Annotation en rôles sémantiques du français en domaine spécifique

In this Natural Language Processing Ph. D. Thesis, we aim to perform semantic role labeling on French domain-specific texts. This task first disambiguates the sense of predicates in a given text and annotates its child chunks with semantic roles such as Agent, Patient or Destination. The task helps many applications in domains where annotated corpora exist, but is difficult to use otherwise. We first evaluate on the FrameNet corpus an existing method based on VerbNet, which explains why the method is domain-independant. We show that substantial improvements can be obtained. We first use syntactic information by handling the passive voice. Next, we use semantic informations by taking advantage of the selectional restrictions present in VerbNet. To apply this method to French, we first translate lexical resources. We first translate the WordNet lexical database. Next, we translate the VerbNet lexicon which is organized semantically using syntactic information. We obtain its translation, VerbeNet, by reusing two French verb lexicons (the Lexique-Grammaire and Les Verbes Français) and by manually modifying and reorganizing the resulting lexicon. Finally, once those building blocks are in place, we evaluate the feasibility of semantic role labeling of French and English in three specific domains. We study the pros and cons of using VerbNet and VerbeNet to annotate those domains before explaining our future work.Cette thèse de Traitement Automatique des Langues a pour objectif l'annotation automatique en rôles sémantiques du français en domaine spécifique. Cette tâche désambiguïse le sens des prédicats d'un texte et annote les syntagmes liés avec des rôles sémantiques tels qu'Agent, Patient ou Destination. Elle aide de nombreuses applications dans les domaines où des corpus annotés existent, mais est difficile à utiliser quand ce n'est pas le cas. Nous avons d'abord évalué sur le corpus FrameNet une méthode existante d'annotation basée uniquement sur VerbNet et donc indépendante du domaine considéré. Nous montrons que des améliorations conséquentes peuvent être obtenues à la fois d'un point de vue syntaxique avec la prise en compte de la voix passive et d'un point de vue sémantique en utilisant les restrictions de sélection indiquées dans VerbNet. Pour utiliser cette méthode en français, nous traduisons deux ressources lexicales anglaises. Nous commençons par la base de données lexicales WordNet. Nous traduisons ensuite le lexique VerbNet dans lequel les verbes sont regroupés sémantiquement grâce à leurs traits syntaxiques. La traduction, VerbeNet, a été obtenue en réutilisant deux lexiques verbaux du français (le Lexique-Grammaire et Les Verbes Français) puis en modifiant manuellement l'ensemble des informations obtenues. Enfin, une fois ces briques en place, nous évaluons la faisabilité de l'annotation en rôles sémantiques en anglais et en français dans trois domaines spécifiques. Nous évaluons quels sont les avantages et inconvénients de se baser sur VerbNet et VerbeNet pour annoter ces domaines, avant d'indiquer nos perspectives pour poursuivre ces travaux

Vers la création d'un Verbnet du français

International audienceVerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est bien utile pour le TAL grâce à sa large couverture et sa classification cohérente. Une telle ressource n'existe pas pour le français malgré quelques tentatives. Nous montrons comment adapter semi-automatiquement VerbNet en utilisant deux ressources lexicales existantes, le LVF (Les Verbes Français) et le LG (Lexique-Grammaire). Abstract. VerbNet is an English lexical resource that has proven useful for NLP due to its high coverage and coherent classification. Such a resource doesn't exist for French, despite some (mostly automatic and unsupervised) at-tempts. We show how to semi-automatically adapt VerbNet using existing lexical resources, namely LVF (Les Verbes Français) and LG (Lexique-Grammaire). Mots-clés : VerbNet, cadres de sous-catégorisations, rôles sémantiques

Revisiting knowledge-based Semantic Role Labeling

International audienceSemantic role labeling has seen tremendous progress in the last years, both for supervised and unsupervised approaches. The knowledge-based approaches have been neglected while they have shown to bring the best results to the related word sense disambiguation task. We contribute a simple knowledge-based system with an easy to reproduce specification. We also present a novel approach to handle the passive voice in the context of semantic role labeling that reduces the error rate in F1 by 15.7%, showing that significant improvements can be brought while retaining the key advantages of the approach: a simple approach which facilitates analysis of individual errors, does not need any hand-annotated corpora and which is not domain-specific

WoNeF : amélioration, extension et évaluation d'une traduction française automatique de WordNet

National audienceIdentifier les sens possibles des mots du vocabulaire est un problème difficile demandant un travail manuel très conséquent. Ce travail a été entrepris pour l'anglais : le résultat est la base de données lexicale WordNet, pour laquelle il n'existe encore que peu d'équivalents dans d'autres langues. Néanmoins, des traductions automatiques de WordNet vers de nombreuses langues cibles existent, notamment pour le français. JAWS est une telle traduction automatique utilisant des dictionnaires et un modèle de langage syntaxique. Nous améliorons cette traduction, la complétons avec les verbes et adjectifs de WordNet, et démontrons la validité de notre approche via une nouvelle évaluation manuelle. En plus de la version principale nommée WoNeF, nous produisons deux versions supplémentaires : une version à haute précision (93% de précision, jusqu'à 97% pour les noms), et une version à haute couverture contenant 109 447 paires (littéral, synset)

Un Verbenet du français

International audienceVerbNet is a lexical resource for English verbs that has proven useful for NLP thanks to its high lexical and syntactic coverage and its systematic coding of thematic roles. Such a resource doesn’t exist for French. This has motivated us to develop a Verbenet for French. We present how we have developed Verbenet from VerbNet while using as far as possible the available lexical resources for French, and how the various French alternations are coded, focusing on differences with English (existence of pronominal forms, for example). This paper should allow an NLP researcher to use Verbenet in a simple and efficient way for a task such as semantic role labeling.VerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est largement utilisée en TAL du fait de sa bonne couverture lexicale et syntaxique et de son encodage systématique des rôles thématiques. Aucune ressource équivalente n'existe pour le français, ce qui nous a motivés pour développer un Verb@net du français. Nous présentons comment nous avons développé Verb@net à partir de VerbNet tout en utilisant au maximum les ressources lexicales existantes du français, et comment sont encodées les différentes alternances du français en mettant l'accent sur les différences avec l'anglais (l'existence de formes pronominales, par exemple). Cet article devrait permettre à un chercheur en TAL une utilisation simple et efficace de Verb@net pour une tâche comme l'annotation en rôles sémantiques

Vers la création d'un Verbnet du français

International audienceVerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est bien utile pour le TAL grâce à sa large couverture et sa classification cohérente. Une telle ressource n'existe pas pour le français malgré quelques tentatives. Nous montrons comment adapter semi-automatiquement VerbNet en utilisant deux ressources lexicales existantes, le LVF (Les Verbes Français) et le LG (Lexique-Grammaire). Abstract. VerbNet is an English lexical resource that has proven useful for NLP due to its high coverage and coherent classification. Such a resource doesn't exist for French, despite some (mostly automatic and unsupervised) at-tempts. We show how to semi-automatically adapt VerbNet using existing lexical resources, namely LVF (Les Verbes Français) and LG (Lexique-Grammaire). Mots-clés : VerbNet, cadres de sous-catégorisations, rôles sémantiques

Adapting VerbNet to French using existing resources

International audienceVerbNet is an English lexical resource for verbs that has proven useful for English NLP due to its high coverage and coherent classification. Such a resource doesn’t exist for other languages, despite some (mostly automatic and unsupervised) attempts. We show how to semi-automatically adapt VerbNet using existing resources designed for different purposes. This study focuses on French and uses two French resources: a semantic lexicon (Les Verbes Français) and a syntactic lexicon (Lexique-Grammaire)

Vers la création d'un Verbnet du français

International audienceVerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est bien utile pour le TAL grâce à sa large couverture et sa classification cohérente. Une telle ressource n'existe pas pour le français malgré quelques tentatives. Nous montrons comment adapter semi-automatiquement VerbNet en utilisant deux ressources lexicales existantes, le LVF (Les Verbes Français) et le LG (Lexique-Grammaire). Abstract. VerbNet is an English lexical resource that has proven useful for NLP due to its high coverage and coherent classification. Such a resource doesn't exist for French, despite some (mostly automatic and unsupervised) at-tempts. We show how to semi-automatically adapt VerbNet using existing lexical resources, namely LVF (Les Verbes Français) and LG (Lexique-Grammaire). Mots-clés : VerbNet, cadres de sous-catégorisations, rôles sémantiques

Traduction de VerbNet vers le français

International audienceVerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais (du domaine géné-ral) très utilisée en TAL, entre autres pour l'annotation en rôles sémantiques. Une telle ressource n'existe pas pour le français malgré quelques tentatives. Nous mon-trons comment " traduire " semi-automatiquement VerbNet en français en utilisant deux ressources lexicales existantes, manuellement construites dans les années 1970, le LVF (Les Verbes Français) et le LG (Lexique-Grammaire), la première reposant sur un classement sémantique des verbes, la seconde sur un classement syntaxique. VerbNet reposant sur un classement à la fois syntaxique et sémantique, ce tra-vail permet, par exemple, d'affiner les classes syntaxiques du LG par des critères sémantiques. A rebours, la couverture plutôt exhaustive du LG permet de contrô-ler la couverture du Verbnet français qui devrait atteindre 6 à 7000 verbes. Ce travail met aussi en avant les cas de (non)-correspondances entre classes anglaises et françaises syntaxiquement et sémantiquement homogènes. Ainsi les sous-classes de 35-Searching où l'objet recherché peut être introduit par la pré-position for (I hunted/stackled the woods for game, I hunted/stackled game in the woods) doivent être réorganisées en français car il n'existe pas d'équivalent à la préposition for (J'ai chassé/traqué le gibier dans les bois, *J'ai chassé/traqué les bois pour du gibier). Les (non)-correspondances entre classes anglaises et fran-çaises sont utiles tant pour l'enseignement que la traduction (manuelle ou auto-matique) d'une des langues vers l'autre

Un Verbenet du français

International audienceVerbNet is a lexical resource for English verbs that has proven useful for NLP thanks to its high lexical and syntactic coverage and its systematic coding of thematic roles. Such a resource doesn’t exist for French. This has motivated us to develop a Verbenet for French. We present how we have developed Verbenet from VerbNet while using as far as possible the available lexical resources for French, and how the various French alternations are coded, focusing on differences with English (existence of pronominal forms, for example). This paper should allow an NLP researcher to use Verbenet in a simple and efficient way for a task such as semantic role labeling.VerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est largement utilisée en TAL du fait de sa bonne couverture lexicale et syntaxique et de son encodage systématique des rôles thématiques. Aucune ressource équivalente n'existe pour le français, ce qui nous a motivés pour développer un Verb@net du français. Nous présentons comment nous avons développé Verb@net à partir de VerbNet tout en utilisant au maximum les ressources lexicales existantes du français, et comment sont encodées les différentes alternances du français en mettant l'accent sur les différences avec l'anglais (l'existence de formes pronominales, par exemple). Cet article devrait permettre à un chercheur en TAL une utilisation simple et efficace de Verb@net pour une tâche comme l'annotation en rôles sémantiques