La génération automatique de texte (GAT) produit du texte en langue naturelle destiné aux humains à partir de données non langagières. L’objectif de la GAT est de concevoir des générateurs réutilisables d’une langue à l’autre et d’une application à l’autre. Pour ce faire, l’architecture des générateurs automatiques de texte est modulaire : on distingue entre la génération profonde qui détermine le contenu du message à exprimer et la réalisation linguistique qui génère les unités et structures linguistiques exprimant le message.
La réalisation linguistique multilingue nécessite de modéliser les principaux phénomènes linguistiques de la manière la plus générique possible. Or, les collocations représentent un de ces principaux phénomènes linguistiques et demeurent problématiques en GAT, mais aussi pour le Traitement Automatique des Langues en général. La Théorie Sens-Texte analyse les collocations comme des contraintes de sélection lexicale. Autrement dit, une collocation est composée de trois éléments : (i) la base, (ii) le collocatif, choisi en fonction de la base et (iii) d’une relation sémantico-lexicale. Il existe des relations sémantico-lexicales récurrentes et systématiques. Les fonctions lexicales modélisent ces relations. En effet, des collocations telles que peur bleue ou pluie torrentielle instancient une même relation, l’intensification, que l’on peut décrire au moyen de la fonction lexicale Magn : Magn(PEUR) = BLEUE, Magn(PLUIE) = TORRENTIELLE, etc. Il existe des centaines de fonctions lexicales.
Ce mémoire présente la méthodologie d’implémentation des collocations dans un réalisateur de texte multilingue, GÉCO, à l’aide des fonctions lexicales standard syntagmatiques simples et complexes. Le cœur de la méthodologie repose sur le regroupement des fonctions lexicales ayant un fonctionnement similaire dans des patrons génériques. Au total, plus de 26 000 fonctions lexicales ont été implémentées, représentant de ce fait une avancée considérable pour le traitement des collocations en réalisation de texte multilingue. / Natural Language Generation (NLG) produces text in natural language from non-linguistic content. NLG aims at developing generators that are reusable across languages and applications. In order to do so, these systems’ architecture is modular: while the deep generation module determines the content of the message to be expressed, the text realization module maps the message into its most appropriate linguistic form.
Multilingual text realization requires to model the core linguistic phenomena that one finds in language. Collocations represent one of the core linguistic phenomena that remain problematic not only in NLG, but also in Natural Language Processing in general. The Meaning-Text theory analyses collocations as constraints on lexical selection. In other words, a collocation is made up of three constituents: (i) the base, (ii) the collocate, chosen according to (iii) a semantico-lexical relation. Some of these semantico-lexical relations are systematic and shared by many collocations. Lexical functions are a system for modeling these relations. In fact, collocations such as heavy rain or strong preference instantiate the same relation, intensity, can be described with the lexical function Magn: Magn(RAIN) = HEAVY, Magn(PREFERENCE) = STRONG, etc. There are hundreds of lexical functions.
Our work presents a methodology for the implementation of collocations in a multilingual text realization engine, GÉCO, that relies on simple and complex syntagmatic standard lexical functions. The principal aspect of the methodology consists of regrouping lexical functions that show a similar behavior into generic patterns. As a result, 26 000 lexical functions have been implemented, which is a considerable progress in the treatment of collocations in multilingual text realization.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/18769 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Lambrey, Florie |
| Contributors | Lareau, François |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
Page generated in 0.0021 seconds