Les schémas Winograd sont des problèmes de résolution d’anaphores conçus pour nécessiter un raisonnement sur des connaissances du monde. Par construction, ils sont insensibles à des statistiques simples (co-occurrences en corpus). Pourtant, aujourd’hui, les systèmes état de l’art pour l’anglais se basent sur des modèles de langue pour résoudre les schémas (Trinh & Le, 2018). Nous présentons dans cet article une étude visant à tester des modèles similaires sur les schémas en français. Cela nous conduit à revenir sur les métriques d’évaluation utilisées dans la communauté pour les schémas Winograd. Les performances que nous obtenons, surtout comparées à celles de Amsili & Seminck (2017b), suggèrent que l’approche par modèle de langue des schémas Winograd reste limitée, sans doute en partie à cause du fait que les modèles de langue encodent très difficilement le genre de raisonnement nécessaire à la résolution des schémas Winograd.

Nous présentons dans cet article une collection de schémas Winograd en français, adaptée de la liste proposée par Levesque et al. (2012) pour l’anglais. Les schémas Winograd sont des problèmes de résolution d’anaphore conçus pour être IA-complets. Nous montrons que notre collection vérifie deux propriétés cruciales : elle est robuste vis-à-vis de méthodes statistiques simples (“Google-proof”), tout en étant largement dépourvue d’ambiguïté pour les sujets humains que nous avons testés.

This article presents the first collection of French Winograd Schemas. Winograd Schemas form anaphora resolution problems that can only be resolved with extensive world knowledge. For this reason the Winograd Schema Challenge has been proposed as an alternative to the Turing Test. A very important feature of Winograd Schemas is that it should be impossible to resolve them with statistical information about word co-occurrences: they should be Google-proof. We propose a measure of Google-proofness based on Mutual Information, and demonstrate the method on our collection of French Winograd Schemas.

We present a cognitive computational model of pronoun resolution that reproduces the human interpretation preferences of the Subject Assignment Strategy and the Parallel Function Strategy. Our model relies on a probabilistic pronoun resolution system trained on corpus data. Factors influencing pronoun resolution are represented as features weighted by their relative importance. The importance the model gives to the preferences is in line with psycholinguistic studies. We demonstrate the cognitive plausibility of the model by running it on experimental items and simulating antecedent choice and reading times of human participants. Our model can be used as a new means to study pronoun resolution, because it captures the interaction of preferences.

Nous présentons un travail en cours sur un projet de recherche en TAL et en psycholinguistique. Le but de notre projet est de modéliser le coût cognitif que représente la résolution d’anaphores. Nous voulons obtenir une mesure du coût cognitif continue et incrémentale qui peut, à un stade de recherche plus avancé, être corrélée avec des mesures d’occulométrie sur corpus. Pour cela, nous proposons une modélisation inspirée par des techniques venues du TAL. Nous utilisons un solveur d’anaphores probabiliste basé sur l’algorithme couples de mentions et la notion d’entropie pour établir une mesure du coût cognitif des anaphores. Ensuite, nous montrons par des visualisations quelles sont les prédictions de cette première modélisation pour les pronoms personnels de troisième personne dans le corpus ANCOR Centre.