La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français. - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français.

Résumé

Les parseurs de discours ont suscité un intérêt considérable dans les récentes applications de traitement automatique du langage naturel. Cette approche dépasse les limites traditionnelles de la phrase et peut s’étendre pour englober l’identification de relation de discours. Il existe plusieurs parseurs spécialisés dans le traitement autmatique du discours, mais ces derniers ont été principalement évalués sur des corpus anglais. Par conséquent, il n’est pas évident de bien cerner les éléments linguistiques importants sur lesquels les parseurs se basent pour classifier les relations de discours en dehors de l’anglais. Cet article évalue les performances du parseur DMRST sur le corpus RST-DT traduit en français. Nous constatons que les performances de classification des relations de discours en français sont comparables à celles obtenues pour d'autres langues. En analysant les succès et échecs de la classification des relations, nous soulignons l'impact des marqueurs de discours et des structures syntaxiques sur la précision du parseur.
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Dates et versions

hal-04623037 , version 1 (01-07-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04623037 , version 1

Citer

Martial Pastor, Erik Bran Marino, Nelleke Oostdijk. La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français.. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.499-507. ⟨hal-04623037⟩

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