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Knowledge-Driven Argument Mining Based on the Qualia Structure
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In: ISSN: 1946-2166 ; EISSN: 1946-2174 ; Argument and Computation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02535069 ; Argument and Computation, Taylor & Francis, 2017, 8 (2), pp.193-210. ⟨10.3233/AAC-170124⟩ (2017)
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Argument Mining: The bottleneck of knowledge and language resources
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In: Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation ; 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01436203 ; 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), May 2016, Portoroz, Slovenia. pp. 983-990 (2016)
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Knowledge-Driven Argument Mining: what we learn from corpus analysis
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In: Proceedings of COMMA 2016 ; 6th International Conference on Computational Models of Argument (COMMA 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01436201 ; 6th International Conference on Computational Models of Argument (COMMA 2016), Sep 2016, Potsdam, Germany. pp. 65-72 (2016)
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Computational pragmatics : time, space and discourse ; Phénomènes contextuels en TAL: temps, espace et discours
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In: https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/tel-03284109 ; Computation and Language [cs.CL]. UT3 Paul Sabatier, France, 2014 (2014)
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Abstract:
Ce rapport couvre une douzaine d’années de travaux au confluent de deux domaines de l’Intelligence Artificielle : la représentation de connaissances et le traitement automatique du langage naturel. Ces deux préoccupations se retrouvent dans les problèmes reliés`a l’interprétation de messages en langage naturel, ce qui sera évoqué sous le terme de “sémantique” quand cela concerne un message isolé, dans deux types de contextes différents : des textes écrits, caractérisés par un seul producteur qui en assure l’unité, et des dialogues entre deux agents. La prise en compte des aspects contextuels de l’interprétation des messages sera dénommée par le terme de “pragmatique”, et je détaillerai ma contribution`a l’étude de la membrane o`u ont lieu les échanges entre ces deux échelles d’analyse, qu’on a coutume d’appeler l’interface sémantique-pragmatique. Deux types d’information vont jouer un rôle important dans cette étude : les informations temporelles et spatiales, qui situent les évènements et leur protagonistes décrits dans des textes ou bien impliqués dans des conversations. Ces informations présentent les caractéristiques idéales pour une étude à l’interface sémantique-pragmatique : de nombreux travaux ont étudié les propriétés formelles des représentations que l’on peut en faire, elles posent des problèmes non triviaux de communication qui impliquent les niveaux sémantique et pragmatique et elles sont cruciales pour l’interprétation du langage naturel en général, et quelques-unes de ses applications en particulier, comme on le verra par la suite. Un signe de leur importance est donnée par l’attention dont elles sont l’objet par le groupe de normalisation “Linguistic annotation framework”, ISOTC 37/SC41.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; automatic natural language processing; knowledge representation; représentation de connaissances; traitement automatique du langage naturel (TAL)
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URL: https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/tel-03284109/document
https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/tel-03284109
https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/tel-03284109/file/hdr.pdf
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A three-level approach to the semantics of space
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In: The semantics of prepositions: from mental processing to natural language processing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00462578 ; Cornelia Zelinsky-Wibbelt. The semantics of prepositions: from mental processing to natural language processing, Mouton de Gruyter, pp.395-439, 1993, Natural Language Processing 3 (1993)
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