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Analyse syntaxique robuste du français : concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane
No full textIn 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.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
Analyse syntaxique robuste du français : concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane
No full textIn 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 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 our innovation 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.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 de certains phénomènes spécifiques. D'abord nous décrivons le 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 comprenant quatre modules statistiques – le découpage en phrases, la segmentation en mots, l'étiquetage morpho-syntaxique et le parsing – ainsi que les diverses ressources linguistiques utilisées par le modèle de base. Nos premières expériences tentent d'identifier la meilleure configuration de base parmi de nombreuses configurations possibles. Ensuite nous explorons les améliorations apportées par la recherche par faisceau et la propagation du faisceau. Enfin nous présentons une série d'expériences dont le but est de corriger des erreurs linguistiques spécifiques au moyen de traits ciblés. Une de nos innovations est l'introduction des règles qui imposent ou interdisent certaines décisions locales, 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
Analyse syntaxique robuste du français : concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane
No full textIn 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 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 our innovation 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.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 de certains phénomènes spécifiques. D'abord nous décrivons le 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 comprenant quatre modules statistiques – le découpage en phrases, la segmentation en mots, l'étiquetage morpho-syntaxique et le parsing – ainsi que les diverses ressources linguistiques utilisées par le modèle de base. Nos premières expériences tentent d'identifier la meilleure configuration de base parmi de nombreuses configurations possibles. Ensuite nous explorons les améliorations apportées par la recherche par faisceau et la propagation du faisceau. Enfin nous présentons une série d'expériences dont le but est de corriger des erreurs linguistiques spécifiques au moyen de traits ciblés. Une de nos innovations est l'introduction des règles qui imposent ou interdisent certaines décisions locales, 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
Analyse syntaxique robuste du français : concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane
No full textIn 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.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
Analyse syntaxique robuste du français : concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane
No full textIn 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 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 our innovation 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.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 de certains phénomènes spécifiques. D'abord nous décrivons le 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 comprenant quatre modules statistiques – le découpage en phrases, la segmentation en mots, l'étiquetage morpho-syntaxique et le parsing – ainsi que les diverses ressources linguistiques utilisées par le modèle de base. Nos premières expériences tentent d'identifier la meilleure configuration de base parmi de nombreuses configurations possibles. Ensuite nous explorons les améliorations apportées par la recherche par faisceau et la propagation du faisceau. Enfin nous présentons une série d'expériences dont le but est de corriger des erreurs linguistiques spécifiques au moyen de traits ciblés. Une de nos innovations est l'introduction des règles qui imposent ou interdisent certaines décisions locales, 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
L'apport du faisceau dans l'analyse syntaxique en dépendances par transitions : études de cas avec l'analyseur Talismane
No full textInternational audienceTransition-based dependency parsing often uses deterministic techniques, where each parse step provides a single solution as the input to the next step. The same is true for the entire analysis chain which transforms raw text into a dependency graph, generally composed of four modules (sentence detection, tokenising, pos-tagging and parsing): each module provides only a single solution to the following module. However, some ambiguities cannot be resolved without taking the next level into consideration. In this article, we present Talismane, an open-source suite of tools providing a complete statistical parser of French. More specifically, we study the contribution of a beam search to syntax parsing. Our analysis allows us to conclude on the most appropriate beam width (enabling us to attain an accuracy of 88.5%, slightly higher than comparable tools), and on the best strategies concerning beam propagation from one level of analysis to the next.L'analyse syntaxique (ou parsing) en dépendances par transitions se fait souvent de façon déterministe, où chaque étape du parsing propose une seule solution comme entrée de l'étape suivante. Il en va de même pour la chaîne complète d'analyse qui transforme un texte brut en graphe de dépendances, généralement décomposé en quatre modules (segmentation en phrases, en mots, étiquetage et parsing) : chaque module ne fournit qu'une seule solution au module suivant. On sait cependant que certaines ambiguïtés ne peuvent pas être levées sans prendre en considération le niveau supérieur. Dans cet article, nous présentons l'analyseur Talismane, outil libre et complet d'analyse syntaxique probabiliste du français, et nous étudions plus précisément l'apport d'une recherche par faisceau (beam search) à l'analyse syntaxique. Les résultats nous permettent à la fois de dégager la taille de faisceau la plus adaptée (qui permet d'atteindre un score de 88,5 % d'exactitude, légèrement supérieur aux outils comparables), ainsi que les meilleures stratégies concernant sa propagation
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Analyse syntaxique robuste du français (concilier méthodes statistiques et connaissances linguistiques dans l'outil Talismane)
No full textDans 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 de certains phénomènes spécifiques. D'abord nous décrivons le 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 comprenant quatre modules statistiques le découpage en phrases, la segmentation en mots, l'étiquetage morpho-syntaxique et le parsing ainsi que les diverses ressources linguistiques utilisées par le modèle de base. Nos premières expériences tentent d'identifier la meilleure configuration de base parmi de nombreuses configurations possibles. Ensuite nous explorons les améliorations apportées par la recherche par faisceau et la propagation du faisceau. Enfin nous présentons une série d'expériences dont le but est de corriger des erreurs linguistiques spécifiques au moyen de traits ciblés. Une de nos innovations est l'introduction des règles qui imposent ou interdisent certaines décisions locales, 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.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 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 our innovation 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.TOULOUSE2-SCD-Bib. electronique (315559903) / SudocSudocFranceF
Non-Projectivity in Serbian: Analysis of Formal and Linguistic Properties
Get PDFInternational audienceThis paper presents insights into non-projective relations in Serbian based on the analysis of an 81K token gold-standard corpus manually annotated for dependencies. We provide a formal profile of the non-projective dependencies found in the corpus, as well as a linguistic analysis of the underlying structures. We compare the observed properties of Serbian to those of other languages found in existing studies on non-projectivity
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