Analyse syntaxique ` a l’aide des tables du Lexique-Grammaire du fran¸cais

(1)

Analyse syntaxique ` a l’aide des tables du Lexique-Grammaire du fran¸cais

Elsa Tolone

Soutenance de th` ese, LIGM, Universit´ e Paris-Est, France

31 mars 2011

(2)

Analyse syntaxique

I

Construire la structure grammaticale d’une phrase pour lui donner du sens

→ expliciter les relations de d´ ependance entre les mots (entre sujet et verbe, verbe et objet, etc.)

Difficult´ e : Complexit´ e et grandeur de la langue

I

Applications :

I

Compr´ ehension de texte

I

Extraction d’information

I

Traduction

(3)

Analyseurs syntaxiques

I

Analyseurs :

I

symboliques = grammaire + lexique syntaxique qui sp´ ecifie le comportement grammatical de chaque mot de la langue

I

probabilistes = mod` ele acquis ` a partir d’un corpus annot´ e manuellement

I

Analyseur syntaxique symbolique retenu : FRMG [Thomasset & de La Clergerie 2005]

→ formalisme lexical utilis´ e par FRMG : Alexina, format du

lexique Lefff [Sagot 2010]

(4)

Exemple de d´ ependances avec FRMG

Paul s’adresse ` a Max

(5)

Tables du Lexique-Grammaire

I

Les tables du Lexique-Grammaire du fran¸cais = ressource lexicale tr` es riche

→ informations syntaxiques et syntaxico-s´ emantiques

I

Mais pas directement exploitables telles quelles dans un analyseur syntaxique

I

informations importantes non repr´ esent´ ees car implicites pour une table donn´ ee

I

format de repr´ esentation des informations lexicales non formalis´ e

I

il faut interfacer ces informations avec un analyseur syntaxique

symbolique r´ eel

(6)

Objectifs

Triple objectif :

I

convertir les tables du Lexique-Grammaire en un format TAL

→ permettre la diffusion dans des formats adapt´ es pour les futures utilisations

I

coupler le lexique syntaxique obtenu, nomm´ e LGLex

Lefff

, avec un analyseur syntaxique

→ avoir un format directement utilisable par un analyseur

I

´ evaluer l’analyseur obtenu en comparant FRMG

_Lefff

et FRMG

_LGLex

→ savoir si le Lexique-Grammaire peut ˆ etre utilis´ e dans un

analyseur syntaxique

(7)

1. Les tables du Lexique-Grammaire 2. Le lexique LGLex

3. Conversion de LGLex en un lexique au format Alexina 4. Int´ egration dans l’analyseur syntaxique FRMG

5. ´ Evaluation et discussion

(8)

1 Les tables du Lexique-Grammaire

(9)

Tables du Lexique-Grammaire

D´ evelopp´ ees manuellement depuis plus de 40 ans par le LADL [Gross 1975] , puis l’Equipe d’Informatique Linguistique du LIGM (Universit´ e Paris-Est)

I

Etude de la syntaxe d’une phrase ´ ´ el´ ementaire (ou cadre de sous-cat´ egorisation)

ex : N0 V ` a N1

I

Cat´ egories concern´ ees : verbes, adverbes, noms et adjectifs pr´ edicatifs et expressions fig´ ees pour le fran¸ cais

→ certaines propri´ et´ es en commun = classes

I

Les diff´ erents emplois sont distingu´ es (ex : cuisiner)

(10)

Principe

I

Chaque classe est cod´ ee dans une table :

I

lignes = entr´ ees lexicales (mots)

I

colonnes = propri´ et´ es syntaxico-s´ emantiques

I

Propri´ et´ es :

I

constructions

I

autres propri´ et´ es (distributionnelles, morphologiques, transformationnelles, s´ emantiques, etc.)

ex : N0 = : Nhum → nom humain

I

Chaque propri´ et´ e test´ ee pour chaque entr´ ee

→ codage binaire :

I

+ : propri´ et´ e accept´ ee

I

− : propri´ et´ e non accept´ ee

I

Propri´ et´ es d´ efinitoires pour chaque classe

dont une construction de base

(11)

Extrait de la table des verbes de la classe 33

Construction de base : N0 V ` a N1

(12)

Bilan

I

Inventaire [Tolone 2009] :

I

67 classes de verbes simples

I

13 867 entr´ ees pour 5 738 lemmes distincts

I

78 classes de noms pr´ edicatifs simples et compos´ es (noms avec argument(s) qui sont ´ etudi´ es avec leur verbes support)

I

12 696 entr´ ees pour 8 531 lemmes distincts ex : Luc monte une attaque contre le fort

I

69 classes d’expressions fig´ ees, principalement verbales et adjectivales

I

39 628 entr´ ees pour 38 658 lemmes distincts ex : arriver ` a la cheville de qq’un, ˆ etre ` a la retraite

I

32 classes d’adverbes simples et (semi-)fig´ es (adverbes en -ment et locutions adverbiales)

I

10 488 entr´ ees pour 9 326 lemmes distincts

ex : [changer] du jour au lendemain

(13)

Historique des versions

Lexique riche ` a large couverture disponible sur http://infolingu.univ-mlv.fr/

I

version 1 = format d’origine

I

version 2 = 1` eres tables en ligne (60% seulement)

I

version 3 = depuis ma th` ese, dans les diff´ erents formats de lexique :

I

tables → lisibilit´ e pour les linguistes

I

LGLex → format d’´ echange

I

LGLex

_Lefff

→ format d’int´ egration dans un analyseur

(14)

Probl` emes

I

Noms diff´ erents pour une mˆ eme propri´ et´ e

→ Harmonisation des intitul´ es de colonnes ex : [extrap] et il V N0 W

I

Propri´ et´ es pas d´ efinies clairement

→ Documentation des propri´ et´ es

I

Propri´ et´ es d´ efinitoires implicites (litt´ erature)

→ Constante + ou − pour l’ensemble de la table

I

Entr´ ees pas ` a jour dans les tables

→ Ajout des entr´ ees manquantes

I

Entr´ ees non cod´ ees (∼)

→ Codage d’entr´ ee

(15)

Tables des classes

Propri´ et´ es d´ efinitoires → ` a d´ ecrire dans des tables des classes (1 par cat´ egorie) :

I

colonnes = toutes les propri´ et´ es syntaxiques r´ epertori´ ees pour la cat´ egorie concern´ ee (apr` es harmonisation)

I

lignes = classes d´ efinies pour cette cat´ egorie

I

intersection ligne/colonne :

I

o = propri´ et´ e explicitement cod´ ee dans la table concern´ ee

I

+ (resp. −) = la propri´ et´ e correspondante est v´ erifi´ ee (resp.

non v´ erifi´ ee) par tous les ´ el´ ements de la classe

I

? = non encore renseign´ e

Table des classes cr´ e´ ee pour chaque cat´ egorie [Tolone et al. 2010]

(16)

Extrait de la tables des classes des verbes

(17)

Verbes simples : les compl´ etives et les infinitives

I

Modifications de la construction de base [Tolone 2010]

Tables Construction de base Construction de base Colonnes cod´ees

d’origine actuelle dans la table

6, 7, N0 V Qu P N0 V N1 N1 = : Qu Pind

8, 9, N1 = : Qu Psubj

10, 14, N1 = : si P ou si P

15 N1 = : ce(ci+la)

N1 = : Nhum N1 = : N-hum N1 = : le fait Qu P I Max croit que Luc est malade

I Max craint qu’Ida ne parte

[Gross 1975]

(18)

Verbes de BGL (2)

I

Eclatement en plusieurs classes ´ [Tolone et al. 2010]

Table Construction de base d’origine Construction de base actuelle

35L N0 V Loc N1 N0 V Loc N1 source Loc N2 destination I Paul a bondi du tabouret sur la table

I Paul a bondi du tabouret I Paul a bondi sur la table

Table Construction de base actuelle 35LS N0 V Loc N1 source

I Le train a d´eraill´e de la voie Table Construction de base actuelle 35LD N0 V Loc N1 destination

I Le bateau s’enfonce dans les flots

[Boons et al. 1976a]

(19)

Expressions fig´ ees (M. Gross)

I

Reconstitution des constructions de base ` a partir des colonnes lexicales apr` es avoir ´ et´ e harmonis´ ees [Tolone et al. 2010]

Table Construction de base

EPCPN N0 être Prép1 Det1 C1 Prép2 N2

<ENT>être <ENT>Prép1 <ENT>Det1 <ENT>C1 <ENT>Prép2

ˆ

etre en <E> accord avec

ˆ

etre de la mˆeme force que

ˆ

etre `a la fronti`ere entre

Table: Extrait de la table EPCPN des expressions fig´ ees (colonnes

lexicales)

(20)

Adverbes en -ment

I

Clarification des constructions de base [Tolone et al. 2010]

Table Construction de base Exemple

ADVM... N0 V Adv W Ce livre est en venteexclusivementsur ce site

*Exclusivement, ce livre est en vente sur ce site ADVMP Adv, N0 V W Ce livre est en venterégulièrementsur ce site ADVMS Régulièrement, ce livre est en vente sur ce site ADVMTF *Régulièrement, ce livre n’est pas en vente

sur ce site

ADVMP Adv, N0 ne V pas W Ce concert estmusicalementune réussite Musicalement, ce concert est une réussite Musicalement, ce concert n’est pas une réussite

[Molinier & Levrier 2000]

(21)

Adverbes (semi-)fig´ es

I

Reconstitution de la structure de l’adverbe ` a partir des colonnes lexicales apr` es avoir ´ et´ e harmonis´ ees [Tolone et al.

2010]

Table Structure de l’adverbe Exemple

PCPC Pr´ep1 Det1 C1 Pr´ep2 Det2 C2 [changer] du jour au lendemain

I

D´ efinition des constructions de base (approximation)

Table Construction de base P... N0 V Adv W

Adv, N0 V W Adv, N0 ne V pas W

[Gross 1986]

(22)

2. Le lexique LGLex

(23)

LGLex

Table des classes → possibilit´ e d’extraire un lexique syntaxique pour chaque cat´ egorie ` a partir des tables [Constant & Tolone 2010] :

I

nomm´ e lexique LGLex

I

conversion depuis les tables Excel ou CSV grˆ ace ` a l’outil LGExtract

I

format d’´ echange, reposant sur les mˆ emes concepts linguistiques que ceux qui sont manipul´ es dans les tables

I

format textuel ou XML

I

version 3.3 contenant LGLex pour chaque cat´ egorie disponible

sur http://infolingu.univ-mlv.fr/

(24)

Format du lexique LGLex

I

ID=cat´ egorie numTable numEntr´ ee

I

lexical-info=[...] → lemme et ses informations lexicales (auxiliaires, verbes supports, d´ eterminants, pr´ epositions)

I

args=(...) → arguments et leurs distributions accompagn´ ees d’autres informations (traits s´ emantiques, mode de la compl´ etive, argument contrˆ ol´ e par l’infinitive, pr´ epositions)

I

all-constructions=[absolute=(...), relative=(...)] → liste des constructions accept´ ees (soit nomm´ ees de fa¸ con compl` ete avec tous les ´ el´ ements dans l’ordre, soit transformations ` a partir de la construction de base, mais aussi r´ eductions de GN, structures des adverbes fig´ es, etc.)

I

example=[...] → exemple illustrant l’entr´ ee

(25)

Extrait du lexique LGLex (verbe)

ID=V 36SL 28

lexical-info=[cat=”verb”,verb=[lemma=”clouer”],prepositions=(preposition=[id=”2”,list=(prep=”avec”)]) locatifs=(locatif=[id=”2”,list=()],aux-list=())]

args=(

const=[pos=”0”,dist=(comp=[cat=”NP”,hum=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(), origin=(orig=”N0 = : Nhum”)],

const=[pos=”1”,dist=(comp=[cat=”NP”,nothum=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(), origin=(orig=”N1 = : N-hum”)])])

const=[pos=”2”,dist=(comp=[cat=”NP”,destination=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(prep=”`a”,prep=”sur”), origin=(orig=”Loc N2 = : `a N2 destination”,orig=”Loc N2 = : sur N2 destination”)])],

all-constructions=[absolute=(construction=”true : :N0 V N1 Loc N2”,construction=”o : :N0 V N1”, construction=”true : :N0 V N1 Pr´ep N2”, construction=”true : :N0 V N1 et N2”

construction=”o : :N0 V N1 de N3 attache”,construction=”o : :N0 V N1hum Loc N2abs”, construction=”o : :N3 attache V N1”,construction=”o : :N0 V N1 + 2”),

relative=(construction=”[passif par]”)]

example=[example=”Max a clou´e cette planche(avec+contre+sur)celle-l`a”]

I

entr´ ee clouer V 36SL 28

I

Reste ` a faire : interpr´ eter les constructions

(26)

3. Conversion de LGLex en un lexique au format

Alexina

(27)

L’analyseur syntaxique ^FRMG

FRMG est un analyseur TAG du fran¸cais [Thomasset & de La Clergerie 2005] :

I

issu de la compilation d’une m´ eta-grammaire

I

tr` es compacte grˆ ace ` a la factorisation des arbres

I

exploitant les fonctionnalit´ es de DyALog (environnement de programmation en logique) FRMG s’int` egre dans une chaˆıne de traitement :

I

en amont

I

SXPipe : segmentation, token, corrections, entit´ es nomm´ ees

I

Lefff : lexique morphosyntaxique et syntaxique du fran¸ cais

I

en aval, module de d´ esambigu¨ısation (bas´ e sur des

heuristiques)

(28)

Le Lefff

I

Le Lefff (Lexique des Formes Fl´ echies du Fran¸ cais) est un lexique morphologique et syntaxique pour le fran¸ cais [Sagot 2010]

I

` a large couverture (536 375 entr´ ees correspondant ` a 110 477 lemmes distincts couvrant toutes les cat´ egories)

I

librement distribu´ e (licence LGPL-LR)

I

Il repose sur l’architecture Alexina de mod´ elisation et d’acquisition de lexiques morphologiques et syntaxiques

→ valid´ e ensuite tr` es largement manuellement, notamment

pour les verbes

(29)

Alexina

Architecture ` a deux niveaux

I

Le lexique intensionnel

I

associe ` a chaque entr´ ee (emploi d’un lemme) un cadre de sous-cat´ egorisation canonique

I

liste les redistributions possibles ` a partir de ce cadre

I

Le processus de compilation du lexique intensionnel en

lexique extensionnel construit diff´ erentes entr´ ees pour chaque

forme fl´ echie du lemme et chaque redistribution possible

(30)

Alexina sur un exemple

I

Exemple d’entr´ ee intentionnelle : clarifier 1 v-er:std

100;Lemma;v;

<Suj:cln|scompl|sinf|sn,Obj:(cla|scompl|sn)>;

%ppp employ´ e comme adj,%actif,%se moyen impersonnel,

%passif impersonnel,%passif

I

Fonctions syntaxiques (cf. Dicovalence) : Suj, Obj, Obj` a, Objde, Loc, Dloc, Att, Obl/Obl2

I

R´ ealisations : directes (sn, sa, sinf, scompl, qcompl) ;

clitiques (cln, cla, cld, y, en) ; pr´ epositionnelles (prep+directe, p.ex. par-sn, ` a-sinf, de-scompl)

I

Redistributions : %actif, %passif, %se neutre,

%actif impersonnel, etc.

(31)

Le processus de conversion

I

Conversion des tables du Lexique-Grammaire vers le formalisme Alexina pas directe [Tolone & Sagot 2011]

I

definition formelle ou interpr´ etation dynamique de tous les noms de propri´ et´ es

Exemple :

I

N0 V N1 → construction de base

I

N0 V → effacement du N1

I

N0 V N1 ` a N2 → allongement de la construction de base

I

N0 V Qu P → r´ ealisation du N1

I

[passif par] → redistribution passive

I

informations additionnelles importantes compl´ et´ ees grˆ ace ` a des heuristiques ou ` a partir d’autres ressources lexicales

I

le nom de chaque fonction syntaxique, les ph´ enom` enes

d’attribution, les informations morphologiques, etc.

(32)

L’exemple pr´ ec´ edent du lexique LGLex (verbe)

ID=V 36SL 28

lexical-info=[cat=”verb”,verb=[lemma=”clouer”],prepositions=(preposition=[id=”2”,list=(prep=”avec”)]) locatifs=(locatif=[id=”2”,list=()]),aux-list=()]

args=(

const=[pos=”0”,dist=(comp=[cat=”NP”,hum=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(), origin=(orig=”N0 = : Nhum”)],

comp=[cat=”NP”,introd-prep=(),introd-loc=(),nothum=”true”, origin=(orig=”N0 = : N-hum”)])],

const=[pos=”1”,dist=(comp=[cat=”NP”,nothum=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(), origin=(orig=”N1 = : N-hum”)])])

const=[pos=”2”,dist=(comp=[cat=”NP”,destination=”true”,introd-prep=(),introd-loc=(prep=”`a”,prep=”sur”), origin=(orig=”Loc N2 = : `a N2 destination”,orig=”Loc N2 = : sur N2 destination”)])],

all-constructions=[absolute=(construction=”true : :N0 V N1 Loc N2”,construction=”o : :N0 V N1”, construction=”true : :N0 V N1 Pr´ep N2”, construction=”true : :N0 V N1 et N2”

construction=”o : :N0 V N1 de N3 attache”,construction=”o : :N0 V N1hum Loc N2abs”, construction=”o : :N3 attache V N1”,construction=”o : :N0 V N1 + 2”),

relative=(construction=”[passif par]”)]

example=[example=”Max a clou´e cette planche(avec+contre+sur)celle-l`a”]

I

entr´ ee clouer V 36SL 28

(33)

R´ esultat de la conversion sur l’exemple pr´ ec´ edent

clouer V 36SL 28 v-er :std 100 ;Lemma ;v ;

<Suj :cln|sn,Obj :sn,Loc :(` a-sn|sur-sn|avec-sn)> ;

cat=v ;@SujNhum ;@ObjN-hum ;

%actif,%passif,%ppp employ´ e comme adj

I

Max a clou´ e ces planches au mur

I

Max a clou´ e ces planches

I

Cette planche a ´ et´ e clou´ ee au mur par Max

I

Cette planche est clou´ ee au mur par Max

I

etc.

(34)

Autre extrait du lexique LGLex (nom)

ID=N aa 18

lexical-info=[cat=”noun”,noun=[notperm=[complete=”considération”],noun1=”considération”]], Vsup=[cat=”verb”,list=(value=”ressentir”,value=”éprouver”,value=”avoir”)],

Vsup2=[cat=”verb”,list=(value=”avoir”,value=”ˆetre l’objet de”,value=”faire l’objet de”)], detN=[list-det-modif=(det-modif=[det=”du+de l’+de la”,modif=”false”],

det-modif=[det=”un+une”,modif=”true”]),prepositions=(preposition=[id=”1”,list=(prep=”pour”)])]

args=(

const=[pos=”0”,dist=(comp=[cat=”NP”,hum=”true”])],

const=[pos=”1”,dist=(comp=[cat=”NP”,nothum=”true”],comp=[cat=”NP”,hum=”true”])]) all-constructions=[absolute=(construction=”true::N0 avoir Det N Pr´ep N1”),

construction=”true::N1 avoir Det N de N0”, reductionsGN=(construction=”::le N de N0 Pr´ep N1”),relative=(),verbales=()]

example=[example=”Max a de la consid´eration pour (ce geste+Luc)”]

I

Max a de la consid´ eration pour (ce geste+Luc)

I

(Ce geste+Luc) a la consid´ eration de Max

[G. Gross 1989]

(35)

R´ esultat de la conversion

consid´ eration N aa 18 nc-2f

100;Lemma;cf;

<Suj:cln|sn,Obl:pour-sn>;

cat=nc;@SujNhum;@OblN-hum;@OblNhum;

lightverb=avoir|ressentir|´ eprouver;

%default consid´ eration N aa 18 nc-2f

100;Lemma;cf;

<Suj:cln|sn,Objde:de-sn>;

cat=nc;@SujNhum;

lightverb=avoir;

%default

Version 3.3 contenant les verbes et les noms disponible sur http://infolingu.univ-mlv.fr/

I

Reste ` a convertir : expressions fig´ ees et adverbes

(36)

Lexique obtenu : LGLex _Lefff

I

verbes : LGLex

Lefff

contient 16 955 entr´ ees pour 5 723 lemmes verbaux diff´ erents (2,96 entr´ ees/lemme)

I

A titre de comparaison, le ` Lefff contient seulement 7 072 entr´ ees verbales pour 6 818 lemmes verbaux distincts (1,04 entr´ ees/lemme)

I

noms pr´ edicatifs : LGLex

Lefff

contient 17 517 entr´ ees pour 8 363 lemmes diff´ erents (2,09 entr´ ees/lemme)

I

Le Lefff ne contient que 218 entr´ ees de noms pr´ edicatifs

(1 entr´ ee/lemme)

(37)

4. Int´ egration dans l’analyseur syntaxique ^FRMG

(38)

Int´ egration dans l’analyseur syntaxique FRMG

Il faut donc :

I

remplacer les entr´ ees verbales du Lefff par LGLex

_Lefff

I

ajouter les entr´ ees nominales de LGLex

_Lefff

I

conserver les autres entr´ ees du Lefff

I

compl´ eter le r´ esultat par diverses entr´ ees verbales venant du Lefff, qui ne font pas partie du lexique LGLex

I

entr´ ees pour les auxiliaires et semi-auxiliaires

I

certains verbes ` a mont´ ee

I

les verbes impersonnels

I

construire la base de donn´ ees lexicales correspondantes

I

sp´ ecifier ` a FRMG d’utiliser cette derni` ere

(39)

5. ´ Evaluation et discussion

(40)

Protocole utilis´ e

I

Nous avons ´ evalu´ e FRMG

_Lefff

et FRMG

_LGLex

en analysant la partie annot´ ee manuellement de la 1` ere campagne Passage de 2007 [Hamon et al. 2008]

I

4 306 phrases du corpus EASy annot´ e en 2004 + 500 nouvelles phrases : styles vari´ es (journalistique, m´ edical, oral, questions, litt´ eraire, etc.)

I

m´ etriques utilis´ ees : celles d´ efinies ` a l’occasion de la campagne EASy d’´ evaluation des analyseurs syntaxiques [Paroubek et al.

2006]

I

´ evaluation en chunks et en relations (∼ d´ ependances entre

mots pleins)

(41)

Pr´ ecautions

I

FRMG utilise les entr´ ees converties ` a partir des tables, et non pas les entr´ ees telles qu’elles sont dans les tables

→ erreurs dˆ ues ` a la conversion

I

la majorit´ e des noms pr´ edicatifs n’ont pas pu ˆ etre ´ evalu´ es car FRMG ne prend que ceux n’ayant pas de d´ eterminant

I

Passage ne permet pas d’´ evaluer toutes les informations contenues dans les tables (informations s´ emantiques par ex.)

I

le Lefff a ´ et´ e d´ evelopp´ e en parall` ele aux campagnes EASy et Passage, contrairement aux tables

I

LGLex

_Lefff

ne contient pas toutes les entr´ ees verbales

n´ ecessaires, puisque tous les verbes ne sont pas cod´ es

(42)

R´ esultats

R´ esultats comparatifs Passage de FRMG

_Lefff

et FRMG

_LGLex

(pourcentages de f-mesure) :

Chunks Relations

Sous-corpus FRMGLefff FRMGLGLex FRMGLefff FRMGLGLex

general_lemonde 88.22% 84.60% 62.73% 59.01%

litteraire_2 88.91% 88.46% 65.28% 62.43%

mail_9 82.60% 81.90% 58.55% 56.00%

medical_3 85.04% 85.89% 64.79% 65.26%

oral_delic_4 78.80% 81.79% 51.67% 51.14%

questions_amaryllis 91.30% 90.73% 66.56% 64.77%

total 87.05% 85.53% 63.10% 60.25%

Temps d’analyse plus ´ elev´ es avec FRMG

_LGLex

qu’avec FRMG

_Lefff

: temps m´ edian par phrase de 0,62 s contre 0,26 s

I

ceci provient du nombre d’entr´ ees par lemme 3 plus ´ elev´ e dans

LGLex que dans le Lefff

(43)

I

FRMG

_LGLex

donne de meilleurs r´ esultats que FRMG

_Lefff

pour certaines relations

I

relations « classiques » MOD A (modifieur-adjectif) et MOD R (modifieur-adverbe)

I

relations « difficiles » MOD P (modifieur-pr´ eposition) et APP (apposition)

I

la relation ATB SO (attribut du sujet ou de l’objet) est celle pour laquelle la diff´ erence en rappel est la plus importante (34,0% contre 58,4%) ;

I

les tables du Lexique-Grammaire encodent tr` es peu

d’informations sur les ph´ enom` enes d’attribution, mais cela

peut aussi ˆ etre dˆ u aux erreurs de la r´ ef´ erence Passage

(44)

Conclusions et perspectives

(45)

Version 3.3 des tables du Lexique-Grammaire

L’ensemble des tables disponible sous licence LGPL-LR sur http://infolingu.univ-mlv.fr/

I

Verbes simples :

I

67 tables + la table des classes (551 propri´ et´ es)

I

index de toutes les entr´ ees

I

documentation des propri´ et´ es

I

formules d´ efinitoires de chaque table

I

arbre classification

I

Noms pr´ edicatifs simples et compos´ es :

I

78 tables + la table des classes (496 propri´ et´ es)

I

Expressions fig´ ees :

I

69 tables + la table des classes (276 propri´ et´ es)

I

Adverbes simples et (semi-)fig´ ees :

I

32 tables + la table des classes (159 propri´ et´ es)

(46)

Poursuite de la m´ ethode

Optimiser l’utilisation des donn´ ees lexicales du Lexique-Grammaire pour l’analyse syntaxique

I

coder les entr´ ees manquantes ou non cod´ ees dans les tables

I

coder la table des classes pour chaque cat´ egorie

I

am´ eliorer/corriger le processus de conversion

I

appliquer cette technique aux tables du Lexique-Grammaire pour les autres cat´ egories

I

g´ en´ eraliser cette m´ ethode pour les autres langues pour

lesquelles des tables du Lexique-Grammaire ` a large-couverture

sont disponibles (par exemple, le grec)

(47)

Am´ elioration de ^FRMG _LGLex et de LGLex

I

Am´ elioration de FRMG

_LGLex

:

I

coupler les 2 variantes de l’analyseur pour garder un maximum d’analyses compl` etes, bien meilleures que les analyses partielles

I

d´ etecter des erreurs, notamment au moyen de techniques automatiques, telles que la fouille d’erreurs dans les sorties d’analyseurs syntaxiques [Sagot & de La Clergerie 2008])

I

int´ egrer les noms pr´ edicatifs avec d´ eterminants

I

Am´ elioration du lexique obtenu :

I

grˆ ace ` a un corpus annot´ e, d´ eduire les poids permettant de rep´ erer les emplois rares

I

fusionner avec d’autres ressources lexicales

I

utilisation du lexique dans d’autres syst` emes de TAL

(48)

R´ ef´ erences

I

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Liens

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Manuscrit :

http://www-igm.univ-mlv.fr/~tolone/phd.pdf

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