The Knowledge-Aware Visual Question Answering about Entity task aims to disambiguate entities using textual and visual information, as well as knowledge. It usually relies on two independent steps, information retrieval then reading comprehension, that do not benefit each other. Retrieval Augmented Generation (RAG) offers a solution by using generated answers as feedback for retrieval training. RAG usually relies solely on pseudo-relevant passages retrieved from external knowledge bases which can lead to ineffective answer generation. In this work, we propose a multi-level information RAG approach that enhances answer generation through entity retrieval and query expansion. We formulate a joint-training RAG loss such that answer generation is conditioned on both entity and passage retrievals. We show through experiments new state-of-the-art performance on the VIQuAE KB-VQA benchmark and demonstrate that our approach can help retrieve more actual relevant knowledge to generate accurate answers.

This paper presents the creation of Hostomytho, a game with a purpose intended for evaluating the quality of synthetic biomedical texts through multiple mini-games. Hostomytho was developed entirely using open source technologies both for internet browser and mobile platforms (IOS & Android). The code and the annotations created for synthetic clinical cases in French will be made freely available.

Les méthodes d’apprentissage avec peu d’exemples pour l’extraction d’événements sont développées pour réduire le coût d’annotation des données. Cependant, la plupart des études sur cette tâche se concentrent uniquement sur la détection des déclencheurs d’événements et aucune étude n’a été proposée sur l’extraction d’arguments dans un contexte de méta-apprentissage. Dans cet article, nous étudions l’extraction d’arguments d’événements avec peu d’exemples en exploitant des réseaux prototypiques et en considérant la tâche comme un problème de classification de relations. De plus, nous proposons d’améliorer les représentations des relations en injectant des connaissances syntaxiques dans le modèle par le biais de réseaux de convolution sur les graphes. Nos évaluations montrent que cette approche obtient de bonnes performances sur ACE 2005 dans plusieurs configurations avec peu d’exemples et soulignent l’importance des connaissances syntaxiques pour cette tâche.

Les chaînes de traitement d’analyses de données biologiques utilisées en bioinformatique sont une solution pour la portabilité et la reproductibilité des analyses. Ces chaînes figurent à la fois sous forme descriptive dans des articles scientifiques et/ou sous forme de codes dans des dépôts. L’identification de publications scientifiques décrivant de nouvelles chaînes de traitement et l’extraction de leurs informations sont des enjeux importants pour la communauté bioinformatique. Nous proposons ici d’étendre le corpus BioToFlow ayant trait aux articles décrivant des chaînes de traitement bioinformatiques et de l’utiliser pour entraîner et évaluer des modèles de reconnaissance d’entités nommées bioinformatiques. Ce travail est accompagné d’une discussion critique portant à la fois sur le processus d’annotation du corpus et sur les résultats de l’extraction d’entités.

La génération de texte ouvre des perspectives pour pallier l’absence de corpus librement partageables dans des domaines contraints par la confidentialité, comme le domaine médical. Dans cette étude, nous comparons les performances de modèles encodeurs-décodeurs et décodeurs seuls pour la génération conditionnée de cas cliniques en français. Nous affinons plusieurs modèles pré-entraînés pour chaque architecture sur des cas cliniques en français conditionnés par les informations démographiques des patient·es (sexe et âge) et des éléments cliniques.Nous observons que les modèles encodeur-décodeurs sont plus facilement contrôlables que les modèles décodeurs seuls, mais plus coûteux à entraîner.

Étant donné que les modèles de langue pré-entraînés (PLM) constituent la pierre angulaire des modèles de recherche d’informations les plus récents, la façon dont ils encodent la connaissance sémantique est particulièrement importante.Cependant, on s’est peu intéressé à la capacité des PLM à capturer la connaissance sémantique hiérarchique. Traditionnellement, l’évaluation de ces connaissances codées dans les PLM s’appuie sur leurs performances lors d’évaluations dépendantes de la tâche, basées sur des tâches proxy telles que la détection d’hyperonymes.Malheureusement, cette approche ignore potentiellement d’autres relations taxonomiques implicites et complexes.Dans ce travail, nous proposons une méthode d’évaluation indépendante de la tâche, capable d’évaluer dans quelle mesure les PLM peuvent capturer des relations taxonomiques complexes, telles que les ancêtres et les frères et sœurs.Cette évaluation, basée sur des propriétés intrinsèques capturant ces relations, montre que les connaissances lexico-sémantiques codées implicitement dans les PLM ne capturent pas toujours les relations hiérarchiques. Nous démontrons en outre que les propriétés proposées peuvent être injectées dans les PLM pour améliorer leur compréhension de la hiérarchie. Grâce à des évaluations portant sur la reconstruction de taxonomies, la découverte d’hyperonymes et la compréhension de lecture, nous montrons que la connaissance de la hiérarchie est modérément transférable entre les tâches, mais pas de manière systématique.Ceci est le résumé de l’article “Probing Pretrained Language Models with Hierarchy Properties” publié à ECIR 2024.

Few-shot learning techniques for Event Extraction are developed to alleviate the cost of data annotation. However, most studies on few-shot event extraction only focus on event trigger detection and no study has been proposed on argument extraction in a meta-learning context. In this paper, we investigate few-shot event argument extraction using prototypical networks, casting the task as a relation classification problem. Furthermore, we propose to enhance the relation embeddings by injecting syntactic knowledge into the model using graph convolutional networks. Our experimental results show that our proposed approach achieves strong performance on ACE 2005 in several few-shot configurations, and highlight the importance of syntactic knowledge for this task. More generally, our paper provides a unified evaluation framework for meta-learning approaches for argument extraction.

Text generation opens up new prospects for overcoming the lack of open corpora in fields such as healthcare, where data sharing is bound by confidentiality. In this study, we compare the performance of encoder-decoder and decoder-only language models for the controlled generation of clinical cases in French. To do so, we fine-tuned several pre-trained models on French clinical cases for each architecture and generate clinical cases conditioned by patient demographic information (gender and age) and clinical features.Our results suggest that encoder-decoder models are easier to control than decoder-only models, but more costly to train.

Since they rely on the distributional hypothesis, static and contextual language models are closely linked to lexical semantic relations. In this paper, we exploit this link for enhancing a BERT model. More precisely, we propose to extract lexical semantic relations with two unsupervised methods, one based on a static language model, the other on a contextual model, and to inject the extracted relations into a BERT model for improving its semantic capabilities. Through various evaluations performed for English and focusing on semantic similarity at the word and sentence levels, we show the interest of this approach, allowing us to semantically enrich a BERT model without using any external semantic resource.

This paper describes the system we submitted to the SemEval 2023 Task 2 Multilingual Complex Named Entity Recognition (MultiCoNER II) in four monolingual tracks (English, Spanish, French, and Portuguese). Considering the low context setting and the fine-grained taxonomy presented in this task, we propose a system that leverages the language model representations using hand-crafted tag descriptors. We explored how integrating the contextualized representations of tag descriptors with a language model can help improve the model performance for this task. We performed our evaluations on the development and test sets used in the task for the Practice Phase and the Evaluation Phase respectively.

In sensitive domains, the sharing of corpora is restricted due to confidentiality, copyrights or trade secrets. Automatic text generation can help alleviate these issues by producing synthetic texts that mimic the linguistic properties of real documents while preserving confidentiality. In this study, we assess the usability of synthetic corpus as a substitute training corpus for clinical information extraction. Our goal is to automatically produce a clinical case corpus annotated with clinical entities and to evaluate it for a named entity recognition (NER) task. We use two auto-regressive neural models partially or fully trained on generic French texts and fine-tuned on clinical cases to produce a corpus of synthetic clinical cases. We study variants of the generation process: (i) fine-tuning on annotated vs. plain text (in that case, annotations are obtained a posteriori) and (ii) selection of generated texts based on models parameters and filtering criteria. We then train NER models with the resulting synthetic text and evaluate them on a gold standard clinical corpus. Our experiments suggest that synthetic text is useful for clinical NER.

Les modèles de langue contextuels se sont rapidement imposés comme des outils essentiels du Traitement Automatique des Langues. Néanmoins, certains travaux ont montré que leurs capacités en termes de sémantique lexicale ne les distinguent pas vraiment sur ce plan de modèles plus anciens, comme les modèles statiques ou les modèles à base de comptes. Une des façons d’améliorer ces capacités est d’injecter dans les modèles contextuels des connaissances sémantiques. Dans cet article, nous proposons une méthode pour réaliser cette injection en nous appuyant sur des connaissances extraites automatiquement. Par ailleurs, nous proposons d’extraire de telles connaissances par deux voies différentes, l’une s’appuyant sur un modèle de langue statique, l’autre sur un modèle contextuel. Des évaluations réalisées pour l’anglais et focalisées sur la similarité sémantique ont montré l’intérêt de cette démarche, permettant d’enrichir sémantiquement un modèle de type BERT sans utilisation de ressources sémantiques externes.

Les études récentes abordent la détection d’événements à partir de peu de données comme une tâche d’annotation de séquences en utilisant des réseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d’une phrase donnée en fonction de leurs similarités avec des prototypes construits pour chaque type d’événement et pour la classe nulle “non-événement”. Cependant, le prototype de la classe nulle agrège par définition un ensemble de mots sémantiquement hétérogènes, ce qui nuit à la discrimination entre les mots déclencheurs et non déclencheurs. Dans cet article, nous abordons ce problème en traitant la détection des mots non-déclencheurs comme un problème de détection d’exemples “hors-domaine” et proposons une méthode pour fixer dynamiquement un seuil de similarité pour cette détection.

Des études récentes ont identifié de nouveaux défis dans la tâche de reconnaissance d’entités nommées (NER), tels que la reconnaissance d’entités complexes qui ne sont pas des phrases nominales simples et/ou figurent dans des entrées textuelles courtes, avec une faible quantité d’informations contextuelles. Cet article propose une nouvelle approche qui relève ce défi, en se basant sur des modèles de langues pré-entraînés par enrichissement des définitions des types d’entités issus d’une base de connaissances. Les expériences menées dans le cadre de la tâche MultiCoNER I de SemEval ont montré que l’approche proposée permet d’atteindre des gains en performance par rapport aux modèles de référence de la tâche.

While contextual language models are now dominant in the field of Natural Language Processing, the representations they build at the token level are not always suitable for all uses. In this article, we propose a new method for building word or type-level embeddings from contextual models. This method combines the generalization and the aggregation of token representations. We evaluate it for a large set of English nouns from the perspective of the building of distributional thesauri for extracting semantic similarity relations. Moreover, we analyze the differences between static embeddings and type-level embeddings according to features such as the frequency of words or the type of semantic relations these embeddings account for, showing that the properties of these two types of embeddings can be complementary and exploited for further improving distributional thesauri.

BERT models used in specialized domains all seem to be the result of a simple strategy: initializing with the original BERT and then resuming pre-training on a specialized corpus. This method yields rather good performance (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). However, it seems reasonable to think that training directly on a specialized corpus, using a specialized vocabulary, could result in more tailored embeddings and thus help performance. To test this hypothesis, we train BERT models from scratch using many configurations involving general and medical corpora. Based on evaluations using four different tasks, we find that the initial corpus only has a weak influence on the performance of BERT models when these are further pre-trained on a medical corpus.

Modern Natural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. Such resources are scarce, especially for specialized domains in languages other than English. In particular, there are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. This can be useful for many biomedical natural language processing applications, including text generation. We introduce a definition of similarity that is guided by clinical facts and apply it to the development of a new French corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated according to similarity scores. This new sentence similarity corpus is made freely available to the community. We further evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state-of-the-art performance on the DEFT STS shared task evaluation data set (Spearman=0.8343). We also show that the corpus is complementary to DEFT STS.

Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus. Les résultats sont obtenus sur le corpus QUAERO. Nous montrons que pré-entraîner un modèle avec un corpus spécialisé, même de taille réduite, permet d’observer une amélioration des résultats. La combinaison de plusieurs approches permet de gagner un à sept points de F1-mesure selon le corpus de test et la méthode.

Le TAL repose sur la disponibilité de corpus annotés pour l’entraînement et l’évaluation de modèles. Il existe très peu de ressources pour la similarité sémantique dans le domaine clinique en français. Dans cette étude, nous proposons une définition de la similarité guidée par l’analyse clinique et l’appliquons au développement d’un nouveau corpus partagé de 1 000 paires de phrases annotées manuellement en scores de similarité. Nous évaluons ensuite le corpus par des expériences de mesure automatique de similarité. Nous montrons ainsi qu’un modèle de plongements de phrases peut capturer la similarité avec des performances à l’état de l’art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons également que le contenu du corpus CLISTER est complémentaire de celui de DEFT STS.

Même si les modèles de langue contextuels sont aujourd’hui dominants en traitement automatique des langues, les représentations qu’ils construisent ne sont pas toujours adaptées à toutes les utilisations. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour construire des plongements statiques à partir de modèles contextuels. Cette méthode combine la généralisation et l’agrégation des représentations contextuelles. Nous l’évaluons pour un large ensemble de noms en anglais dans la perspective de la construction de thésaurus distributionnels pour l’extraction de relations de similarité sémantique. Finalement, nous montrons que les représentations ainsi construites et les plongements statiques natifs peuvent être complémentaires.

Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées. Parmi les approches pour l’apprentissage à partir de peu de données, nous exploitons dans cet article le méta-apprentissage et l’utilisation de l’encodeur BERT pour cette tâche. Plus particulièrement, nous explorons plusieurs stratégies pour mieux exploiter les informations présentes dans les différentes couches d’un modèle BERT pré-entraîné et montrons que ces stratégies simples permettent de dépasser les résultats de l’état de l’art pour cette tâche en anglais.

Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons à disposition ViQuAE, un nouveau jeu de données de 3 700 questions associées à des images, annoté à l’aide d’une méthode semi-automatique. C’est le premier jeu de données de KVQAE comprenant des types d’entités variés associé à une base de connaissances composée d’1,5 million d’articles Wikipédia, incluant textes et images. Nous proposons également un modèle de référence de KVQAE en deux étapes : recherche d’information puis extraction des réponses. Les résultats de nos expériences démontrent empiriquement la difficulté de la tâche et ouvrent la voie à une meilleure représentation multimodale des entités nommées.

Domain adaptation of word embeddings has mainly been explored in the context of retraining general models on large specialized corpora. While this usually yields good results, we argue that knowledge graphs, which are used less frequently, could also be utilized to enhance existing representations with specialized knowledge. In this work, we aim to shed some light on whether such knowledge injection could be achieved using a basic set of tools: graph-level embeddings and concatenation. To that end, we adopt an incremental approach where we first demonstrate that static embeddings can indeed be improved through concatenation with in-domain node2vec representations. Then, we validate this approach on contextual models and generalize it further by proposing a variant of BERT that incorporates knowledge embeddings within its hidden states through the same process of concatenation. We show that this variant outperforms plain retraining on several specialized tasks, then discuss how this simple approach could be improved further. Both our code and pre-trained models are open-sourced for future research. In this work, we conduct experiments that target the medical domain and the English language.

Despite the success of state-of-the-art pre-trained language models (PLMs) on a series of multi-hop reasoning tasks, they still suffer from their limited abilities to transfer learning from simple to complex tasks and vice-versa. We argue that one step forward to overcome this limitation is to better understand the behavioral trend of PLMs at each hop over the inference chain. Our critical underlying idea is to mimic human-style reasoning: we envision the multi-hop reasoning process as a sequence of explicit single-hop reasoning steps. To endow PLMs with incremental reasoning skills, we propose a set of inference strategies on relevant facts and distractors allowing us to build automatically generated training datasets. Using the SHINRA and ConceptNet resources jointly, we empirically show the effectiveness of our proposal on multiple-choice question answering and reading comprehension, with a relative improvement in terms of accuracy of 68.4% and 16.0% w.r.t. classic PLMs, respectively.

De nombreuses études ont récemment été réalisées pour étudier les propriétés des modèles de langue contextuels mais, de manière surprenante, seules quelques-unes d’entre elles se concentrent sur les propriétés de ces modèles en termes de similarité sémantique. Dans cet article, nous proposons d’abord, en nous appuyant sur le principe distributionnel de substituabilité, une méthode permettant d’utiliser ces modèles pour ordonner un ensemble de mots cibles en fonction de leur similarité avec un mot source. Nous appliquons d’abord cette méthode pour l’anglais comme mécanisme de sondage pour explorer les propriétés sémantiques des modèles ELMo et BERT du point de vue des relations paradigmatiques de WordNet et dans le contexte contrôlé du corpus SemCor. Dans un second temps, nous la transposons à l’étude des différences entre ces modèles contextuels et un modèle de plongement statique.

Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes. Une des difficultés de cette tâche est le problème des mentions d’événements correspondant à des mots mal orthographiés, très spécifiques ou hors vocabulaire. Pour analyser l’impact de leur prise en compte par le biais de modèles de caractères, nous proposons d’intégrer des plongements de caractères, qui peuvent capturer des informations morphologiques et de forme sur les mots, à un modèle convolutif pour la détection d’événements. Plus précisément, nous évaluons deux stratégies pour réaliser une telle intégration et montrons qu’une approche de fusion tardive surpasse à la fois une approche de fusion précoce et des modèles intégrant des informations sur les caractères ou les sous-mots tels que ELMo ou BERT.

Due to the compelling improvements brought by BERT, many recent representation models adopted the Transformer architecture as their main building block, consequently inheriting the wordpiece tokenization system despite it not being intrinsically linked to the notion of Transformers. While this system is thought to achieve a good balance between the flexibility of characters and the efficiency of full words, using predefined wordpiece vocabularies from the general domain is not always suitable, especially when building models for specialized domains (e.g., the medical domain). Moreover, adopting a wordpiece tokenization shifts the focus from the word level to the subword level, making the models conceptually more complex and arguably less convenient in practice. For these reasons, we propose CharacterBERT, a new variant of BERT that drops the wordpiece system altogether and uses a Character-CNN module instead to represent entire words by consulting their characters. We show that this new model improves the performance of BERT on a variety of medical domain tasks while at the same time producing robust, word-level, and open-vocabulary representations.

We present a study whose objective is to compare several dependency parsers for English applied to a specialized corpus for building distributional count-based models from syntactic dependencies. One of the particularities of this study is to focus on the concepts of the target domain, which mainly occur in documents as multi-terms and must be aligned with the outputs of the parsers. We compare a set of ten parsers in terms of syntactic triplets but also in terms of distributional neighbors extracted from the models built from these triplets, both with and without an external reference concerning the semantic relations between concepts. We show more particularly that some patterns of proximity between these parsers can be observed across our different evaluations, which could give insights for anticipating the performance of a parser for building distributional models from a given corpus

The task of Entity linking, which aims at associating an entity mention with a unique entity in a knowledge base (KB), is useful for advanced Information Extraction tasks such as relation extraction or event detection. Most of the studies that address this problem rely only on textual documents while an increasing number of sources are multimedia, in particular in the context of social media where messages are often illustrated with images. In this article, we address the Multimodal Entity Linking (MEL) task, and more particularly the problem of its evaluation. To this end, we propose a novel method to quasi-automatically build annotated datasets to evaluate methods on the MEL task. The method collects text and images to jointly build a corpus of tweets with ambiguous mentions along with a Twitter KB defining the entities. We release a new annotated dataset of Twitter posts associated with images. We study the key characteristics of the proposed dataset and evaluate the performance of several MEL approaches on it.

We present a study in which we compare 11 different French dependency parsers on a specialized corpus (consisting of research articles on NLP from the proceedings of the TALN conference). Due to the lack of a suitable gold standard, we use each of the parsers’ output to generate distributional thesauri using a frequency-based method. We compare these 11 thesauri to assess the impact of choosing a parser over another. We show that, without any reference data, we can still identify relevant subsets among the different parsers. We also show that the similarity we identify between parsers is confirmed on a restricted distributional benchmark.

Dans cet article, focalisé sur l’extraction supervisée de mentions d’événements dans les textes, nous proposons d’étendre un modèle opérant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les dépendances syntaxiques. Nous y intégrons pour ce faire un contexte plus large au travers de la représentation de phrases distantes sélectionnées sur la base de relations de coréférence entre entités. En outre, nous montrons l’intérêt d’une telle intégration au travers d’évaluations menées sur le corpus de référence TAC Event 2015.

La résolution de la coréférence est un élément essentiel pour la constitution automatique de chronologies médicales à partir des dossiers médicaux électroniques. Dans ce travail, nous présentons une approche neuronale pour la résolution de la coréférence dans des textes médicaux écrits en anglais pour les entités générales et cliniques en nous évaluant dans le cadre de référence pour cette tâche que constitue la tâche 1C de la campagne i2b2 2011.

Nous présentons une étude visant à comparer 11 différents analyseurs en dépendances du français sur un corpus spécialisé (constitué des archives des articles de la conférence TALN). En l’absence de gold standard, nous utilisons chacune des sorties de ces analyseurs pour construire des thésaurus distributionnels en utilisant une méthode à base de fréquence. Nous comparons ces 11 thésaurus afin de proposer un premier aperçu de l’impact du choix d’un analyseur par rapport à un autre.

Using pre-trained word embeddings in conjunction with Deep Learning models has become the “de facto” approach in Natural Language Processing (NLP). While this usually yields satisfactory results, off-the-shelf word embeddings tend to perform poorly on texts from specialized domains such as clinical reports. Moreover, training specialized word representations from scratch is often either impossible or ineffective due to the lack of large enough in-domain data. In this work, we focus on the clinical domain for which we study embedding strategies that rely on general-domain resources only. We show that by combining off-the-shelf contextual embeddings (ELMo) with static word2vec embeddings trained on a small in-domain corpus built from the task data, we manage to reach and sometimes outperform representations learned from a large corpus in the medical domain.

The methods proposed recently for specializing word embeddings according to a particular perspective generally rely on external knowledge. In this article, we propose Pseudofit, a new method for specializing word embeddings according to semantic similarity without any external knowledge. Pseudofit exploits the notion of pseudo-sense for building several representations for each word and uses these representations for making the initial embeddings more generic. We illustrate the interest of Pseudofit for acquiring synonyms and study several variants of Pseudofit according to this perspective.

Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs années des résultats intéressants en extraction d’événements. Cependant, les approches développées dans ce cadre se limitent généralement à un contexte phrastique. Or, si certains types d’événements sont aisément identifiables à ce niveau, l’exploitation d’indices présents dans d’autres phrases est parfois nécessaire pour permettre de désambiguïser des événements. Dans cet article, nous proposons ainsi l’intégration d’une représentation d’un contexte plus large pour améliorer l’apprentissage d’un réseau convolutif. Cette représentation est obtenue par amorçage en exploitant les résultats d’un premier modèle convolutif opérant au niveau phrastique. Dans le cadre d’une évaluation réalisée sur les données de la campagne TAC 2017, nous montrons que ce modèle global obtient un gain significatif par rapport au modèle local, ces deux modèles étant eux-mêmes compétitifs par rapport aux résultats de TAC 2017. Nous étudions également en détail le gain de performance de notre nouveau modèle au travers de plusieurs expériences complémentaires.

L’identification des entités nommées dans un texte est une étape fondamentale pour de nombreuses tâches d’extraction d’information. Pour avoir une identification complète, une étape de désambiguïsation des entités similaires doit être réalisée. Celle-ci s’appuie souvent sur la seule description textuelle des entités. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entités : cette information peut également être exploitée pour améliorer la désambiguïsation des entités. Nous proposons dans cet article une approche d’apprentissage de représentations distribuées de ces relations et leur utilisation pour la tâche de désambiguïsation d’entités nommées. Nous montrons le gain de cette méthode sur un corpus d’évaluation standard, en anglais, issu de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

Au-delà des modèles destinés à construire des plongements lexicaux à partir de corpus, des méthodes de spécialisation de ces représentations selon différentes orientations ont été proposées. Une part importante d’entre elles repose sur l’utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle méthode de spécialisation de plongements lexicaux focalisée sur la similarité sémantique et opérant sans connaissances externes. Pseudofit s’appuie sur la notion de pseudo-sens afin d’obtenir plusieurs représentations pour un même mot et utilise cette pluralité pour rendre plus génériques les plongements initiaux. Nous illustrons l’intérêt de Pseudofit pour l’extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre différentes variantes visant à en améliorer les résultats.

Many applications in biomedical natural language processing rely on sequence tagging as an initial step to perform more complex analysis. To support text analysis in the biomedical domain, we introduce Yet Another SEquence Tagger (YASET), an open-source multi purpose sequence tagger that implements state-of-the-art deep learning algorithms for sequence tagging. Herein, we evaluate YASET on part-of-speech tagging and named entity recognition in a variety of text genres including articles from the biomedical literature in English and clinical narratives in French. To further characterize performance, we report distributions over 30 runs and different sizes of training datasets. YASET provides state-of-the-art performance on the CoNLL 2003 NER dataset (F1=0.87), MEDPOST corpus (F1=0.97), MERLoT corpus (F1=0.99) and NCBI disease corpus (F1=0.81). We believe that YASET is a versatile and efficient tool that can be used for sequence tagging in biomedical and clinical texts.

In this paper we present our participation to SemEval 2017 Task 12. We used a neural network based approach for entity and temporal relation extraction, and experimented with two domain adaptation strategies. We achieved competitive performance for both tasks.

In this article, we propose to investigate a new problem consisting in turning a distributional thesaurus into dense word vectors. We propose more precisely a method for performing such task by associating graph embedding and distributed representation adaptation. We have applied and evaluated it for English nouns at a large scale about its ability to retrieve synonyms. In this context, we have also illustrated the interest of the developed method for three different tasks: the improvement of already existing word embeddings, the fusion of heterogeneous representations and the expansion of synsets.

Following Gillick and Favre (2009), a lot of work about extractive summarization has modeled this task by associating two contrary constraints: one aims at maximizing the coverage of the summary with respect to its information content while the other represents its size limit. In this context, the notion of redundancy is only implicitly taken into account. In this article, we extend the framework defined by Gillick and Favre (2009) by examining how and to what extent integrating semantic sentence similarity into an update summarization system can improve its results. We show more precisely the impact of this strategy through evaluations performed on DUC 2007 and TAC 2008 and 2009 datasets.

In this paper, we present a method for temporal relation extraction from clinical narratives in French and in English. We experiment on two comparable corpora, the MERLOT corpus and the THYME corpus, and show that a common approach can be used for both languages.

In this paper, we present an unsupervised pipeline approach for clustering news articles based on identified event instances in their content. We leverage press agency newswire and monolingual word alignment techniques to build meaningful and linguistically varied clusters of articles from the web in the perspective of a broader event type detection task. We validate our approach on a manually annotated corpus of Web articles.

We present a neural architecture for containment relation identification between medical events and/or temporal expressions. We experiment on a corpus of de-identified clinical notes in English from the Mayo Clinic, namely the THYME corpus. Our model achieves an F-measure of 0.613 and outperforms the best result reported on this corpus to date.

Dans cet article, nous nous intéressons à un nouveau problème, appelé plongement de thésaurus, consistant à transformer un thésaurus distributionnel en une représentation dense de mots. Nous proposons de traiter ce problème par une méthode fondée sur l’association d’un plongement de graphe et de l’injection de relations dans des représentations denses. Nous avons appliqué et évalué cette méthode pour un large ensemble de noms en anglais et montré que les représentations denses produites obtiennent de meilleures performances, selon une évaluation intrinsèque, que les représentations denses construites selon les méthodes de l’état de l’art sur le même corpus. Nous illustrons aussi l’intérêt de la méthode développée pour améliorer les représentations denses existantes à la fois de façon endogène et exogène.

L’identification des entités nommées dans un texte est une tâche essentielle des outils d’extraction d’information dans de nombreuses applications. Cette identification passe par la reconnaissance d’une mention d’entité dans le texte, ce qui a été très largement étudié, et par l’association des entités reconnues à des entités connues, présentes dans une base de connaissances. Cette association repose souvent sur une mesure de similarité entre le contexte textuel de la mention de l’entité et un contexte textuel de description des entités de la base de connaissances. Or, ce contexte de description n’est en général pas présent pour toutes les entités. Nous proposons d’exploiter les relations de la base de connaissances pour ajouter un indice de désambiguïsation pour ces entités. Nous évaluons notre travail sur des corpus d’évaluation standards en anglais issus de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

L’analyse temporelle des documents cliniques permet d’obtenir des représentations riches des informations contenues dans les dossiers électroniques patient. Cette analyse repose sur l’extraction d’événements, d’expressions temporelles et des relations entre eux. Dans ce travail, nous considérons que nous disposons des événements et des expressions temporelles pertinents et nous nous intéressons aux relations temporelles entre deux événements ou entre un événement et une expression temporelle. Nous présentons des modèles de classification supervisée pour l’extraction de des relations en français et en anglais. Les performances obtenues sont comparables dans les deux langues, suggérant ainsi que différents domaines cliniques et différentes langues pourraient être abordés de manière similaire.

multi-document Maâli Mnasri1, 2 Gaël de Chalendar1 Olivier Ferret1 (1) CEA, LIST, Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus, Gif-sur-Yvette, F-91191, France. (2) Université Paris-Sud, Université Paris-Saclay, F-91405 Orsay, France. maali.mnasri@cea.fr, gael.de-chalendar@cea.fr, olivier.ferret@cea.fr R ÉSUMÉ À la suite des travaux de Gillick & Favre (2009), beaucoup de travaux portant sur le résumé par extraction se sont appuyés sur une modélisation de cette tâche sous la forme de deux contraintes antagonistes : l’une vise à maximiser la couverture du résumé produit par rapport au contenu des textes d’origine tandis que l’autre représente la limite du résumé en termes de taille. Dans cette approche, la notion de redondance n’est prise en compte que de façon implicite. Dans cet article, nous reprenons le cadre défini par Gillick & Favre (2009) mais nous examinons comment et dans quelle mesure la prise en compte explicite de la similarité sémantique des phrases peut améliorer les performances d’un système de résumé multi-document. Nous vérifions cet impact par des évaluations menées sur les corpus DUC 2003 et 2004.

This article presents a corpus for development and testing of event schema induction systems in English. Schema induction is the task of learning templates with no supervision from unlabeled texts, and to group together entities corresponding to the same role in a template. Most of the previous work on this subject relies on the MUC-4 corpus. We describe the limits of using this corpus (size, non-representativeness, similarity of roles across templates) and propose a new, partially-annotated corpus in English which remedies some of these shortcomings. We make use of Wikinews to select the data inside the category Laws & Justice, and query Google search engine to retrieve different documents on the same events. Only Wikinews documents are manually annotated and can be used for evaluation, while the others can be used for unsupervised learning. We detail the methodology used for building the corpus and evaluate some existing systems on this new data.

Cet article présente un modèle génératif pour l’induction non supervisée d’événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, ”un homme armé”) apporte une information plus discriminante (que ”homme”). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d’événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l’estimation des paramètres, et qu’elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.

La plupart des méthodes d’amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d’être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d’une entrée, nous adoptons une approche s’inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l’entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l’entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l’intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.

The work presented in this article takes place in the field of opinion mining and aims more particularly at finding the polarity of a text by relying on machine learning methods. In this context, it focuses on studying various strategies for adapting a statistical classifier to a new domain when training data only exist for one or several other domains. This study shows more precisely that a self-training procedure consisting in enlarging the initial training corpus with texts from the target domain that were reliably classified by the classifier is the most successful and stable strategy for the tested domains. Moreover, this strategy gets better results in most cases than (Blitzer et al., 2007)’s method on the same evaluation corpus while it is more simple.

The building of distributional thesauri from corpora is a problem that was the focus of a significant number of articles, starting with (Grefenstette, 1994) and followed by (Lin, 1998), (Curran and Moens, 2002) or (Heylen and Peirsman, 2007). However, in all these cases, only single terms were considered. More recently, the topic of compositionality in the framework of distributional semantic representations has come to the surface and was investigated for building the semantic representation of phrases or even sentences from the representation of their words. However, this work was not done until now with the objective of building distributional thesauri. In this article, we investigate the impact of the introduction of compounds for achieving such building. More precisely, we consider compounds as undividable lexical units and evaluate their influence according to three different roles: as features in the distributional contexts of single terms, as possible neighbors of single term entries and finally, as entries of a thesaurus. This investigation was conducted through an intrinsic evaluation for a large set of nominal English single terms and compounds with various frequencies.

Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems. In the domain of unsupervised information extraction, clustering methods are of particular importance. However, evaluating the results of clustering remains difficult at a large scale, especially in the absence of reliable reference. On the basis of our experiments on unsupervised relation extraction, we first discuss in this article how to evaluate clustering quality without a reference by relying on internal measures. Then we propose a method, supported by a dedicated annotation tool, for building a set of reference clusters of relations from a corpus. Moreover, we apply it to our experimental framework and illustrate in this way how to build a significant reference for unsupervised relation extraction, more precisely made of 80 clusters gathering more than 4,000 relation instances, in a short time. Finally, we present how such reference is exploited for the evaluation of clustering with external measures and analyze the results of the application of these measures to the clusters of relations produced by our unsupervised relation extraction system.

Operational intelligence applications in specific domains are developed using numerous natural language processing technologies and tools. A challenge for this integration is to take into account the limitations of each of these technologies in the global evaluation of the application. We present in this article a complex intelligence application for the gathering of information from the Web about recent seismic events. We present the different components needed for the development of such system, including Information Extraction, Filtering and Clustering, and the technologies behind each component. We also propose an independent evaluation of each component and an insight of their influence in the overall performance of the system.

Les systèmes d’extraction d’information traditionnels se focalisent sur un domaine spécifique et un nombre limité de relations. Les travaux récents dans ce domaine ont cependant vu émerger la problématique des systèmes d’extraction d’information à large échelle. À l’instar des systèmes de question-réponse en domaine ouvert, ces systèmes se caractérisent à la fois par le traitement d’un grand nombre de relations et par une absence de restriction quant aux domaines abordés. Dans cet article, nous présentons un système d’extraction d’information à large échelle fondé sur un apprentissage faiblement supervisé de patrons d’extraction de relations. Cet apprentissage repose sur la donnée de couples d’entités en relation dont la projection dans un corpus de référence permet de constituer la base d’exemples de relations support de l’induction des patrons d’extraction. Nous présentons également les résultats de l’application de cette approche dans le cadre d’évaluation défini par la tâche KBP de l’évaluation TAC 2010.

Le domaine de l’extraction d’information s’est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l’extraction d’information non supervisée, nous nous intéressons à l’identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d’entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l’on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.

Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d’amélioration d’une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l’entraînement d’un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l’intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.

La définition de mesures sémantiques au niveau lexical a fait l’objet de nombreux travaux depuis plusieurs années. Dans cet article, nous nous focalisons plus spécifiquement sur les mesures de nature distributionnelle. Bien que différentes évaluations ont été réalisées les concernant, il reste difficile à établir si une mesure donnant de bons résultats dans un cadre d’évaluation peut être appliquée plus largement avec le même succès. Dans le travail présenté, nous commençons par sélectionner une mesure de similarité sur la base d’un test de type TOEFL étendu. Nous l’appliquons ensuite au problème de l’extraction de synonymes à partir de corpus en comparant nos résultats avec ceux de (Curran & Moens, 2002). Enfin, nous testons l’intérêt pour cette tâche d’extraction de synonymes d’une méthode d’amélioration de la qualité des données distributionnelles proposée dans (Zhitomirsky-Geffet & Dagan, 2009).

Dans le domaine de l’Extraction d’Information, une place importante est faite à l’extraction d’événements dans des dépêches d’actualité, particulièrement justifiée dans le contexte d’applications de veille. Or il est fréquent qu’une dépêche d’actualité évoque plusieurs événements de même nature pour les comparer. Nous proposons dans cet article d’étudier des méthodes pour segmenter les textes en séparant les événements, dans le but de faciliter le rattachement des informations pertinentes à l’événement principal. L’idée est d’utiliser des modèles d’apprentissage statistique exploitant les marqueurs temporels présents dans les textes pour faire cette segmentation. Nous présentons plus précisément deux modèles (HMM et CRF) entraînés pour cette tâche et, en faisant une évaluation de ces modèles sur un corpus de dépêches traitant d’événements sismiques, nous montrons que les méthodes proposées permettent d’obtenir des résultats au moins aussi bons que ceux d’une approche ad hoc, avec une approche beaucoup plus générique.

Dans cet article, nous présentons Esculape, un système de question-réponse en français dédié aux médecins généralistes et élaboré à partir d’OEdipe, un système de question-réponse en domaine ouvert. Esculape ajoute à OEdipe la capacité d’exploiter la structure d’un modèle du domaine, le domaine médical dans le cas présent. Malgré l’existence d’un grand nombre de ressources dans ce domaine (UMLS, MeSH ...), il n’est pas possible de se reposer entièrement sur ces ressources, et plus spécifiquement sur les relations qu’elles abritent, pour répondre aux questions. Nous montrons comment surmonter cette difficulté en apprenant de façon supervisée des patrons linguistiques d’extraction de relations et en les appliquant à l’extraction de réponses.

Question answering (QA) systems aim at retrieving precise information from a large collection of documents. To be considered as reliable by users, a QA system must provide elements to evaluate the answer. This notion of answer justification can also be useful when developping a QA system in order to give criteria for selecting correct answers. An answer justification can be found in a sentence, a passage made of several consecutive sentences or several passages of a document or several documents. Thus, we are interesting in pinpointing the set of information that allows to verify the correctness of the answer in a candidate passage and the question elements that are missing in this passage. Moreover, the relevant information is often given in texts in a different form from the question form: anaphora, paraphrases, synonyms. In order to have a better idea of the importance of all the phenomena we underlined, and to provide enough examples at the QA developer's disposal to study them, we decided to build an annotated corpus.

The increasing amount of available textual information makes necessary the use of Natural Language Processing (NLP) tools. These tools have to be used on large collections of documents in different languages. But NLP is a complex task that relies on many processes and resources. As a consequence, NLP tools must be both configurable and efficient: specific software architectures must be designed for this purpose. We present in this paper the LIMA multilingual analysis platform, developed at CEA LIST. This configurable platform has been designed to develop NLP based industrial applications while keeping enough flexibility to integrate various processes and resources. This design makes LIMA a linguistic analyzer that can handle languages as different as French, English, German, Arabic or Chinese. Beyond its architecture principles and its capabilities as a linguistic analyzer, LIMA also offers a set of tools dedicated to the test and the evaluation of linguistic modules and to the production and the management of new linguistic resources.

The definition of lexical semantic similarity measures has been the subject of lots of works for many years. In this article, we focus more specifically on distributional semantic similarity measures. Although several evaluations of this kind of measures were already achieved for determining if they actually catch semantic relatedness, it is still difficult to determine if a measure that performs well in an evaluation framework can be applied more widely with the same success. In the work we present here, we first select a semantic similarity measure by testing a large set of such measures against the WordNet-based Synonymy Test, an extended TOEFL test proposed in (Freitag et al., 2005), and we show that its accuracy is comparable to the accuracy of the best state of the art measures while it has less demanding requirements. Then, we apply this measure for extracting automatically synonyms from a corpus and we evaluate the relevance of this process against two reference resources, WordNet and the Moby thesaurus. Finally, we compare our results in details to those of (Curran and Moens, 2002).

La segmentation thématique est un domaine de l’analyse discursive ayant donné lieu à de nombreux travaux s’appuyant sur la notion de cohésion lexicale. La plupart d’entre eux n’exploitent que la simple récurrence lexicale mais quelques uns ont néanmoins exploré l’usage de connaissances rendant compte de cette cohésion lexicale. Celles-ci prennent généralement la forme de réseaux lexicaux, soit construits automatiquement à partir de corpus, soit issus de dictionnaires élaborés manuellement. Dans cet article, nous examinons dans quelle mesure une ressource d’une nature un peu différente peut être utilisée pour caractériser la cohésion lexicale des textes. Il s’agit en l’occurrence de sens de mots induits automatiquement à partir de corpus, à l’instar de ceux produits par la tâche «Word Sense Induction and Discrimination » de l’évaluation SemEval 2007. Ce type de ressources apporte une structuration des réseaux lexicaux au niveau sémantique dont nous évaluons l’apport pour la segmentation thématique.

In this article, we present a method for extracting automatically semantic relations from texts in the medical domain using linguistic patterns. These patterns refer to three levels of information about words: inflected form, lemma and part-of-speech. The method we present consists first in identifying the entities that are part of the relations to extract, that is to say diseases, exams, treatments, drugs or symptoms. Thereafter, sentences that contain couples of entities are extracted and the presence of a semantic relation is validated by applying linguistic patterns. These patterns were previously learnt automatically from a manually annotated corpus by relying onan algorithm based on the edit distance. We first report the results of an evaluation of our medical entity tagger for the five types of entities we have mentioned above and then, more globally, the results of an evaluation of our extraction method for four relations between these entities. Both evaluations were done for French.

Dans cet article, nous présentons une méthode permettant d’extraire à partir de textes des relations sémantiques dans le domaine médical en utilisant des patrons linguistiques. La première partie de cette méthode consiste à identifier les entités entre lesquelles les relations visées interviennent, en l’occurrence les maladies, les examens, les médicaments et les symptômes. La présence d’une des relations sémantiques visées dans les phrases contenant un couple de ces entités est ensuite validée par l’application de patrons linguistiques préalablement appris de manière automatique à partir d’un corpus annoté. Nous rendons compte de l’évaluation de cette méthode sur un corpus en Français pour quatre relations.

Lexical networks such as WordNet are known to have a lack of topical relations although these relations are very useful for tasks such as text summarization or information extraction. In this article, we present a method for automatically building from a large corpus a lexical network whose relations are preferably topical ones. As it does not rely on resources such as dictionaries, this method is based on self-bootstrapping: a network of lexical cooccurrences is first built from a corpus and then, is filtered by using the words of the corpus that are selected by the initial network. We report an evaluation about topic segmentation showing that the results got with the filtered network are the same as the results got with the initial network although the first one is significantly smaller than the second one.

Les réseaux lexico-sémantiques de type WordNet ont fait l’objet de nombreuses critiques concernant la nature des sens qu’ils distinguent ainsi que la façon dont ils caractérisent ces distinctions de sens. Cet article présente une solution possible à ces limites, solution consistant à définir les sens des mots à partir de leur usage. Plus précisément, il propose de différencier les sens d’un mot à partir d’un réseau de cooccurrences lexicales construit sur la base d’un large corpus. Cette méthode a été testée à la fois pour le français et pour l’anglais et a fait l’objet dans ce dernier cas d’une première évaluation par comparaison avec WordNet.

La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

Les réseaux lexicaux de type WordNet présentent une absence de relations de nature thématique, relations pourtant très utiles dans des tâches telles que le résumé automatique ou l’extraction d’information. Dans cet article, nous proposons une méthode visant à construire automatiquement à partir d’un large corpus un réseau lexical dont les relations sont préférentiellement thématiques. En l’absence d’utilisation de ressources de type dictionnaire, cette méthode se fonde sur un principe d’auto-amorçage : un réseau de collocations est d’abord construit à partir d’un corpus puis filtré sur la base des mots du corpus que le réseau initial a permis de sélectionner. Nous montrons au travers d’une évaluation portant sur la segmentation thématique que le réseau final, bien que de taille bien inférieure au réseau initial, permet d’obtenir les mêmes performances que celui-ci pour cette tâche.

Nous exposons dans cet article une méthode réalisant de façon intégrée deux tâches de l’analyse thématique : la segmentation et la détection de liens thématiques. Cette méthode exploite conjointement la récurrence des mots dans les textes et les liens issus d’un réseau de collocations afin de compenser les faiblesses respectives des deux approches. Nous présentons son évaluation concernant la segmentation sur un corpus en français et un corpus en anglais et nous proposons une mesure d’évaluation spécifiquement adaptée à ce type de systèmes.

Le système de question-réponse QALC utilise les documents sélectionnés par un moteur de recherche pour la question posée, les sépare en phrases afin de comparer chaque phrase avec la question, puis localise la réponse soit en détectant l’entité nommée recherchée, soit en appliquant des patrons syntaxiques d’extraction de la réponse, sortes de schémas figés de réponse pour un type donné de question. Les patrons d’extraction que nous avons définis se fondent sur la notion de focus, qui est l’élément important de la question, celui qui devra se trouver dans la phrase réponse. Dans cet article, nous décrirons comment nous déterminons le focus dans la question, puis comment nous l’utilisons dans l’appariement question-phrase et pour la localisation de la réponse dans les phrases les plus pertinentes retenues.

Nous présentons dans cet article le système QALC qui a participé à la tâche Question Answering de la conférence d’évaluation TREC. Ce système repose sur un ensemble de modules de Traitement Automatique des Langues (TAL) intervenant essentiellement en aval d’un moteur de recherche opérant sur un vaste ensemble de documents : typage des questions, reconnaissance des entités nommées, extraction et reconnaissance de termes, simples et complexes, et de leurs variantes. Ces traitements permettent soit de mieux sélectionner ces documents, soit de décider quelles sont les phrases susceptibles de contenir la réponse à une question.

Afin d’améliorer les performances des systèmes de résumé automatique ou de filtrage sémantique concernant la prise en charge de la cohérence thématique, nous proposons un modèle faisant collaborer une méthode d’analyse statistique qui identifie les ruptures thématiques avec un système d’analyse linguistique qui identifie les cadres de discours.