Recherche d’indices lexicosyntaxiques de segmentation et de liage par une analyse automatique de corpus

IF 0.5 Q3 LINGUISTICS
Yves Bestgen
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Abstract

Cette etude emploie une technique automatique d’analyse de corpus pour tenter d’apporter un point de vue complementaire a celui d’etudes plus qualitatives des indices de segmentation et de liage, tels que les expressions adverbiales, les connecteurs et les anaphores. L’etude vise tout particulierement a determiner s’il est possible de distinguer automatiquement dans des textes les phrases en situation de rupture de celles en situation de continuite et d’identifier les indices qui le permettent. L’identification des phrases en situation de (dis)continuite a ete effectuee sur la base de la structuration configurationnelle des textes telle qu’elle est rendue « vi-lisible » par les sections et les paragraphes. Les indices potentiels analyses sont composes des n-grammes de lemmes et d’etiquettes morphosyntaxiques. Les analyses ont ete effectuees sur trois collections de textes de genre different : des entrees de Wikipedia, des articles de journaux et des romans. D’une maniere generale, l’apprentissage supervise s’est revele relativement efficace, obtenant une exactitude allant de 64 % a 74 % alors que le hasard seul obtiendrait 50 %. Les indices les plus utiles pour la discrimination sont pour la plupart interpretables dans le cadre des travaux linguistiques sur les marques de segmentation et de liage. Si les performances de detection des paragraphes sont equivalentes dans les trois genres, on observe des differences importantes lorsqu’on compare les indices les plus utiles dans chaque genre. Apres avoir discute quelques-unes des limites de l’etude, la conclusion envisage la possibilite de prendre en compte d’une maniere plus complete les indices lies a la coreference, qui se sont reveles particulierement utiles.
通过自动语料库分析搜索词典句法分割和链接索引
本研究采用自动语料库分析技术,试图为更定性的分割和联系指标(如状语表达、连接词和回指词)研究提供补充。这项研究的特别目的是确定是否有可能在文本中自动区分断断续续的句子和连续的句子,并确定能够做到这一点的线索。在(不)连续的情况下,句子的识别是基于文本的结构结构,通过节和段落使其“可见”。分析的潜在指标由引理n-g和形态句法标记组成。分析了三种不同类型的文本集:维基百科条目、报纸文章和小说。总的来说,监督学习被证明是相对有效的,准确率在64%到74%之间,而仅靠运气就能达到50%。对歧视最有用的线索大多可以在分割和捆绑标记的语言研究中加以解释。虽然三种性别的段落检测性能是相同的,但在比较每种性别最有用的指标时,存在显著差异。在讨论了研究的一些局限性之后,结论考虑了更全面地考虑与coreference相关的指标的可能性,这些指标已被证明特别有用。
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