The lexeme in descriptive and theoretical morphology

After being dominant during about a century since its invention by Baudouin de Courtenay at the end of the nineteenth century, morpheme is more and more replaced by lexeme in contemporary descriptive and theoretical morphology. The notion of a lexeme is usually associated with the work of P. H. Matthews (1972, 1974), who characterizes it as a lexical entity abstracting over individual inflected words. Over the last three decades, the lexeme has become a cornerstone of much work in both inflectional morphology and word formation (or, as it is increasingly been called, lexeme formation). The papers in the present volume take stock of the descriptive and theoretical usefulness of the lexeme, but also adress many of the challenges met by classical lexeme-based theories of morphology

Preference extraction and reasoning in negotiation dialogues

Modéliser les préférences des utilisateurs est incontournable dans de nombreux problèmes de la vie courante, que ce soit pour la prise de décision individuelle ou collective ou le raisonnement stratégique par exemple. Cependant, il n'est pas facile de travailler avec les préférences. Comme les agents ne connaissent pas complètement leurs préférences à l'avance, nous avons seulement deux moyens de les déterminer pour pouvoir raisonner ensuite : nous pouvons les inférer soit de ce que les agents disent, soit de leurs actions non-linguistiques. Plusieurs méthodes ont été proposées en Intelligence Artificielle pour apprendre les préférences à partir d'actions non-linguistiques mais à notre connaissance très peu de travaux ont étudié comment éliciter efficacement les préférences verbalisées par les utilisateurs grâce à des méthodes de Traitement Automatique des Langues (TAL).Dans ce travail, nous proposons une nouvelle approche pour extraire et raisonner sur les préférences exprimées dans des dialogues de négociation. Après avoir extrait les préférences de chaque tour de dialogue, nous utilisons la structure discursive pour suivre leur évolution au fur et à mesure de la conversation. Nous utilisons les CP-nets, un modèle de représentation des préférences, pour formaliser et raisonner sur ces préférences extraites. Cette méthode est d'abord évaluée sur différents corpus de négociation pour lesquels les résultats montrent que la méthode est prometteuse. Nous l'appliquons ensuite dans sa globalité avec des raisonnements issus de la Théorie des Jeux pour prédire les échanges effectués, ou non, dans le jeu de marchandage Les Colons de Catane. Les résultats obtenus montrent des prédictions significativement meilleures que celles de quatre baselines qui ne gèrent pas correctement le raisonnement stratégique. Cette thèse présente donc une nouvelle approche à la croisée de plusieurs domaines : le Traitement Automatique des Langues (pour l'extraction automatique des préférences et le raisonnement sur leur verbalisation), l'Intelligence Artificielle (pour la modélisation et le raisonnement sur les préférences extraites) et la Théorie des Jeux (pour la prédiction des actions stratégiques dans un jeu de marchandage)Modelling user preferences is crucial in many real-life problems, ranging from individual and collective decision-making to strategic interactions between agents for example. But handling preferences is not easy. Since agents don't come with their preferences transparently given in advance, we have only two means to determine what they are if we wish to exploit them in reasoning: we can infer them from what an agent says or from his nonlinguistic actions. Preference acquisition from nonlinguistic actions has been wildly studied within the Artificial Intelligence community. However, to our knowledge, there has been little work that has so far investigated how preferences can be efficiently elicited from users using Natural Language Processing (NLP) techniques. In this work, we propose a new approach to extract and reason on preferences expressed in negotiation dialogues. After having extracted the preferences expressed in each dialogue turn, we use the discursive structure to follow their evolution as the dialogue progresses. We use CP-nets, a model used for the representation of preferences, to formalize and reason about these extracted preferences. The method is first evaluated on different negotiation corpora for which we obtain promising results. We then apply the end-to-end method with principles from Game Theory to predict trades in the win-lose game The Settlers of Catan. Our method shows good results, beating baselines that don't adequately track or reason about preferences. This work thus presents a new approach at the intersection of several research domains: Natural Language Processing (for the automatic preference extraction and the reasoning on their verbalisation), Artificial Intelligence (for the modelling and reasoning on the extracted preferences) and Game Theory (for strategic action prediction in a bargaining game