Toponym recognition in custom-made map titles

International audienceThe titles of customized topographic maps constitute a specific corpus which is characterized by a very significant number of place names and spelling variations. This paper is about identifying toponyms in these titles. The toponym tracking is based on gazetteers as well as light parsing according to patterns. The method used broadens the definition of the top-onym to include the nature of the corpus and the data in it. It consists of seven successive stages where both the extralinguistic context-in this case toponym georeferencing-and the linguistic context are taken into account. Mistakes in tagging are analyzed from the corpus characteristics and the results of each step tagging are evaluated (recall, precision, F-measure). Different conclusions can be suggested: i) toponym recognition in web corpora should take into account spelling changes, ii) toponym recognition cannot be limited to gazetteer proper nouns, iii) the notion of subjective toponym is relevant in this specific corpus, and could be considered with reference to the customization of maps

Annotation référentielle du Corpus Arboré de Paris 7 en entités nommées

National audienceThe French TreeBank developed at the University Paris 7 is the main source of morphosyntactic and syntactic annotations for French. However, it does not include explicit information related to named entities, which are among the most useful information for several natural language processing tasks and applications. Moreover, no large-scale French corpus with named entity annotations contain referential information, which complement the type and the span of each mention with an indication of the entity it refers to. We have manually annotated the French TreeBank with such information, after an automatic pre-annotation step. We sketch the underlying annotation guidelines and we provide a few figures about the resulting annotations.Le Corpus Arboré de Paris 7 (ou French TreeBank) est le corpus de référence pour le français aux niveaux morphosyntaxique et syntaxique. Toutefois, il ne contient pas d'annotations explicites en entités nommées. Ces dernières sont pourtant parmi les informations les plus utiles pour de nombreuses tâches en traitement automatique des langues et de nombreuses applications. De plus, aucun corpus du français annoté en entités nommées et de taille importante ne contient d'annotation référentielle, qui complète les informations de typage et d'empan sur chaque mention par l'indication de l'entité à laquelle elle réfère. Nous avons annoté manuellement avec ce type d'informations, après pré-annotation automatique, le Corpus Arboré de Paris 7. Nous décrivons les grandes lignes du guide d'annotation sous-jacent et nous donnons quelques informations quantitatives sur les annotations obtenues

Unsupervised knowledge acquisition for Extracting Named Entities from speech

International audienceThis paper presents a Named Entity Recognition (NER) method dedicated to process speech transcriptions. The main principle behind this method is to collect in an unsupervised way lexical knowledge for all entries in the ASR lexicon. This knowledge is gathered with two methods: by automatically extracting NEs on a very large set of textual corpora and by exploiting directly the structure contained in the Wikipedia resource. This lexical knowledge is used to update the statistical models of our NER module based on a mixed approach with generative models (Hidden Markov Models-HMM) and discriminative models (Conditional Random Field-CRF). This approach has been evaluated within the French ESTER 2 evaluation program and obtained the best results at the NER task on ASR transcripts

La définition des annotations linguistiques selon les corpus : de l'écrit journalistique à l'oral

Confronté à Internet, le Traitement Automatique des Langues (TAL) a dû relever le défi que posait l’analyse de textes dialogiques écrits (blog, forum, chat, réseaux sociaux etc.) et oraux. Les recherches présentées ont, dans un premier temps, porté sur le développement de systèmes à même de repérer et d’analyser l’information à partir d’une annotation des ressources. L’approche retenue privilégie l’intégration d’indices inhérents à la nature de corpus « hors normes » afin d’améliorer les techniques de traitement automatique. La chaîne d’opérations comprend quatre étapes :(i) L’observation et l’analyse manuelle des données afin de recenser les variations dans les occurrences et d’évaluer l’ampleur des phénomènes à annoter, leur classification et l’identification de leurs marqueurs formels.(ii) La modélisation de l’information à partir d’une typologie sous la forme d’un jeu d’étiquettes ajusté à la nature du corpus.(iii) La définition de la technologie congrue (généralement, l’arbitrage entre le développement d’un nouvel outil et l’adaptation d’un outil existant).(iv) L’implémentation du schéma d’annotation défini afin de procéder à une analyse quantitative et qualitative des résultats.L’annotation effectuée concerne les domaines de la syntaxe (étiquetage morpho-syntaxique et chunking), sémantique et/ou pragmatique (entités nommées, indices d’identification de la personne, reformulations etc.). L’application concerne aussi bien des entretiens transcrits que des titres de cartes géographiques, des recettes d’omelette que des articles du Monde. Les méthodes utilisées varient en fonction du corpus et de la tâche traitée. L’annotation syntaxique et le repérage des segments reformulés sont fondés sur la technique d’apprentissage automatique avec les CRFs ; le repérage des entités nommées et des indices d’identification de la personne dans les transcriptions de l’oral utilise les méthodes symboliques ; la détection automatique des tours de parole contenant la reformulation emploie les méthodes heuristiques. Le travail sur le français parlé et son annotation a conduit à la modélisation des caractéristiques propres à l’oral : disfluences, marqueurs discursifs, présentateurs, segmentation, commentaires personnels etc. Un autre phénomène caractéristique de l’oral, la reformulation, a fait l’objet d’une étude particulière. Le travail sur l’annotation du corpus oral, du corpus Web ou du corpus médiatique a permis de reconsidérer la notion de subjectivité qui constitue l’une des difficultés récurrentes du traitement automatique. L’étude de la subjectivité et son expression dans le discours a été poursuivie dans plusieurs des recherches menées : la subjectivité à partir des informations personnelles livrées par le locuteur, la subjectivité dans la perception et l’appropriation des lieux, la subjectivité dans les recettes de cuisine et enfin la subjectivité exprimée à travers les noms généraux