Contribution à la traduction automatique français/langue des signes française (LSF) au moyen de personnages virtuels (Contribution à la génération automatique de la LSF)

Depuis la loi du 11-02-2005 pour l égalité des droits et des chances, les lieux ouverts au public doivent accueillir les Sourds en Langue des Signes Française (LSF). C est dans le cadre du développement d outils technologiques de diffusion de LSF que nous avons travaillé, plus particulièrement au niveau de la traduction automatique du français écrit vers la LSF. Notre thèse commence par un état de l art relatif aux connaissances sur la LSF (ressources disponibles et supports d expression de la LSF) avant d approfondir des notions de grammaire descriptive. Notre hypothèse de travail est la suivant : la LSF est une langue et, à ce titre, la traduction automatique lui est applicable.Nous décrivons ensuite les spécifications linguistiques pour le traitement automatique, en fonction des observations mises en avant dans l état de l art et des propositions de nos informateurs. Nous détaillons notre méthodologie et présentons l avancée de nos travaux autour de la formalisation des données linguistiques à partir des spécificités de la LSF dont certaines (model verbal, modification adjectivale et adverbiale, organisation des substantifs, problématiques de l accord) ont nécessité un traitement plus approfondi. Nous présentons le cadre applicatif dans lequel nous avons travaillé : les systèmes de traduction automatique et d animation de personnage virtuel de France Telecom R&D. Puis, après un rapide état de l art sur les technologies avatar nous décrivons nos modalités de contrôle du moteur de synthèse de geste grâce au format d échange mis au point. Enfin, nous terminons par nos évaluations et perspectives de recherche et de développements qui pourront suivre cette Thèse.Notre approche a donné ses premiers résultats puisque nous avons atteint notre objectif de faire fonctionner la chaîne complète de traduction : de la saisie d'un énoncé en français jusqu'à la réalisation de l'énoncé correspondant en LSF par un personnage de synthèse.Since the law was voted the 11-02-2005 for equal rights and opportunities: places open to anyone (public places, shops, internet, etc.) should welcome the Deaf in French Sign Language (FSL). We have worked on the development of technological tools to promote LSF, especially in machine translation from written French to FSL.Our thesis begins with a presentation of knowledge on FSL (theoretical resources and ways to edit FSL) and follows by further concepts of descriptive grammar. Our working hypothesis is: FSL is a language and, therefore, machine translation is relevant.We describe the language specifications for automatic processing, based on scientific knowledge and proposals of our native FSL speaker informants. We also expose our methodology, and do present the advancement of our work in the formalization of linguistic data based on the specificities of FSL which certain (verbs scheme, adjective and adverb modification, organization of nouns, agreement patterns) require further analysis.We do present the application framework in which we worked on: the machine translation system and virtual characters animation system of France Telecom R&D.After a short avatar technology presentation, we explain our control modalities of the gesture synthesis engine through the exchange format that we developed.Finally, we conclude with an evaluation, researches and developments perspectives that could follow this thesis.Our approach has produced its first results since we have achieved our goal of running the full translation chain: from the input of a sentence in French to the realization of the corresponding sentence in FSL with a synthetic character.AIX-MARSEILLE1-Bib.electronique (130559902) / SudocSudocFranceF

Automating opinion analysis in film reviews : the case of statistic versus linguistic approach

International audienceCommunity sites are by nature dedicated places to express and publish opinions. www.flixster.com is an example of participative web site, with dozens of millions of enthusiasts sharing their feelings/views on movies, providing positive feedback as well as vivid critics. For anyone interested in understanding net user expectations, such web sites are of major importance because they offer the opportunity to probe huge volume of user generated contents. But to actually benefit from those large amount of data, one has to be able to automatically extract users opinions. This is the challenge we tackle in this paper. Our goal is to exploit the various reviews written by a user in order to compute a model which can then be used to predict the user's verdict on a movie. We explore two different methods to extract opinions. The first one relies on a machine learning technique based on a naive bayesian classifier. The second method consists in applying NLP techniques to process opinions and build dictionaries: those dictionaries are then used to determine the polarity of a comment given the words it may contain. We did apply those two approaches to contents from flixster.com : the results we provide enable us to discern the most appropriate approach for a given set of data

Approches Statistique et Linguistique Pour la Classification de Textes d'Opinion Portant sur les Films

National audienceLes sites communautaires sont par nature des lieux consacrés à l'expression et au partage d'avis et d'opinions. www.flixster.com est un exemple de site participatif où se retrouvent chaque jour des dizaines de millions de fans dans le but de partager leurs impressions et sentiments sur les films. Une étude approfondie de cette richesse d'information permettrait une meilleure connaissance des utilisateurs, de leurs attentes, de leurs besoins. Pour y parvenir, une étape nécessaire est la classification automatique d'opinion.Dans ce papier nous décrivons trois approches permettant de classer des textes selon l'opinion qu'ils expriment. La première approche consiste à étiqueter lesmots porteurs d'opinion à l'aide de techniques linguistiques, ces mots permettant par la suite de classer les textes. La deuxième approche est basée sur des techniques statistiques. La dernière approche est une approche hybride qui combine approche linguistique, pour prétraiter le corpus, et approche statistique, afin de classer les textes