Ingrid Falk


2017

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Towards a lexicon of event-selecting predicates for a French FactBank
Ingrid Falk | Fabienne Martin
Proceedings of the Workshop Computational Semantics Beyond Events and Roles

This paper presents ongoing work for the construction of a French FactBank and a lexicon of French event-selecting predicates (ESPs), by applying the factuality detection algorithm introduced in (Saurí and Pustejovsky, 2012). This algorithm relies on a lexicon of ESPs, specifying how these predicates influence the polarity of their embedded events. For this pilot study, we focused on French factive and implicative verbs, and capitalised on a lexical resource for the English counterparts of these verbs provided by the CLSI Group (Nairn et al., 2006; Karttunen, 2012).

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Towards an Inferential Lexicon of Event Selecting Predicates for French
Ingrid Falk | Fabienne Martin
IWCS 2017 - 12th International Conference on Computational Semantics - Long papers

2016

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Aspectual Flexibility Increases with Agentivity and ConcretenessA Computational Classification Experiment on Polysemous Verbs
Ingrid Falk | Fabienne Martin
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

We present an experimental study making use of a machine learning approach to identify the factors that affect the aspectual value that characterizes verbs under each of their readings. The study is based on various morpho-syntactic and semantic features collected from a French lexical resource and on a gold standard aspectual classification of verb readings designed by an expert. Our results support the tested hypothesis, namely that agentivity and abstractness influence lexical aspect.

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LVF-lemon ― Towards a Linked Data Representation of “Les Verbes français”
Ingrid Falk | Achim Stein
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

In this study we elaborate a road map for the conversion of a traditional lexical syntactico-semantic resource for French into a linguistic linked open data (LLOD) model. Our approach uses current best-practices and the analyses of earlier similar undertakings (lemonUBY and PDEV-lemon) to tease out the most appropriate representation for our resource.

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Automatic Identification of Aspectual Classes across Verbal Readings
Ingrid Falk | Fabienne Martin
Proceedings of the Fifth Joint Conference on Lexical and Computational Semantics

2014

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Part of Speech Tagging for New Words (Étiquetage morpho-syntaxique pour des mots nouveaux) [in French]
Ingrid Falk | Delphine Bernhard | Christophe Gérard | Romain Potier-Ferry
Proceedings of TALN 2014 (Volume 2: Short Papers)

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From the Culinary to the Political Meaning of “quenelle” : Using Topic Models For Identifying Novel Senses (De la quenelle culinaire à la quenelle politique : identification de changements sémantiques à l’aide des Topic Models) [in French]
Ingrid Falk | Delphine Bernhard | Christophe Gérard
Proceedings of TALN 2014 (Volume 2: Short Papers)

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From Non Word to New Word: Automatically Identifying Neologisms in French Newspapers
Ingrid Falk | Delphine Bernhard | Christophe Gérard
Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14)

In this paper we present a statistical machine learning approach to formal neologism detection going some way beyond the use of exclusion lists. We explore the impact of three groups of features: form related, morpho-lexical and thematic features. The latter type of features has not yet been used in this kind of application and represents a way to access the semantic context of new words. The results suggest that form related features are helpful at the overall classification task, while morpho-lexical and thematic features better single out true neologisms.

2012

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Classifying French Verbs Using French and English Lexical Resources
Ingrid Falk | Claire Gardent | Jean-Charles Lamirel
Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

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Representation of linguistic and domain knowledge for second language learning in virtual worlds
Alexandre Denis | Ingrid Falk | Claire Gardent | Laura Perez-Beltrachini
Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)

There has been much debate, both theoretical and practical, on how to link ontologies and lexicons in natural language processing (NLP) applications. In this paper, we focus on an application in which lexicon and ontology are used to generate teaching material. We briefly describe the application (a serious game for language learning). We then zoom in on the representation and interlinking of the lexicon and of the ontology. We show how the use of existing standards and of good practice principles facilitates the design of our resources while satisfying the expressivity requirements set by natural language generation.

2009

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Grouping Synonyms by Definitions
Ingrid Falk | Claire Gardent | Evelyne Jacquey | Fabienne Venant
Proceedings of the International Conference RANLP-2009

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Sens, synonymes et définitions
Ingrid Falk | Claire Gardent | Évelyne Jacquey | Fabienne Venant
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Cet article décrit une méthodologie visant la réalisation d’une ressource sémantique en français centrée sur la synonymie. De manière complémentaire aux travaux existants, la méthode proposée n’a pas seulement pour objectif d’établir des liens de synonymie entre lexèmes, mais également d’apparier les sens possibles d’un lexème avec les ensembles de synonymes appropriés. En pratique, les sens possibles des lexèmes proviennent des définitions du TLFi et les synonymes de cinq dictionnaires accessibles à l’ATILF. Pour évaluer la méthode d’appariement entre sens d’un lexème et ensemble de synonymes, une ressource de référence a été réalisée pour 27 verbes du français par quatre lexicographes qui ont spécifié manuellement l’association entre verbe, sens (définition TLFi) et ensemble de synonymes. Relativement à ce standard étalon, la méthode d’appariement affiche une F-mesure de 0.706 lorsque l’ensemble des paramètres est pris en compte, notamment la distinction pronominal / non-pronominal pour les verbes du français et de 0.602 sans cette distinction.

2007

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Évaluer SYNLEX
Ingrid Falk | Gil Francopoulo | Claire Gardent
Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

SYNLEX est un lexique syntaxique extrait semi-automatiquement des tables du LADL. Comme les autres lexiques syntaxiques du français disponibles et utilisables pour le TAL (LEFFF, DICOVALENCE), il est incomplet et n’a pas fait l’objet d’une évaluation permettant de déterminer son rappel et sa précision par rapport à un lexique de référence. Nous présentons une approche qui permet de combler au moins partiellement ces lacunes. L’approche s’appuie sur les méthodes mises au point en acquisition automatique de lexique. Un lexique syntaxique distinct de SYNLEX est acquis à partir d’un corpus de 82 millions de mots puis utilisé pour valider et compléter SYNLEX. Le rappel et la précision de cette version améliorée de SYNLEX sont ensuite calculés par rapport à un lexique de référence extrait de DICOVALENCE.

2006

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Extraction d’information de sous-catégorisation à partir des tables du LADL
Claire Gardent | Bruno Guillaume | Guy Perrier | Ingrid Falk
Actes de la 13ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Les tables du LADL (Laboratoire d’Automatique Documentaire et Linguistique) contiennent des données électroniques extensives sur les propriétés morphosyntaxiques et syntaxiques des foncteurs syntaxiques du français (verbes, noms, adjectifs). Ces données, dont on sait qu’elles sont nécessaires pour le bon fonctionnement des systèmes de traitement automatique des langues, ne sont cependant que peu utilisées par les systèmes actuels. Dans cet article, nous identifions les raisons de cette lacune et nous proposons une méthode de conversion des tables vers un format mieux approprié au traitement automatique des langues.