Dans la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels, couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre (par exemple : Victime, Manière, Receveur, Locuteur). Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat. Pour cela, nous entrainons un algorithme d’apprentissage machine sur des arguments dont le rôle est connu, pour généraliser aux arguments dont le rôle est inconnu. On utilisera notamment des propriétés lexicales de proximité sémantique des mots les plus représentatifs des arguments, en particulier en utilisant des représentations vectorielles des mots du lexique. / According to Frame Semantics (Fillmore 1976), word meanings are best understood considering the semantic frame they play a role in, for the frame is what gives them context. FrameNet is a lexical database that defines about 1000 semantic frames, along with the roles to be filled by arguments to the predicate calling the frame in a sentence. Our task is to automatically label argument roles, given their position, the frame, and the predicate (sometimes refered to as semantic role labelling). For this task, I make use of distributed word representations, in order to improve generalisation over the few training exemples available for each frame. A maximum entropy classifier using common features of the arguments is used as a strong baseline to be improved upon.

Face à la quantité d'information textuelle disponible sur le web en langue arabe, le développement des Systèmes de Recherche d'Information (SRI) efficaces est devenu incontournable pour retrouver l'information pertinente. La plupart des SRIs actuels de la langue arabe reposent sur la représentation par sac de mots et l'indexation des documents et des requêtes est effectuée souvent par des mots bruts ou des racines. Ce qui conduit à plusieurs problèmes tels que l'ambigüité et la disparité des termes, etc.Dans ce travail de thèse, nous nous sommes intéressés à apporter des solutions aux problèmes d'ambigüité et de disparité des termes pour l'amélioration de la représentation des documents et le processus de l'appariement des documents et des requêtes. Nous apportons quatre contributions au niveau de processus de représentation, d'indexation et de recherche d'information en langue arabe. La première contribution consiste à représenter les documents à la fois par des termes simples et des termes complexes. Cela est justifié par le fait que les termes simples seuls et isolés de leur contexte sont ambigus et moins précis pour représenter le contenu des documents. Ainsi, nous avons proposé une méthode hybride pour l’extraction de termes complexes en langue arabe, en combinant des propriétés linguistiques et des modèles statistiques. Le filtre linguistique repose à la fois sur l'étiquetage morphosyntaxique et la prise en compte des variations pour sélectionner les termes candidats. Pour sectionner les termes candidats pertinents, nous avons introduit une mesure d'association permettant de combiner l'information contextuelle avec les degrés de spécificité et d'unité. La deuxième contribution consiste à explorer et évaluer les systèmes de recherche d’informations permettant de tenir compte de l’ensemble des éléments d’indexation (termes simples et complexes). Par conséquent, nous étudions plusieurs extensions des modèles existants de RI pour l'intégration des termes complexes. En outre, nous explorons une panoplie de modèles de proximité. Pour la prise en compte des dépendances de termes dans les modèles de RI, nous introduisons une condition caractérisant de tels modèle et leur validation théorique. La troisième contribution permet de pallier le problème de disparité des termes en proposant une méthode pour intégrer la similarité entre les termes dans les modèles de RI en s'appuyant sur les représentations distribuées des mots (RDMs). L'idée sous-jacente consiste à permettre aux termes similaires à ceux de la requête de contribuer aux scores des documents. Les extensions des modèles de RI proposées dans le cadre de cette méthode sont validées en utilisant les contraintes heuristiques d'appariement sémantique. La dernière contribution concerne l'amélioration des modèles de rétro-pertinence (Pseudo Relevance Feedback PRF). Étant basée également sur les RDM, notre méthode permet d'intégrer la similarité entre les termes d'expansions et ceux de la requête dans les modèles standards PRF. La validation expérimentale de l'ensemble des contributions apportées dans le cadre de cette thèse est effectuée en utilisant la collection standard TREC 2002/2001 de la langue arabe. / Given the amount of Arabic textual information available on the web, developing effective Information Retrieval Systems (IRS) has become essential to retrieve relevant information. Most of the current Arabic SRIs are based on the bag-of-words representation, where documents are indexed using surface words, roots or stems. Two main drawbacks of the latter representation are the ambiguity of Single Word Terms (SWTs) and term mismatch.The aim of this work is to deal with SWTs ambiguity and term mismatch. Accordingly, we propose four contributions to improve Arabic content representation, indexing, and retrieval. The first contribution consists of representing Arabic documents using Multi-Word Terms (MWTs). The latter is motivated by the fact that MWTs are more precise representational units and less ambiguous than isolated SWTs. Hence, we propose a hybrid method to extract Arabic MWTs, which combines linguistic and statistical filtering of MWT candidates. The linguistic filter uses POS tagging to identify MWTs candidates that fit a set of syntactic patterns and handles the problem of MWTs variation. Then, the statistical filter rank MWT candidate using our proposed association measure that combines contextual information and both termhood and unithood measures. In the second contribution, we explore and evaluate several IR models for ranking documents using both SWTs and MWTs. Additionally, we investigate a wide range of proximity-based IR models for Arabic IR. Then, we introduce a formal condition that IR models should satisfy to deal adequately with term dependencies. The third contribution consists of a method based on Distributed Representation of Word vectors, namely Word Embedding (WE), for Arabic IR. It relies on incorporating WE semantic similarities into existing probabilistic IR models in order to deal with term mismatch. The aim is to allow distinct, but semantically similar terms to contribute to documents scores. The last contribution is a method to incorporate WE similarity into Pseud-Relevance Feedback PRF for Arabic Information Retrieval. The main idea is to select expansion terms using their distribution in the set of top pseudo-relevant documents along with their similarity to the original query terms. The experimental validation of all the proposed contributions is performed using standard Arabic TREC 2002/2001 collection.