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Identification automatique des relations discursives "implicites" à partir de données annotées et de corpus bruts

By Chloé Braud and Pascal Denis

Abstract

National audienceThis paper presents a system for identifying \og implicit\fg discourse relations (that is, relations that are not marked by a discourse connective). Given the little amount of available annotated data for this task, our system also resorts to additional automatically labeled data wherein unambiguous connectives have been suppressed and used as relation labels, a method introduced by [Marcu & Echihabi 2002]. As shown by [Sporleder & Lascarides 2008] for English, this approach doesn't generalize well to implicit relations as annotated by humans. We show that the same conclusion applies to French due to important distribution differences between the two types of data. In consequence, we propose various simple methods, all inspired from work on domain adaptation, with the aim of better combining annotated data and artificial data. We evaluate these methods through various experiments carried out on the ANNODIS corpus: our best system reaches a labeling accuracy of 45.6%, corresponding to a 5.9% significant gain over a system solely trained on manually labeled data.Cet article présente un système d'identification des relations discursives dites "implicites" (à savoir, non explicitement marquées par un connecteur) pour le français. Etant donné le faible volume de données annotées disponibles, notre système s'appuie sur des données étiquetées automatiquement en supprimant les connecteurs non ambigus pris comme annotation d'une relation, une méthode introduite par [Marcu & Echihabi 2002]. Comme l'ont montré [Sporleder & Lascarides 2008] pour l'anglais, cette approche ne généralise pas très bien aux exemples de relations implicites tels qu'annotés par des humains. Nous arrivons au même constat pour le français et, partant du principe que le problème vient d'une différence de distribution entre les deux types de données, nous proposons une série de méthodes assez simples, inspirées par l'adaptation de domaine, qui visent à combiner efficacement données annotées et données artificielles. Nous évaluons empiriquement les différentes approches sur le corpus ANNODIS : nos meilleurs résultats sont de l'ordre de 45.6% d'exactitude, avec un gain significatif de 5.9% par rapport à un système n'utilisant que les données annotées manuellement

Topics: discourse analysis, implicit relations, machine learning, ACM : J.: Computer Applications/J.5: ARTS AND HUMANITIES/J.5.4: Linguistics, [ SHS.LANGUE ] Humanities and Social Sciences/Linguistics, [ INFO.INFO-CL ] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], [ STAT.ML ] Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]
Publisher: HAL CCSD
Year: 2013
OAI identifier: oai:HAL:hal-00830983v1
Provided by: Hal-Diderot

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