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Cross-Linguistic Interplay of Lexical Aspect and (Non-)Literalness ...
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Cross-Linguistic Interplay of Lexical Aspect and (Non-)Literalness
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The Logoscope: a Semi-Automatic Tool for Detecting and Documenting French New Words From the Linguistic Project to the Web Interface ...
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The Logoscope: a Semi-Automatic Tool for Detecting and Documenting French New Words ...
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Towards a lexicon of event-selecting predicates for a French FactBank
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In: Proceedings of the Workshop Computational Semantics Beyond Events and Roles ; Workshop Computational Semantics Beyond Events and Roles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01502621 ; Workshop Computational Semantics Beyond Events and Roles, Association for Computational Linguistics, Apr 2017, Valencia, Spain ; http://www.cse.unt.edu/sembear2017/index.html (2017)
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Towards an Inferential Lexicon of Event Selecting Predicates for French
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In: International Conference on Computational Semantics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01597887 ; International Conference on Computational Semantics, Sep 2017, Montpellier, France (2017)
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Towards an Inferential Lexicon of Event Selecting Predicates for French ...
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LVF-lemon ― Towards a Linked Data Representation of "Les Verbes français"
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In: Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01323557 ; Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), May 2016, Portorož, Slovenia. pp.FALK16.181 (2016)
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Automatic Identification of Aspectual Classes across Verbal Readings
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In: *Sem 2016 THE FIFTH JOINT CONFERENCE ON LEXICAL AND COMPUTATIONAL SEMANTICS ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01354104 ; *Sem 2016 THE FIFTH JOINT CONFERENCE ON LEXICAL AND COMPUTATIONAL SEMANTICS , Aug 2016, Berlin, Germany ; https://sites.google.com/site/starsem2016/ (2016)
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Aspectual Flexibility Increases with Agentivity and Concreteness ; Aspectual Flexibility Increases with Agentivity and Concreteness : A Computational Classification Experiment on Polysemous Verbs
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In: Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01323545 ; Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), May 2016, Portorož, Slovenia. pp.1212-1220 (2016)
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Federating clustering and cluster labelling capabilities with a single approach based on feature maximization: French verb classes identification with IGNGF neural clustering.
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In: ISSN: 0925-2312 ; Neurocomputing ; https://hal.inria.fr/hal-01074277 ; Neurocomputing, Elsevier, 2015, 147, pp.136-146. ⟨10.1016/j.neucom.2014.02.060⟩ (2015)
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Combining Formal Concept Analysis and Translation to Assign Frames and Semantic Role Sets to French Verbs
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In: ISSN: 1012-2443 ; EISSN: 1573-7470 ; Annals of Mathematics and Artificial Intelligence ; https://hal.inria.fr/hal-00852861 ; Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Springer Verlag, 2013, ⟨10.1007/s10472-013-9377-3⟩ (2013)
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Representation of Linguistic and Domain Knowledge for Second Language Learning in Virtual Worlds
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In: LREC - The eighth international conference on Language Resources and Evaluation - 2012 ; https://hal.inria.fr/hal-00766418 ; LREC - The eighth international conference on Language Resources and Evaluation - 2012, May 2012, Istanbul, Turkey. pp.2631-2635 (2012)
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Classifying French Verbs Using French and English Lexical Resources
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In: The 50th annual meeting of the Association for Computational Linguistics - ACL'12 ; https://hal.inria.fr/hal-00690484 ; The 50th annual meeting of the Association for Computational Linguistics - ACL'12, The Association for Computational Linguistics (ACL), Jul 2012, Jeju, South Korea. pp.854--863 ; http://www.aclweb.org/anthology/P12-1090 (2012)
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Making Use of Existing Lexical Resources to Build a Verbnet like Classification of French Verbs ; Acquisition de classes verbales pour le français
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714737 ; Computation and Language [cs.CL]. Université Nancy II, 2012. English (2012)
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Abstract:
Classifications which group together verbs and a set of shared syntactic and semantic properties have proven useful both in linguistics and in Natural Language Processing tasks. However, for French this type of classifications is not available in a format suitable for automated processing. In addition, most existing approaches for automatically acquiring verb classes fail to associate the verb classes produced with an explicit characterisation of the syntactic and semantic properties shared by the class members. Here we propose a novel approach to verb clustering which addresses these shortcomings. We classify French verbs using two clustering methods, a symbolic method called Formal Concept Analysis (FCA) and a probabilistic neural clustering method called Incremental Growing Neural Gas with Feature Maximisation (IGNGF). The obtained classes group together verbs, subcategorisation frames and thematic grids. We apply this approach to French data consisting of roughly 4000 verbs and 350 subcategorisation frames, and evaluate both the clusters obtained (i.e., verb classes) and the features labeling each cluster (i.e., syntactic frames and thematic grids). The results suggest that both classification methods can be used to bootstrap a Verbnet style classification for French such that the verb classes it contains (i) are reasonably clean and (ii) associate verbs with partial information about subcategorisation frames and thematic grids. The obtained classifications are complementary. While the FCA classification better represents verb polysemy (better F-measure and recall compared to reference data) the IGNGF classification performed better with respect to the produced verb classes and when used in a task based evaluation. ; Des classifications verbales associant classes de verbes avec des propriétés syntaxiques et sémantiques communes aux membres d'une classe se sont montrées utiles aussi bien dans la recherche linguistique que dans le traitement automatique des langues. Cette thèse a pour objectif de présenter des approches pour l'acquisition automatique de classes verbales pour le Français palliant ainsi partiellement le manque de ce type de ressources pour le Français. Par rapport aux classes générées, dans la plupart des approches existantes, les classes de verbes produites ne sont pas associées avec une caractérisation explicite des propriétés syntaxiques et sémantiques partagées par les membres des classes. Notre approche permet non seulement de créer des classes de verbes mais aussi d'associer ces classes avec les cadres de sous-catégorisations et les grilles thématiques partagés par les membres d'une classe. Nous utilisons deux méthodes de classification pour acquérir des classes verbales. La première est une méthode symbolique appelée \textit{Analyse Formelle de Conceptes} (FCA - Formal Concept Analysis). La deuxième exploite un algorithme de gaz neuronal croissant basé sur l'étiquetage des clusters par maximisation de vraisemblance (IGNGF - Incremental Growing Neural Gas with Feature maximisation). Pour la création des classes verbales, nous appliquons ces deux méthodes aux même ressources Françaises et Anglaises. Celle-ci sont constituées d'une part d'un lexique syntaxique pour les verbes du Français, issue de la fusion de trois ressources pour le Français existantes. D'autre part elles sont obtenues par traduction automatique en Français des classes du Verbnet anglais. Les classes verbales produites sont associées à des informations syntaxiques et sémantiques explicites sous forme de cadres de sous-catégorisations et grilles thématiques. Les classifications produites sont évaluées dans un premier temps en tant que groupements de verbes par une comparaison à une référence (proposé par \cite{SunKorhonenEtAl}). Deuxièmement, les associations aux cadres syntaxiques et aux grilles thématiques sont évaluée d'une part d'une façon intrinsèque par une comparaison à une annotation manuelle en rôles thématiques. D'autre part nous effectuons une évaluation extrinsèque en utilisant les classes verbales dans une tâche d'annotation en rôles thématiques simplifiée. Ces évaluations montrent que les classifications obtenues par les deux méthodes sont pertinentes tant par rapport aux groupement de verbes produits qu'aux associations de ces verbes avec des cadres de sous-catégorisation et des grilles thématiques. Elles présentent néanmoins des caractéristiques complémentaires. Tandis que les classes produites par FCA se sont révélées plus performantes par rapport aux associations $\langle$verbe, cadre syntaxique$\rangle$ et $\langle$verbe, grille thématique$\rangle$, les classes générées par IGNGF correspondent mieux à la classification de référence et se sont montrées plus efficaces à l'attribution de rôles thématiques.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; AFC; algorithme incrémental de gaz neuronal croissant avec maximisation de vraisemblance; Analyse Formelle des Conceptes; Classification de verbes français; classification verbale syntactico-sémantique; FCA; Formal Concept Analysis; IGNGF; Incremental Growing Neural Gas with Feature Maximisation; syntactic-semantic verb classification; Verb classification for French; Verbnet
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714737
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714737/file/these.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00714737/document
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Multilingual Lexical Support for the SEMbySEM project.
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In: LREC Workshop Language Resource and Technology Standards ; https://hal.inria.fr/inria-00509763 ; LREC Workshop Language Resource and Technology Standards, May 2010, La Valetta, Malta (2010)
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Grouping Synonyms by Definitions
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In: Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP) ; https://hal.inria.fr/inria-00418458 ; Recent Advances in Natural Language Processing (RANLP), University of Wolverhampton, UK Institute for Parallel Processing, BAS, Bulgaria Incoma Ltd, Shoumen, Bulgaria, Sep 2009, Borovets, Bulgaria. pp.6 (2009)
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Sens, synonymes et définitions
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In: Conférence sur le Traitement Automatique du Langage Naturel - TALN'2009 ; https://hal.inria.fr/inria-00403572 ; Conférence sur le Traitement Automatique du Langage Naturel - TALN'2009, Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord, Université Paris 13 & CNRS (LIPN), Jun 2009, Senlis, France (2009)
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A method for grouping synonyms.
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In: eLexicography in the 21st century (eLex 2009) ; https://hal.inria.fr/inria-00424897 ; eLexicography in the 21st century (eLex 2009), Centre for English Corpus Linguistics (CECL) under the aegis of the European Association for Lexicography (EURALEX), Oct 2009, Louvain-la-Neuve, Belgium (2009)
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