The casual, neutral, and formal language registers are highly perceptible in discourse productions. However, they are still poorly studied in Natural Language Processing (NLP), especially outside English, and for new textual types like tweets. To stimulate research, this paper introduces a large corpus of 228,505 French tweets (6M words) annotated in language registers. Labels are provided by a multi-label CamemBERT classifier trained and checked on a manually annotated subset of the corpus, while the tweets are selected to avoid undesired biases. Based on the corpus, an initial analysis of linguistic traits from either human annotators or automatic extractions is provided to describe the corpus and pave the way for various NLP tasks. The corpus, annotation guide and classifier are available on http://tremolo.irisa.fr.

Des registres tels que familier, courant et soutenu sont un phénomène immédiatement perceptible par tout locuteur d’une langue. Ils restent encore peu étudiés en traitement des langues (TAL), en particulier en dehors de l’anglais. Cet article présente un large corpus de tweets en français annotés en registres de langue. L’annotation intègre des marqueurs propres à ce type de textes (tels que les émoticônes ou les hashtags) et habituellement évincés dans les travaux en TAL. À partir d’une graine annotée manuellement en proportion d’appartenance aux registres, un classifieur de type CamemBERT est appris et appliqué sur un large ensemble de tweets. Le corpus annoté en résultant compte 228 505 tweets pour un total de 6 millions de mots. Des premières analyses statistiques sont menées et permettent de conclure à la qualité du corpus présenté. Le corpus ainsi que son guide d’annotation sont mis à la disposition de la communauté scientifique.

Children have less linguistic skills than adults, which makes it more difficult for them to understand some texts, for instance when browsing the Internet. In this context, we present a novel method which predicts the minimal age from which a text can be understood. This method analyses each sentence of a text using a recurrent neural network, and then aggregates this information to provide the text-level prediction. Different approaches are proposed and compared to baseline models, at sentence and text levels. Experiments are carried out on a corpus of 1, 500 texts and 160K sentences. Our best model, based on LSTMs, outperforms state-of-the-art results and achieves mean absolute errors of 1.86 and 2.28, at sentence and text levels, respectively.

Les registres de langue sont un trait stylistique marquant dans l’appréciation d’un texte ou d’un discours. Cependant, il sont encore peu étudiés en traitement automatique des langues. Dans cet article, nous présentons une approche semi-supervisée permettant la construction conjointe d’un corpus de textes étiquetés en registres et d’un classifieur associé. Cette approche s’appuie sur un ensemble initial et restreint de données expertes. Via une collecte automatique et massive de pages web, l’approche procède par itérations en alternant l’apprentissage d’un classifieur intermédiaire et l’annotation de nouveaux textes pour augmenter le corpus étiqueté. Nous appliquons cette approche aux registres familier, courant et soutenu. À l’issue du processus de construction, le corpus étiqueté regroupe 800 000 textes et le classifieur, un réseau de neurones, présente un taux de bonne classification de 87 %.

L’article présente une étude des descripteurs linguistiques pour la caractérisation d’un texte selon son registre de langue (familier, courant, soutenu). Cette étude a pour but de poser un premier jalon pour des tâches futures sur le sujet (classification, extraction de motifs discriminants). À partir d’un état de l’art mené sur la notion de registre dans la littérature linguistique et sociolinguistique, nous avons identifié une liste de 72 descripteurs pertinents. Dans cet article, nous présentons les 30 premiers que nous avons pu valider sur un corpus de textes français de registres distincts.

In this paper, we present our proposed system (EXPR) to participate in the hypernym discovery task of SemEval 2018. The task addresses the challenge of discovering hypernym relations from a text corpus. Our proposal is a combined approach of path-based technique and distributional technique. We use dependency parser on a corpus to extract candidate hypernyms and represent their dependency paths as a feature vector. The feature vector is concatenated with a feature vector obtained using Wikipedia pre-trained term embedding model. The concatenated feature vector fits a supervised machine learning method to learn a classifier model. This model is able to classify new candidate hypernyms as hypernym or not. Our system performs well to discover new hypernyms not defined in gold hypernyms.

Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.