About non-monotony in Boolean automata networks

International audienceThis paper aims at presenting motivations and rst results of a prospective theoretical study on the role of non-monotone interactions in the modelling process of biological regulation networks. Focusing on discrete models of these networks, namely, Boolean automata networks, we propose to analyse the contribution of non-monotony to the diversity and complexity in their dynamical behaviours. More precisely, in this paper, we start by detail- ing some motivations, both mathematical and biological, for our interest in non-monotony, and we discuss how it may account for phenomena that cannot be produced by monotony only. Then, to build some understanding in this direction, we show some preliminary results on the dynamical be- haviours of some speci c non-monotone Boolean automata networks called xor circulant networks

Challenges of language change and variation: towards an extended treebank of Medieval French

International audienceIn order to automatically extend a treebank of Old French (9 th-13 th c.) with new texts in Old and Middle French (14 th-15 th c.), we need to adapt tools for syntactic annotation. However, these stages of French are subjected to great variation, and parsing historical texts remains an issue. We chose to adapt a symbolic system, the French Metagrammar (FRMG), and develop a lexicon comparable to the Lefff lexicon for Old and Middle French. The final goal of our project is to model the evolution of language through the whole period of Medieval French (9 th-15 th c.)

Boolean networks synchronism sensitivity and XOR circulant networks convergence time

In this paper are presented first results of a theoretical study on the role of non-monotone interactions in Boolean automata networks. We propose to analyse the contribution of non-monotony to the diversity and complexity in their dynamical behaviours according to two axes. The first one consists in supporting the idea that non-monotony has a peculiar influence on the sensitivity to synchronism of such networks. It leads us to the second axis that presents preliminary results and builds an understanding of the dynamical behaviours, in particular concerning convergence times, of specific non-monotone Boolean automata networks called XOR circulant networks.Comment: In Proceedings AUTOMATA&JAC 2012, arXiv:1208.249

Adaptation d'une métagrammaire du français contemporain au français médiéval

International audienceAdapting an existing metagrammar for Contemporary French to Medieval French Medieval French is characterized by strong language variation. Our purpose is to extend a corpus of Old French annotated with dependency syntax with new texts of this period and add texts of Middle French. In order to achieve this, we want to adapt existing tools instead of training a parser with annotated data. In this article, we present a state of the art for this project and our solution : adapting the French Metagrammar (FRMG) to former states of language.Le français médiéval se caractérise par une importante variabilité langagière. Nous cherchons à étendre un corpus d'ancien français annoté en syntaxe de dépendance avec de nouveaux textes de cette période et de moyen français. Pour cela, nous voulons adapter des outils existants et non entraîner un parser avec des données annotées. Dans cet article, nous présentons un état de l'art pour ce projet et notre démarche : adapter FRMG (French Metagrammar) à des états de langue antérieurs

Syntactic Analysis and Parsing of Heterogeneous Corpora : the Case of Medieval French

Le français médiéval couvre les états de langue d’ancien français (9e-13e s.) et de moyen français (14e-15e s.). Nous disposons de données annotées pour ces états de langue, dont un corpus arboré d’ancien français (Stein et Prévost 2013). Il est cependant difficile d’obtenir plus de données annotées syntaxiquement, car les spécialistes sont peu nombreux et qu’il n’existe pas encore d’outil dédié pour l’ensemble de la période. Développer ce genre d’outil permet d’obtenir des annotations plus facilement et d’en contrôler la qualité. Cependant, ce n’est pas une tâche simple parce que les différents états de langue sont soumis à la variation, due à plusieurs facteurs, notamment l’absence de norme graphique, la variation dialectale, la souplesse de l’ordre des mots, l’évolution de la morphologie et de la syntaxe (sur sept siècles), qui fait passer le français d’une langue SOV à une langue SVO. La nature des écrits se diversifie aussi à mesure que la littérature évolue et que le latin est délaissé au bénéfice du français comme langue administrative et juridique. Les données à analyser sont donc hétérogènes, ce qui rend difficile le traitement automatique.Pour obtenir un parseur du français médiéval, nous proposons d’adapter la métagrammaire du français contemporain FRMG (Villemonte de la Clergerie 2005). Bien que les différents états de langue présentent des différences manifestes, les points communs sont suffisants pour rendre possible la modification d’un système existant pour obtenir un outil dédié. Les changements concernent essentiellement l’ordre des mots (constituants majeurs, modifieurs du nom, position des pronoms conjoints). Pour utiliser cet outil sur corpus, il est nécessaire d’enrichir le lexique d’ancien français (Sagot 2019), d’une part pour obtenir une couverture lexicale satisfaisante sur les textes, et, d’autre part, pour y intégrer des informations syntaxiques et sémantiques nécessaires à l’analyse syntaxique.Medieval French is an umbrella term for Old French (9th-13h c.) and Middle French (14th-15th c.). We have annotated data for these stages, including a dependency treebank of Old French (Stein et Prévost 2013). However, obtaining more treebanks is difficult, because there are few experts of Medieval French and we do not have yet a dedicated parser for the whole period of Medieval French. A dedicated tool would make it easier to annotate new corpora and it would enable to control the quality of the annotation. Nevertheless, it is not a trivial task, because the states of language are subjected to variation. It comes from several sources, including the absence of standard spelling, dialects, flexible word order, evolution of morphology and syntax over seven centuries, with seminal phenomena like the transition from a SOV language to a SVO language. Text genres do also evolve as the number of literature writings rises and Latin is replaced by French for official texts such as treaties, contracts and chronicles. The data available for Medieval French are therefore heterogeneous, which makes it difficult to annotate them automatically.We chose to adapt the French Metagrammar (FRMG, Villemonte de la Clergerie (2005)) in order to develop a parser for Medieval French. Even if the differences between Medieval French and Contemporary French are striking, there are enough similarities to obtain a satisfactory parser. The main changes ensure the word order is properly analysed (ex. major constituents, noun modifiers, position of clitics). In order to annotate a new corpus, adapting the lexicon OFrLex (Sagot 2019) is mandatory: new entries as well as new syntactic and semantic information were added

Annotation et analyse syntaxique de corpus hétérogènes : le cas du français médiéval

Medieval French is an umbrella term for Old French (9th-13h c.) and Middle French (14th-15th c.). We have annotated data for these stages, including a dependency treebank of Old French (Stein et Prévost 2013). However, obtaining more treebanks is difficult, because there are few experts of Medieval French and we do not have yet a dedicated parser for the whole period of Medieval French. A dedicated tool would make it easier to annotate new corpora and it would enable to control the quality of the annotation. Nevertheless, it is not a trivial task, because the states of language are subjected to variation. It comes from several sources, including the absence of standard spelling, dialects, flexible word order, evolution of morphology and syntax over seven centuries, with seminal phenomena like the transition from a SOV language to a SVO language. Text genres do also evolve as the number of literature writings rises and Latin is replaced by French for official texts such as treaties, contracts and chronicles. The data available for Medieval French are therefore heterogeneous, which makes it difficult to annotate them automatically.We chose to adapt the French Metagrammar (FRMG, Villemonte de la Clergerie (2005)) in order to develop a parser for Medieval French. Even if the differences between Medieval French and Contemporary French are striking, there are enough similarities to obtain a satisfactory parser. The main changes ensure the word order is properly analysed (ex. major constituents, noun modifiers, position of clitics). In order to annotate a new corpus, adapting the lexicon OFrLex (Sagot 2019) is mandatory: new entries as well as new syntactic and semantic information were added.Le français médiéval couvre les états de langue d’ancien français (9e-13e s.) et de moyen français (14e-15e s.). Nous disposons de données annotées pour ces états de langue, dont un corpus arboré d’ancien français (Stein et Prévost 2013). Il est cependant difficile d’obtenir plus de données annotées syntaxiquement, car les spécialistes sont peu nombreux et qu’il n’existe pas encore d’outil dédié pour l’ensemble de la période. Développer ce genre d’outil permet d’obtenir des annotations plus facilement et d’en contrôler la qualité. Cependant, ce n’est pas une tâche simple parce que les différents états de langue sont soumis à la variation, due à plusieurs facteurs, notamment l’absence de norme graphique, la variation dialectale, la souplesse de l’ordre des mots, l’évolution de la morphologie et de la syntaxe (sur sept siècles), qui fait passer le français d’une langue SOV à une langue SVO. La nature des écrits se diversifie aussi à mesure que la littérature évolue et que le latin est délaissé au bénéfice du français comme langue administrative et juridique. Les données à analyser sont donc hétérogènes, ce qui rend difficile le traitement automatique.Pour obtenir un parseur du français médiéval, nous proposons d’adapter la métagrammaire du français contemporain FRMG (Villemonte de la Clergerie 2005). Bien que les différents états de langue présentent des différences manifestes, les points communs sont suffisants pour rendre possible la modification d’un système existant pour obtenir un outil dédié. Les changements concernent essentiellement l’ordre des mots (constituants majeurs, modifieurs du nom, position des pronoms conjoints). Pour utiliser cet outil sur corpus, il est nécessaire d’enrichir le lexique d’ancien français (Sagot 2019), d’une part pour obtenir une couverture lexicale satisfaisante sur les textes, et, d’autre part, pour y intégrer des informations syntaxiques et sémantiques nécessaires à l’analyse syntaxique

About non-monotony in Boolean automata networks

International audienceThis paper aims at presenting motivations and rst results of a prospective theoretical study on the role of non-monotone interactions in the modelling process of biological regulation networks. Focusing on discrete models of these networks, namely, Boolean automata networks, we propose to analyse the contribution of non-monotony to the diversity and complexity in their dynamical behaviours. More precisely, in this paper, we start by detail- ing some motivations, both mathematical and biological, for our interest in non-monotony, and we discuss how it may account for phenomena that cannot be produced by monotony only. Then, to build some understanding in this direction, we show some preliminary results on the dynamical be- haviours of some speci c non-monotone Boolean automata networks called xor circulant networks

Boolean networks asynchronism sensitivity and XOR circulant networks convergence time

International audienceIn this paper are presented first results of a theoretical study on the role of non-monotone interactions in Boolean automata networks. We propose to analyse the contribution of non-monotony to the diversity and complexity in their dynamical behaviours according to two axes. The first one consists in supporting the idea that non-monotony has a peculiar influence on the sensitivity to synchronism of such networks. It leads us to the second axis that presents preliminary results and builds an understanding of the dynamical behaviours, in particular concerning convergence speeds, of specific non-monotone Boolean automata networks called XOR circulant networks

Cycles, double-cycles d'interactions et modes de mise à jour ― une synthèse

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