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Traitement automatique des langues:introductionPierre ZweigenbaumTRANSCRIPT
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Traitement automatique des langues
Introduction au TAL
Pierre Zweigenbaum
LIMSI, CNRS
[email protected] http://www.limsi.fr/~pz/
TIM, INALCO
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Traitement automatique des langues
Grands domaines
du traitement automatique des langues
Pragmatique
Smantique
Syntaxe
Morphologie
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Traitement automatique des langues
Plan
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Morphologie et lexique
2
Syntaxe
3
Smantique
4
Pragmatique
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Traitement automatique des langues
Morphologie et lexique
Units de base
partir d'une chane de caractres, reconnatre les units
linguistiques de base (les mots)...
Filtrer / convertir les caractres incorrects
^M, ^A, \212 ...
Encodage : jeux de caractres
Segmentation : o sont les mots ?
c'est--dire les pommes de terre des U.-S.-A.
/
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Traitement automatique des langues
Morphologie et lexique
Lexique
... et associer aux mots des informations
Lexique = tableau [mot
i
7 informationsi
]
Exemples d'informations :
Forme, lemme
Proprits syntaxiques (N, V, A..., masculin, pluriel...
. . .
Ambigut
Homomorphes (montre, pu)
Polysmes (avocat, verre, livre)
Le lexique d'une langue est ouvert
rednationaliser, web, vidoprojecteur, SRAS
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Traitement automatique des langues
Morphologie et lexique
Morphologie
Regrouper les direntes formes du mme mot
formes chies, forme canonique
abdominale, abdominales, abdominaux 7 abdominalRelier les dirents mots d'une mme famille
mots drivs, mots composs ; radical, base
abdominal 7 abdomen
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Traitement automatique des langues
Syntaxe
Syntaxe (1/4) : catgories
Quels mots fonctionnent ensemble dans une phrase ?
Catgorie syntaxique : classe de mots possdant un
fonctionnement associatif similaire (classes
distributionnelles)
N,V ,A . . .
Ambigut catgorielle
La
/DET,N,PRO
coronarographie
/N,V
est
/A,N,V
normale
/A,N
.
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Traitement automatique des langues
Syntaxe
Syntaxe (2/4) : structure
Structure syntaxique : relations hirarchiques
Arbre de constituants Arbre de dpendance
(entre groupes de mots) (entre mots)
p
sn sv
det
n v sa
la
tension
est
a
normale
est
tension
normale
la
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Traitement automatique des langues
Syntaxe
Syntaxe (3/4) : ambigut structurale
je vois ... avec un
tlescope
p
sn sv
pro v sn sp
je vois
det
n prep sn
un
homme
avec
det
n
un
tlescope
un homme ... avec
un tlescope
p
sn sv
pro v sn
je vois
det
n sp
un
homme
prep sn
avec
det
n
un
tlescope
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Traitement automatique des langues
Syntaxe
Syntaxe (4/4) : relations
Relations grammaticales
sujet-verbe ; nom-modieur ; pronom-antcdent...
sous-catgorisation (rection)
Il pleut. pleuvoir()
Jean dort. dormir(X)
Jean prend un livre. prendre(X, Y)
Jean donne un livre Marie. donner(X, Y, Z)
Jean interdit Mdor de sortir. interdire(X, Y, Z)
Jean promet Marie de venir. promettre(X, Y, Z)
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Traitement automatique des langues
Smantique
Smantique : reprsenter le sens d'un nonc
Catgories smantiques : regrouper les sens de mots
Possibilit d'utilisation des catgories de haut niveau
d'un thsaurus (ex. : WordNet)
Ambigut smantique
{artre, avenue, boulevard} vs {artre, veine}
Relations smantiques
Dans le lexique : hyperonymie, mronymie, antonymie...
Dans un nonc : les rles thmatiques relient un
vnement ses actants
agent, thme, source, destination
Les restrictions de slection typent les actants :
donner(anim, objet, anim)
interdire(anim, anim, vnement)
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Traitement automatique des langues
Smantique
Smantique : exemples de reprsentation
Fiche la MUC
John Simon, Chief Financial Ocer of Prime Corp. since 1986, saw
his pay jump 20%, to $1.3 million, as the 37-year-old also became
the nancial-services company's president.
:=
Doc_Nr : "93"
Content :
:=
Succession_Org :
Post : "president"
In_And_Out :
Vacancy_Reason : OTH_UNK
:=
Per_Name : "John Simon"
:=
Io_Person :
New_Status : IN
On_The_Job : YES
Other_Org :
Rel_Other_Org : SAME_ORG
:=
Org_Name : "Prime Corp."
Org_Descriptor : "the nancial-services
company"
Org_Type : COMPANY
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Traitement automatique des langues
Smantique
Smantique : exemples de reprsentation
Reprsentation conceptuelle (MENELAS)
Patient g de 62 ans, hospitalis pour angor spontan rptition.
[Admission]-
(past)
(pat)[HumanBeing](cultural_role)[Patient :I63](attr)[Age](val_qt)[QtVal :62](ref_unit)[YearDuration]%(motivated_by)[AnginaSyndrome :I77]
(timed_during)[TemporalInterval]-(temp_role)[Spontaneous](temp_role)[Recurrent]%%
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Traitement automatique des langues
Pragmatique
Pragmatique ( analyse du discours )
Au-del de la phrase : l'interprtation d'un nonc dpend de
son contexte
co-texte : reste du texte
cohsion : continuit du texte (anaphore, ellipse, thme)
cohrence : intelligibilit (relations causales, temporelles)
contexte : conditions d'nonciation, connaissances partages
Appel des connaissances sur le monde (scnarios,
plans)
Identication de structures de texte (structure de
dialogue, structure argumentative)
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