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Identification automatique des relations discursives implicites Ć partir de corpus annotĆ©s et de donnĆ©es brutes
Building discourse parsers is currently a major challenge in Natural Language Processing. The identification of the relations (such as Explanation, Contrast ...) linking spans of text in the document is the main difficulty. Especially, identifying the so-called implicit relations, that is the relations that lack a discourse connective (such as but, because . . .), is known as an hard task since it requires to take into account various factors, and because it leads to specific difficulties in a classification system. In this thesis, we use raw data to improve automatic identification of implicit relations.First, we propose to use discourse markers in order to automatically annotate new data. We use domain adaptation methods to deal with the distributional differences between automatically and manually annotated data : we report improvements for systems built on the French corpus ANNODIS and on the English corpus Penn Discourse Treebank. Then, we propose to use word representations built from raw data, which may be automatically annotated with discourse markers, in order to feed a representation of the data based on the words found in the spans of text to be linked. We report improvements on the English corpus Penn Discourse Treebank, and especially we show that this method alleviates the need for rich resources, available but for a few languages.Le deĢveloppement de systeĢmes dāanalyse discursive automatique des documents est un enjeu actuel majeur en Traitement Automatique des Langues. La difficulteĢ principale correspond aĢ lāeĢtape dāidentification des relations (comme Explication, Contraste . . .) liant les segments constituant le document. En particulier, lāidentification des relations dites implicites, cāest-aĢ-dire non marqueĢes par un connecteur discursif (comme mais, parce que . . .), est reĢputeĢe difficile car elle neĢcessite la prise en compte dāindices varieĢs et correspond aĢ des difficulteĢs particulieĢres dans le cadre dāun systeĢme de classification automatique. Dans cette theĢse, nous utilisons des donneĢes brutes pour ameĢliorer des systeĢmes dāidentification automatique des relations implicites.Nous proposons dāabord dāutiliser les connecteurs pour annoter automatiquement de nouvelles don- neĢes. Nous mettons en place des strateĢgies issues de lāadaptation de domaine qui nous permettent de geĢrer les diffeĢrences en termes distributionnels entre donneĢes annoteĢes automatiquement et manuellement : nous rapportons des ameĢliorations pour des systeĢmes construits sur le corpus francĢ§ais ANNODIS et sur le corpus anglais du Penn Discourse Treebank. Ensuite, nous proposons dāutiliser des repreĢsentations de mots acquises aĢ partir de donneĢes brutes, eĢventuellement annoteĢes automatiquement en connecteurs, pour enrichir la repreĢsentation des donneĢes fondeĢes sur les mots preĢsents dans les segments aĢ lier. Nous rapportons des ameĢliorations sur le corpus anglais du Penn Discourse Treebank et montrons notamment que cette meĢthode permet de limiter le recours aĢ des ressources riches, disponibles seulement pour peu de langues