QALC - the Question-Answering program of the Language and Cognition group at LIMSI-CNRS

International audienc

Classification automatique des procédés de traduction

International audienceIn order to distinguish literal translation from other translation processes, translators and linguists have proposed several typologies to characterize different translation processes, such as idiomatic equivalence, generalization, particularization, semantic modulation, etc. However, the techniques to extract paraphrases from bilingual parallel corpora have not exploited this information. In this work, we propose an automatic classification of translation processes, based on manually annotated examples in an English-French parallel corpus of TED Talks. Even with a small dataset, the experimental results are encouraging and our experiments show the direction to follow in future work.En vue de distinguer la traduction littérale des autres procédés de traduction, des traducteurs et linguistes ont proposé plusieurs typologies pour caractériser les différents procédés de traduction, tels que l'équivalence idiomatique, la généralisation, la particularisation, la modulation sémantique, etc. En revanche, les techniques d'extraction de paraphrases à partir de corpus parallèles bilingues n'ont pas exploité ces informations. Dans ce travail, nous proposons une classification automatique des procédés de traduction en nous basant sur des exemples annotés manuellement dans un corpus parallèle (anglais-français) de TED Talks. Même si le jeu de données est petit, les résultats expérimentaux sont encourageants, et les expériences montrent la direction à suivre dans les futurs travaux

Maîtriser les déluges de données hétérogènes

Le traitement automatique des langues fait de plus en plus appel à de volumineux corpus textuels pour l'acquisition des connaissances. L'obstacle actuel n'est plus la disponibilité de corpus, ni même leur taille, mais l'hétérogénéité des données qui sont rassemblées sous ce nom. Dans cet article, nous examinons l'hétérogénéité que manifestent les articles du Monde quand on les regroupe selon les rubriques de la rédaction du journal. Les conséquences d'une telle hétérogénéité pour l'étiquetage et le parsage sont soulignées. Partant de ce constat, nous définissons la notion de "profilage de corpus" par le biais d'outils permettant d'évaluer l'homogénéité d'un corpus (sur-emploi du vocabulaire, de catégories morpho-syntaxiques, ou de patrons) et l'utilisation qui peut en être faite

Profilage de textes : un cadre de travail et une expérience

International audienceLe recours croissant aux « très grands corpus » en Traitement Automatique des Langues (TAL) comme en analysetextuelle suppose de maîtriser l'homogénéité lexicale, morpho-syntaxique et syntaxique des données utilisées.Cela implique en amont le développement d'outils de calibrage de textes. Nous mettons en place de tels outilset la méthodologie associée dans le cadre de l'appel d'offres ELRA Contribution à la réalisation de corpus dufrançais contemporain. Nous montrons sur les discours radio-télévisés de De Gaulle et de Mitterrand les premiersrésultats de cette approche. Nous tirons les conséquences de cette expérience pour les traits que nous employonspour profiler les texte

Selecting answers with structured lexical expansion and discourse relations: LIMSI's participation at QA4MRE 2013

International audiencen this paper, we present the LIMSI’s participation to QA4MRE2013. We decided to test two kinds of methods. The first one focuses on complex questions, such as causal questions, and exploits discourse relations. Relation recognition shows promising results, however it has to be improved to have an impact on answer selection. The second method is based on semantic variations. We explored the English Wiktionary to find reformulations of words in the definitions, and used these reformulations to index the documents and select passages in the Entrance exams task

Multiple Choice Question Corpus Analysis for Distractor Characterization

International audienceIn this paper, we present a study of MCQ aiming to define criteria in order to automatically select distractors. We are aiming to show that distractor editing follows rules like syntactic and semantic homogeneity according to associated answer, and the possibility to automatically identify this homogeneity. Manual analysis shows that homogeneity rule is respected to edit distractors and automatic analysis shows the possibility to reproduce these criteria. These ones can be used in future works to automatically select distractors, with the combination of other criteria

How NLP Can Improve Question Answering

Answering open-domain factual questions requires Natural Language processing for refining document selection and answer identification. With our system QALC, we have participated to the Question Answering track of the TREC8, TREC9, and TREC10 evaluations. QALC performs an analysis of documents relying on multi-word term search and their linguistic variation both to minimize the number of documents selected and to provide additional clues when comparing question and sentence representations. This comparison process also makes use of the results of a syntactic parsing of the questions and Named Entity recognition functionalities. Answer extraction relies on the application of syntactic patterns chosen according to the kind of information that is sought for, and categorized depending on the syntactic form of the question. These patterns allow QALC to handle nicely linguistic variations at the answer leve

FRASQUES, le système du groupe LIR

National audienceno abstrac

" # $ % & % ' (

International audienceNotre système de question-réponse MUSCLEF, qui a participé à l’évaluation CLEF en 2004, a été conçu pour fournir des réponses en anglais à des questions posées en français. Il est fondé sur notre système pour l’anglais, QALC, qui a participé à TREC, et y a obtenu de bons résultats quand nous avons combiné plusieurs stratégies. QALC recherchait des réponses dans la collection donnée et sur le WEB. Nous avons gardé ces deux stratégies pour CLEF, à partir des questions traduites. Nous avons aussi géré le multilinguisme en traduisant les termes significatifs tirés des questions et en adaptant QALC pour construire le système MUSQAT. Nous avons combiné les résultats de ces trois recherches pour produire le résultat final et nous montrons l’apport de cette combinaison par rapport aux résultats de chacune des stratégies seules