Antoine Rozenknop


2019

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Representation Learning and Dynamic Programming for Arc-Hybrid Parsing
Joseph Le Roux | Antoine Rozenknop | Mathieu Lacroix
Proceedings of the 23rd Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL)

We present a new method for transition-based parsing where a solution is a pair made of a dependency tree and a derivation graph describing the construction of the former. From this representation we are able to derive an efficient parsing algorithm and design a neural network that learns vertex representations and arc scores. Experimentally, although we only train via local classifiers, our approach improves over previous arc-hybrid systems and reach state-of-the-art parsing accuracy.

2016

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Dependency Parsing with Bounded Block Degree and Well-nestedness via Lagrangian Relaxation and Branch-and-Bound
Caio Corro | Joseph Le Roux | Mathieu Lacroix | Antoine Rozenknop | Roberto Wolfler Calvo
Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

2014

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Syntactic Parsing and Compound Recognition via Dual Decomposition: Application to French
Joseph Le Roux | Antoine Rozenknop | Matthieu Constant
Proceedings of COLING 2014, the 25th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers

2013

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Combining PCFG-LA Models with Dual Decomposition: A Case Study with Function Labels and Binarization
Joseph Le Roux | Antoine Rozenknop | Jennifer Foster
Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

2009

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Annotation fonctionnelle de corpus arborés avec des Champs Aléatoires Conditionnels
Erwan Moreau | Isabelle Tellier | Antonio Balvet | Grégoire Laurence | Antoine Rozenknop | Thierry Poibeau
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

L’objectif de cet article est d’évaluer dans quelle mesure les “fonctions syntaxiques” qui figurent dans une partie du corpus arboré de Paris 7 sont apprenables à partir d’exemples. La technique d’apprentissage automatique employée pour cela fait appel aux “Champs Aléatoires Conditionnels” (Conditional Random Fields ou CRF), dans une variante adaptée à l’annotation d’arbres. Les expériences menées sont décrites en détail et analysées. Moyennant un bon paramétrage, elles atteignent une F1-mesure de plus de 80%.

2004

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Speech Recognition Simulation and its Application for Wizard-of-Oz Experiments
Alex Trutnev | Antoine Rozenknop | Martin Rajman
Proceedings of the Fourth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’04)

2003

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Apprentissage discriminant pour les Grammaires à Substitution d’Arbres
Antoine Rozenknop | Jean-Cédric Chappelier | Martin Rajman
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Les grammaires stochastiques standards utilisent des modèles probabilistes de nature générative, fondés sur des probabilités de récriture conditionnées par le symbole récrit. Les expériences montrent qu’elles tendent ainsi par nature à pénaliser les dérivations les plus longues pour une mˆeme entrée, ce qui n’est pas forcément un comportement souhaitable, ni en analyse syntaxique, ni en reconnaissance de la parole. Dans cet article, nous proposons une approche probabiliste non-générative du modèle STSG (grammaire stochastique à substitution d’arbres), selon laquelle les probabilités sont conditionnées par les feuilles des arbres syntaxiques plutˆot que par leur racine, et qui par nature fait appel à un apprentissage discriminant. Plusieurs expériences sur ce modèle sont présentées.

2002

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Une grammaire hors-contexte valuée pour l’analyse syntaxique
Antoine Rozenknop
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Les grammaires hors-contexte stochastiques sont exploitées par des algorithmes particulièrement efficaces dans des tâches de reconnaissance de la parole et d’analyse syntaxique. Cet article propose une autre probabilisation de ces grammaires, dont les propriétés mathématiques semblent intuitivement plus adaptées à ces tâches que celles des SCFG (Stochastique CFG), sans nécessiter d’algorithme d’analyse spécifique. L’utilisation de ce modèle en analyse sur du texte provenant du corpus Susanne peut réduire de 33% le nombre d’analyses erronées, en comparaison avec une SCFG entraînée dans les mêmes conditions.

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Polynomial Tree Substitution Grammars: Characterization and New Examples
Jean-Cédric Chappelier | Martin Rajman | Antoine Rozenknop
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Polynomial Tree Substitution Grammars, a subclass of STSGs for which finding the most probable parse is no longer NP-hard but polynomial, are defined and characterized in terms of general properties on the elementary trees in the grammar. Various sufficient and easy to compute properties for a STSG to be polynomial are presented. The min-max selection principle is shown to be one such sufficient property. In addition, another, new, instance of a sufficient property, based on lexical heads, is presented. The performances of both models are evaluated on several corpora.

2001

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Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes
Romaric Besançon | Antoine Rozenknop | Jean-Cédric Chappelier | Martin Rajman
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.

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Algorithme de décodage de treillis selon le critère du coût moyen pour la reconnaissance de la parole
Antoine Rozenknop | Marius Silaghi
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Les modèles de langage stochastiques utilisés pour la reconnaissance de la parole continue, ainsi que dans certains systèmes de traitement automatique de la langue, favorisent pour la plupart l’interprétation d’un signal par les phrases les plus courtes possibles, celles-ci étant par construction bien souvent affectées des coûts les plus bas. Cet article expose un algorithme permettant de répondre à ce problème en remplaçant le coût habituel affecté par le modèle de langage par sa moyenne sur la longueur de la phrase considérée. Cet algorithme est très général et peut être adapté aisément à de nombreux modèles de langage, y compris sur des tâches d’analyse syntaxique.