TreeLex Meets Adjectival Tables

International audienceThe paper presents Treelex, a valence lexicon of French adjectives automatically extracted from a treebank. The corpus contains morphological and syntactic annotations but no subcategorisa- tion information is present for adjectives. Due to rich corpus annotations, our extraction method is guided by linguistic knowledge. The obtained lexicon (about 2000 adjectives and 40 frames) has been evaluated against hand-crafted adjec- tival tables described in (Picabia, 1978) and achieved 0.46 F-measure

LexFr: Adapting the LexIt Framework to Build a Corpus-Based French Subcategorization Lexicon

This paper introduces LexFr , a corpus-based French lexical resource built by adapting the framework LexIt , originally developed to describe the combinatorial potential of Italian predicates. As in the original framework, the behavior of a group of target predicates is characterized by a series of syntactic (i.e., subcategorization frames) and semantic (i.e., selectional preferences) statistical information (a.k.a. distributional profiles ) whose extraction process is mostly unsupervised. The first release of LexFr includes information for 2,493 verbs, 7,939 nouns and 2,628 adjectives. In these pages we describe the adaptation process and evaluated the final resource by comparing the information collected for 20 test verbs against the information available in a gold standard dictionary. In the best performing setting, we obtained 0.74 precision, 0.66 recall and 0.70 F-measure.This paper introduces LexFr, a corpus-based French lexical resource built by adapting the framework LexIt, originally developed to describe the combinatorial potential of Italian predicates. As in the original framework, the behavior of a group of target predicates is characterized by a series of syntactic (i.e., subcategorization frames) and semantic (i.e., selectional preferences) statistical information (a.k.a. distributional profiles) whose extraction process is mostly unsupervised. The first release of LexFr includes information for 2,493 verbs, 7,939 nouns and 2,628 adjectives. In these pages we describe the adaptation process and evaluated the final resource by comparing the information collected for 20 test verbs against the information available in a gold standard dictionary. In the best performing setting, we obtained 0.74 precision, 0.66 recall and 0.70 F-measure

Proceedings

Proceedings of the Ninth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories. Editors: Markus Dickinson, Kaili Müürisep and Marco Passarotti. NEALT Proceedings Series, Vol. 9 (2010), 268 pages. © 2010 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/15891

Syntaxe computationnelle du hongrois : de l'analyse en chunks à la sous-catégorisation verbale

We present the creation of two resources for Hungarian NLP applications: a rule-based shallow parser and a database of verbal subcategorization frames. Hungarian, as a non-configurational language with a rich morphology, presents specific challenges for NLP at the level of morphological and syntactic processing. While efficient and precise morphological analyzers are already available, Hungarian is under-resourced with respect to syntactic analysis. Our work aimed at overcoming this problem by providing resources for syntactic processing. Hungarian language is characterized by a rich morphology and a non-configurational encoding of grammatical functions. These features imply that the syntactic processing of Hungarian has to rely on morphological features rather than on constituent order. The broader interest of our undertaking is to propose representations and methods that are adapted to these specific characteristics, and at the same time are in line with state of the art research methodologies. More concretely, we attempt to adapt current results in argument realization and lexical semantics to the task of labeling sentence constituents according to their syntactic function and semantic role in Hungarian. Syntax and semantics are not completely independent modules in linguistic analysis and language processing: it has been known for decades that semantic properties of words affect their syntactic distribution. Within the syntax-semantics interface, the field of argument realization deals with the (partial or complete) prediction of verbal subcategorization from semantic properties. Research on verbal lexical semantics and semantically motivated mapping has been concentrating on predicting the syntactic realization of arguments, taking for granted (either explicitly or implicitly) that the distinction between arguments and adjuncts is known, and that adjuncts' syntactic realization is governed by productive syntactic rules, not lexical properties. However, besides the correlation between verbal aspect or actionsart and time adverbs (e.g. Vendler, 1967 or Kiefer, 1992 for Hungarian), the distribution of adjuncts among verbs or verb classes did not receive significant attention, especially within the lexical semantics framework. We claim that contrary to the widely shared presumption, adjuncts are often not fully productive. We therefore propose a gradual notion of productivity, defined in relation to Levin-type lexical semantic verb classes (Levin, 1993; Levin and Rappaport-Hovav, 2005). The definition we propose for the argument-adjunct dichotomy is based on evidence from Hungarian and exploits the idea that lexical semantics not only influences complement structure but is the key to the argument-adjunct distinction and the realization of adjunctsLa linguistique informatique est un domaine de recherche qui se concentre sur les méthodes et les perspectives de la modélisation formelle (statistique ou symbolique) de la langue naturelle. La linguistique informatique, tout comme la linguistique théorique, est une discipline fortement modulaire : les niveaux d'analyse linguistique comprennent la segmentation, l'analyse morphologique, la désambiguïsation, l'analyse syntaxique et sémantique. Tandis qu'un nombre d'outils existent déjà pour les traitements de bas niveau (analyse morphologique, étiquetage grammatical), le hongrois peut être considéré comme une langue peu doté pour l'analyse syntaxique et sémantique. Le travail décrit dans la présente thèse vise à combler ce manque en créant des ressources pour le traitement syntaxique du hongrois : notamment, un analyseur en chunks et une base de données lexicale de schémas de sous-catégorisation verbale. La première partie de la recherche présentée ici se concentre sur la création d'un analyseur syntaxique de surface (ou analyseur en chunks) pour le hongrois. La sortie de l'analyseur de surface est conçue pour servir d'entrée pour un traitement ultérieur visant à annoter les relations de dépendance entre le prédicat et ses compléments essentiels et circonstanciels. L'analyseur profond est mis en œuvre dans NooJ (Silberztein, 2004) en tant qu'une cascade de grammaires. Le deuxième objectif de recherche était de proposer une représentation lexicale pour la structure argumentale en hongrois. Cette représentation doit pouvoir gérer la vaste gamme de phénomènes qui échappent à la dichotomie traditionnelle entre un complément essentiel et un circonstanciel (p. ex. des structures partiellement productives, des écarts entre la prédictibilité syntaxique et sémantique). Nous avons eu recours à des résultats de la recherche récente sur la réalisation d'arguments et choisi un cadre qui répond à nos critères et qui est adaptable à une langue non-configurationnelle. Nous avons utilisé la classification sémantique de Levin (1993) comme modèle. Nous avons adapté les notions relatives à cette classification, à savoir celle de la composante sémantique et celle de l'alternance syntaxique, ainsi que la méthodologie d'explorer et de décrire le comportement des prédicats à l'aide de cette représentation, à la tâche de construire une représentation lexicale des verbes dans une langue non-configurationnelle. La première étape consistait à définir les règles de codage et de construire un vaste base de données lexicale pour les verbes et leurs compléments. Par la suite, nous avons entrepris deux expériences pour l'enrichissement de ce lexique avec des informations sémantiques lexicales afin de formaliser des généralisations syntaxiques et sémantiques pertinentes sur les classes de prédicats sous-jacentes. La première approche que nous avons testée consistait en une élaboration manuelle de classification de verbes en fonction de leur structure de compléments et de l'attribution de rôles sémantiques à ces compléments. Nous avons cherché la réponse aux questions suivantes: quelles sont les composants sémantiques pertinents pour définir une classification sémantique des prédicats hongrois? Quelles sont les implications syntaxiques spécifiques à ces classes? Et, plus généralement, quelle est la nature des alternances spécifiques aux classes verbales en hongrois ? Dans la phase finale de la recherche, nous avons étudié le potentiel de l'acquisition automatique pour extraire des classes de verbes à partir de corpus. Nous avons effectué une classification non supervisée, basée sur des données distributionnelles, pour obtenir une classification sémantique pertinente des verbes hongrois. Nous avons également testé la méthode de classification non supervisée sur des données françaises