@inproceedings{herrera-etal-2024-regression,
title = "R{\'e}gression logistique parcimonieuse pour l{'}extraction automatique de r{\`e}gles de grammaire",
author = "Herrera, Santiago and
Corro, Caio and
Kahane, Sylvain",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.14",
pages = "211--218",
abstract = "Nous proposons une nouvelle approche pour extraire et explorer des motifs grammaticaux {\`a} partir de corpus arbor{\'e}s, dans le but de construire des r{\`e}gles de grammaire syntaxique. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous nous int{\'e}ressons {\`a} deux ph{\'e}nom{\`e}nes linguistiques, l{'}accord et l{'}ordre des mots, en utilisant un espace de recherche {\'e}tendu et en accordant une attention particuli{\`e}re au classement des r{\`e}gles. Pour cela, nous utilisons un classifieur lin{\'e}aire entra{\^\i}n{\'e} avec une p{\'e}nalisation L1 pour identifier les caract{\'e}ristiques les plus saillantes. Nous associons ensuite des informations quantitatives {\`a} chaque r{\`e}gle. Notre m{\'e}thode permet de d{\'e}couvrir des r{\`e}gles de diff{\'e}rentes granularit{\'e}s, certaines connues et d{'}autres moins. Dans ce travail, nous nous int{\'e}ressons aux r{\`e}gles issues d{'}un corpus du fran{\c{c}}ais.",
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<title>Régression logistique parcimonieuse pour l’extraction automatique de règles de grammaire</title>
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%X Nous proposons une nouvelle approche pour extraire et explorer des motifs grammaticaux à partir de corpus arborés, dans le but de construire des règles de grammaire syntaxique. Plus précisément, nous nous intéressons à deux phénomènes linguistiques, l’accord et l’ordre des mots, en utilisant un espace de recherche étendu et en accordant une attention particulière au classement des règles. Pour cela, nous utilisons un classifieur linéaire entraîné avec une pénalisation L1 pour identifier les caractéristiques les plus saillantes. Nous associons ensuite des informations quantitatives à chaque règle. Notre méthode permet de découvrir des règles de différentes granularités, certaines connues et d’autres moins. Dans ce travail, nous nous intéressons aux règles issues d’un corpus du français.
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[Régression logistique parcimonieuse pour l’extraction automatique de règles de grammaire](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.14) (Herrera et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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