui peuvent exister entre les items lexicaux. À partir d’un premier ensemble de couples antonymes, elle permet non seulement de construire ces listes mais aussi de trouver des oppositions morphologiques. Nous étudions les résultats obtenus par cette méthode. En particulier, nous présentons les oppositions de préfixes ainsi découvertes et leur validité sur le corpus puis nous discutons de la répartition des types d’antonymie en fonction des couples opposés de préfixes.

Nous proposons une technique de résumé automatique de textes par contraction de phrases. Notre approche se fonde sur l’étude de la fonction syntaxique et de la position dans l’arbre syntaxique des constituants des phrases. Après avoir défini la notion de constituant, et son rôle dans l’apport d’information, nous analysons la perte de contenu et de cohérence discursive que la suppression de constituants engendre. Nous orientons notre méthode de contraction vers les textes narratifs. Nous sélectionnons les constituants à supprimer avec un système de règles utilisant les arbres et variables de l’analyse morpho-syntaxique de SYGFRAN [Cha84]. Nous obtenons des résultats satisfaisants au niveau de la phrase mais insuffisants pour un résumé complet. Nous expliquons alors l’utilité de notre système dans un processus plus général de résumé automatique.

L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de “similarités”de surface.

Dans le cadre du projet Papillon qui vise à la construction de bases lexicales multilingues par acceptions, nous avons défini des stratégies pour peupler un dictionnaire pivot de liens interlingues à partir d’une base vectorielle monolingue. Il peut y avoir un nombre important de sens par entrée et donc l’identification des acceptions correspondantes peut être erronée. Nous améliorons l’intégrité de la base d’acception grâce à des agents experts dans les fonctions lexicales comme la synonymie, l’antonymie, l’hypéronymie ou l’holonymie. Ces agents sont capable de calculer la pertinence d’une relation sémantique entre deux acceptions par les diverses informations lexicales récoltées et les vecteurs conceptuels. Si une certaine pertinence est au-dessus d’un seuil, ils créent un lien sémantique qui peut être utilisé par d’autres agents chargés par exemple de la désambiguïsation ou du transfert lexical. Les agents vérifiant l’intégrité de la base cherchent les incohérences de la base et en avertissent les lexicographes le cas échéant.

Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.

La synonymie est une relation importante en TAL mais qui reste problématique. La distinction entre synonymie relative et synonymie subjective permet de contourner certaines difficultés. Dans le cadre des vecteurs conceptuels, il est alors possible de définir formellement des fonctions de test de synonymie et d’en expérimenter l’usage.