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1 CLLE-ERSS - Cognition, Langues, Langage, Ergonomie

Abstract : In this thesis we explore robust statistical syntax analysis for French. Our main concern is to explore methods whereby the linguist can inject linguistic knowledge and-or resources into the robust statistical engine in order to improve results for specific phenomena. We first explore the dependency annotation schema for French, concentrating on certain phenomena. Next, we look into the various algorithms capable of producing this annotation, and in particular on the transition-based parsing algorithm used in the rest of this thesis. After exploring supervised machine learning algorithms for NLP classification problems, we present the Talismane toolkit for syntax analysis, built within the framework of this thesis, including four statistical modules - sentence boundary detection, tokenisation, pos-tagging and parsing - as well as the various linguistic resources used for the baseline model, including corpora, lexicons and feature sets. Our first experiments attempt various machine learning configurations in order to identify the best baseline. We then look into improvements made possible by a beam search and beam propagation. Finally, we present a series of experiments aimed at correcting errors related to specific linguistic phenomena, using targeted features. One of our innovations is the introduction of rules that can impose or prohibit certain decisions locally, thus bypassing the statistical model. We explore the usage of rules for errors that the features are unable to correct. Finally, we look into the enhancement of targeted features by large scale linguistic resources, and in particular a semi-supervised approach using a distributional semantic resource.

Résumé : Dans cette thèse, nous explorons l-analyse syntaxique robuste statistique du français. Notre principal souci est de trouver des méthodes qui permettent au linguiste d-injecter des connaissances et-ou des ressources linguistiques dans un moteur statistique afin d-améliorer les résultats pour certains phénomènes spécifiques. D-abord, nous décrivons la schéma d-annotation en dépendances du français, et les algorithmes capables de produire cette annotation, en particulier le parsing par transitions. Après avoir exploré les algorithmes d-apprentissage automatique supervisé pour les problèmes de classification en TAL, nous présentons l-analyseur syntaxique Talismane, développé dans le cadre de cette thèse, et comprennant quatre modules statistiques - le découpage en phrases, la ségmentation en mots, l-étiquettage morpho-syntaxique et le parsing - ainsi que le diverses ressources linguistiques utilisées par le modèle de base. Nos premières expériences tentent d-identifier la meilleure configuration de base parmi des nombreux configurations possibles. Ensuite, nous explorons les améliorations apportées par la recherche par faisceau et la propagation du faisceau. Finalement, nous présentons une série d-expériences dont le but est de corriger des erreurs linguistiques spécifiques au moyen des traits ciblés. Une de nos innovations est l-introduction des règles qui imposent ou interdisent certaines décisions locale, permettant ainsi de contourner le modèle statistique. Nous explorons l-utilisation de règles pour les erreurs que les traits n-ont pu corriger. Finalement, nous présentons une expérience semi-supervisée avec une ressource de sémantique distributionnelle.

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Keywords : parsing pos-tagging supervised machine learning targeted features French syntax analysis

Mots-clés : analyse syntaxique étiquetage morphosyntaxique apprentissage automatique supervisé syntaxe française





Author: Assaf Urieli -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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