Base_JSON/prefixF/json/F13/F13-1034.json

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    "title": "Annotation s\u00e9mantique pour des domaines sp\u00e9cialis\u00e9s et des ontologies riches",
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    "abstract": "Explorer et maintenir une documentation technique est une t\u00e2che difficile pour laquelle on pourrait b\u00e9n\u00e9ficier d'un outillage efficace, \u00e0 condition que les documents soient annot\u00e9s s\u00e9mantiquement. Les annotations doivent \u00eatre riches, coh\u00e9rentes, suffisamment sp\u00e9cialis\u00e9es et s'appuyer sur un mod\u00e8le s\u00e9mantique explicite-habituellement une ontologie-qui mod\u00e9lise la s\u00e9mantique du domaine cible. Il s'av\u00e8re que les approches d'annotation traditionnelles donnent pour cette t\u00e2che des r\u00e9sultats limit\u00e9s. Nous proposons donc une nouvelle approche, l'annotation s\u00e9mantique statistique bas\u00e9e sur les syntagmes, qui pr\u00e9dit les annotations s\u00e9mantiques \u00e0 partir d'un ensemble d'apprentissage r\u00e9duit. Cette mod\u00e9lisation facilite l'annotation s\u00e9mantique sp\u00e9cialis\u00e9e au regard de mod\u00e8les s\u00e9mantiques de domaine arbitrairement riches. Nous l'\u00e9valuons \u00e0 l'aide de plusieurs m\u00e9triques et sur deux textes d\u00e9crivant des r\u00e9glementations m\u00e9tier. Notre approche obtient de bons r\u00e9sultats. En particulier, la F-mesure est de l'ordre de 91, 9 % et 97, 6 % pour la pr\u00e9diction de l'\u00e9tiquette et de la position avec diff\u00e9rents param\u00e8tres. Cela sugg\u00e8re que les annotateurs humains peuvent \u00eatre fortement aid\u00e9s pour l'annotation s\u00e9mantique dans des domaines sp\u00e9cifiques.",
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                "text": "Les documents techniques sont souvent complexes \u00e0 lire et \u00e0 maintenir mais ce sont des ressources critiques pour de nombreuses organisations. Les textes r\u00e9glementaires d\u00e9crivent les proc\u00e9dures, les r\u00e8gles et les politiques auxquels les organisations doivent se conformer ; ce sont des sources importantes, qui guide souvent la prise de d\u00e9cision dans ces organisations. Les instructions d'utilisation indiquent comment utiliser et maintenir des objets techniques qui sont parfois extr\u00eamement complexes. Les experts ont besoin d'outils pour les aider \u00e0 ma\u00eetriser et \u00e0 valider ces documents autant que pour les maintenir \u00e0 jour quand des \u00e9volutions techniques se produisent. Les textes sont de longueur variable (de quelques dizaines \u00e0 plusieurs centaines de pages), mais souvent trop longs pour \u00eatre faciles \u00e0 lire, en particulier quand les informations importantes sont dispers\u00e9es dans diff\u00e9rentes parties. Ils contiennent des descriptions g\u00e9n\u00e9riques plut\u00f4t que des exemples et reposent sur des vocabulaires sp\u00e9cialis\u00e9s, qui sont souvent d\u00e9finis de fa\u00e7on plus ou moins formelle et pr\u00e9cise dans des thesaurus ou des ontologies.",
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                "text": "Il est possible d'aider les experts qui consultent ces textes en leur fournissant des outils. Le b\u00e9n\u00e9fice est plus important si les documents sources sont enrichis par des informations s\u00e9mantiques (ontologiques), qui assurent une certaine interop\u00e9rabilit\u00e9 et qui permettent de faire des recherches s\u00e9mantiques plut\u00f4t que de simples recherches de cha\u00eenes de caract\u00e8res (Welty et Ide, 1999; Uren et al., 2006; Nazarenko et al., 2011) . L'annotation s\u00e9mantique aide \u00e0 visualiser et \u00e0 rassembler l'information importante, mais aussi \u00e0 contr\u00f4ler la documentation technique (v\u00e9rification de coh\u00e9rence, aide \u00e0 la d\u00e9cision et tra\u00e7abilit\u00e9, mise \u00e0 jour, etc.).",
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                "text": "Des outils ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s, tels que GATE (Cunningham et al., 2011) ou SemEx (Nazarenko et al., 2011) , pour explorer des textes dont certaines portions sont li\u00e9es par des annotations \u00e0 divers \u00e9l\u00e9ments d'un mod\u00e8le s\u00e9mantique de domaine. L'annotation s\u00e9mantique automatique de la documentation technique sp\u00e9cialis\u00e9e pr\u00e9sente cependant deux caract\u00e9ristiques importantes.",
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                "text": "En premier lieu, les annotations s\u00e9mantiques int\u00e9ressantes \u00e9tiquettent souvent des notions g\u00e9n\u00e9riques ou des concepts plut\u00f4t que des mentions d'entit\u00e9s mod\u00e9lis\u00e9es comme des instances de concepts. Ceci diff\u00e8re de la Reconnaissance des Entit\u00e9s Nomm\u00e9es (REN) qui vise \u00e0 rep\u00e9rer les instances de certains types s\u00e9mantiques 1 . Par exemple, dans le texte de la figure 1, le fragment \"Service conducting approval tests\" est annot\u00e9 par le concept TestC onduc tingSer vice et pas par l'une ses instances. Les notions g\u00e9n\u00e9riques susceptibles d'\u00eatre annot\u00e9es sont plus nombreuses que les types canoniques des entit\u00e9s nomm\u00e9es, et les approches d'annotation s\u00e9mantique traditionnelles sont handicap\u00e9es dans ce cas par des caract\u00e9ristiques moins r\u00e9guli\u00e8res et des ressources plus rares. On observe que les m\u00e9thodes d'annotation au regard d'une ontologie se concentrent g\u00e9n\u00e9ralement sur les instances de concepts dans une perspective de peuplement d'ontologies (Kiryakov et al., 2004; Amardeilh et al., 2005; Uren et al., 2006) . En second lieu, les ontologies g\u00e9n\u00e9riques (par ex. DBpedia) utilis\u00e9es par de nombreux services d'annotation s\u00e9mantique ouverts sont peu utiles pour les documents techniques. Nous avons test\u00e9 plusieurs d'entre elles sur un corpus traitant de la r\u00e9glementation dans l'industrie automobile. Quatre produisent tr\u00e8s peu d'annotations : OpenCalais 2 , Zemanta 3 et DBpedia Spotlight (Mendes et al., 2011) ont des rappels de 3,3 %, 0,8 % et 0 % ; AlchemyAPI 4 reconna\u00eet la mention de deux organisations 5 et d'une ville 6 , mais deux de ces annotations sont manifestement erron\u00e9es dans le domaine consid\u00e9r\u00e9. A l'inverse, la Wiki Machine (LiveMemories, 2010) annote surabondamment le r\u00e8glement : dans le fragment \"In the case of an assembly incorporating a retractor\", \"case\" est annot\u00e9 par Law, Justice et \"assembly\" est li\u00e9 \u00e0 Parliamentary procedure et Meetings, mais ce n'est pas le sens qu'ont ces termes dans nos donn\u00e9es. Ces annotateurs du Web bas\u00e9s sur des ontologies publiques renvoient souvent une interpr\u00e9tation trompeuse des textes sp\u00e9cialis\u00e9s.",
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            {
                "text": "Nous en concluons qu'un syst\u00e8me d'annotation s\u00e9mantique des documents techniques devrait avoir les propri\u00e9t\u00e9s suivantes : (1) pouvoir noter un concept et pas seulement des instances de types g\u00e9n\u00e9raux comme signification d'un terme ; (2) fournir une interpr\u00e9tation pr\u00e9cise et fiable, en tenant compte des mod\u00e8les s\u00e9mantiques du domaine trait\u00e9 ; (3) avoir une bonne couverture du texte, de sorte que les fragments textuels int\u00e9ressants puissent \u00eatre facilement d\u00e9tect\u00e9s et reli\u00e9s. Notre approche repose sur le constat qu'un expert m\u00e9tier peut fournir un petit nombre d'exemples annot\u00e9s manuellement, mais ne peut pas annoter des documents volumineux. Nous avons vu que les approches de l'\u00e9tat de l'art r\u00e9pondent mal \u00e0 ces sp\u00e9cifications.",
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            {
                "text": "Nous proposons donc une nouvelle approche d'annotation, \u00e0 la fois simple et naturelle, qui s'inspire de la traduction automatique bas\u00e9e sur les syntagmes et qui est adapt\u00e9e \u00e0 l'annotation sp\u00e9cialis\u00e9e requise par les textes techniques.",
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                "text": "Nous transposons le mod\u00e8le de la traduction automatique statistique (TAS) bas\u00e9e sur les syntagmes \u00e0 notre probl\u00e8me et nous montrons exp\u00e9rimentalement, avec diff\u00e9rentes m\u00e9triques d'\u00e9valuation, que l'annotateur ainsi construit obtient des r\u00e9sultats significatifs \u00e0 partir d'un corpus r\u00e9duit annot\u00e9 manuellement. Par effet de bord, il peut int\u00e9grer dans un mod\u00e8le unique les interpr\u00e9tations que diff\u00e9rents experts auraient donn\u00e9es du m\u00eame texte. Les exp\u00e9riences rapport\u00e9es ici portent sur un r\u00e8glement international sur le contr\u00f4le des ceintures de s\u00e9curit\u00e9 (par la suite \u00ab R\u00e8glement des ceintures de s\u00e9curit\u00e9 \u00bb), auquel les constructeurs d'automobiles doivent se conformer.",
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                "text": "Le reste de l'article est structur\u00e9 ainsi : nous discutons l'\u00e9tat de l'art dans la section qui suit et d\u00e9finissons la t\u00e2che dans la section 3. Puis notre m\u00e9thode est d\u00e9crite dans la section 4. Les exp\u00e9riences et leur \u00e9valuation sont pr\u00e9sent\u00e9es dans les sections 5 et 6.",
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            },
            {
                "text": "2. http://www.opencalais.com 3. http://www.zemanta.com 4. http://www.alchemyapi.com 5. \"cabinet\" dans \"... shall be placed in a refrigerated cabinet at -10 C + 1 C for two hours\" et\"Technical Service\" dans \"One of these axes shall be in the direction chosen by the Technical Service conducting the approval test\".",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Introduction",
                "sec_num": "1"
            },
            {
                "text": "6. \"anchorage\" dans la phrase \"except in the case of retractors having a pulley or strap guide at the upper belt anchorage\".",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Introduction",
                "sec_num": "1"
            },
            {
                "text": "Les deux facettes de notre probl\u00e8me, pr\u00e9dire les labels s\u00e9mantiques et les fronti\u00e8res de ces \u00e9tiquettes, se retrouvent dans la REN (Nadeau et Sekine, 2007) et les annotateurs du Web s\u00e9mantique (Uren et al., 2006) . Dans la REN, les \u00e9tiquetages sont souvent limit\u00e9s \u00e0 quelques grandes cat\u00e9gories g\u00e9n\u00e9riques comme Personne, Endroit, Organization, Produit, et Date. Quant aux annotateurs du Web, dont les \u00e9tiquetages proviennent g\u00e9n\u00e9ralement d'ontologies g\u00e9n\u00e9rales, comme TAP (Dill et al., 2003) , DBpedia Lexicalization Dataset 7 ), ils ne sont pas efficaces pour les textes sp\u00e9cialis\u00e9s et des domaines diff\u00e9rents. De plus, ils privil\u00e9gient souvent la pr\u00e9cision au d\u00e9triment du rappel, produisant moins de deux annotations par page en moyenne (Dill et al., 2003; Mihalcea et Csomai, 2007; Cucerzan, 2007) .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 131,
                        "end": 155,
                        "text": "(Nadeau et Sekine, 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF27"
                    },
                    {
                        "start": 193,
                        "end": 212,
                        "text": "(Uren et al., 2006)",
                        "ref_id": "BIBREF36"
                    },
                    {
                        "start": 473,
                        "end": 492,
                        "text": "(Dill et al., 2003)",
                        "ref_id": "BIBREF10"
                    },
                    {
                        "start": 526,
                        "end": 527,
                        "text": "7",
                        "ref_id": null
                    },
                    {
                        "start": 741,
                        "end": 760,
                        "text": "(Dill et al., 2003;",
                        "ref_id": "BIBREF10"
                    },
                    {
                        "start": 761,
                        "end": 786,
                        "text": "Mihalcea et Csomai, 2007;",
                        "ref_id": "BIBREF25"
                    },
                    {
                        "start": 787,
                        "end": 802,
                        "text": "Cucerzan, 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF8"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Etat de l'art",
                "sec_num": "2"
            },
            {
                "text": "Un premier type d'approches de l'annotation s\u00e9mantique consiste \u00e0 appliquer des r\u00e8gles sur des segments s\u00e9lectionn\u00e9s par des wrappers (Ciravegna, 2003; Etzioni et al., 2004; Cimiano et al., 2004) . S'agissant d'une annotation s\u00e9mantique pr\u00e9cise et sp\u00e9cialis\u00e9e, il est difficile d'apprendre des r\u00e8gles pour chaque type d'annotation, \u00e0 cause du grand nombre de cat\u00e9gories s\u00e9mantiques. De plus, les r\u00e8gles sont souvent plus complexes que pour la REN, o\u00f9 les entit\u00e9s cibles ont g\u00e9n\u00e9ralement une forme particuli\u00e8re (par ex. d\u00e9butant par une majuscule) ou sont associ\u00e9es \u00e0 des d\u00e9clencheurs comme un titre (par ex. \u00ab M. \u00bb, \u00ab Le pr\u00e9sident \u00bb). Dans l'annotation sp\u00e9cialis\u00e9e, les fragments de texte \u00e0 annoter sont tr\u00e8s vari\u00e9s et leurs fronti\u00e8res sont difficiles \u00e0 identifier. Par exemple, dans le r\u00e8glement des ceintures de s\u00e9curit\u00e9, \"tested according to paragraph 7.6.4.2.\" a \u00e9t\u00e9 \u00e9tiquet\u00e9 manuellement par M ethod (voir section 5).",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 134,
                        "end": 151,
                        "text": "(Ciravegna, 2003;",
                        "ref_id": "BIBREF6"
                    },
                    {
                        "start": 152,
                        "end": 173,
                        "text": "Etzioni et al., 2004;",
                        "ref_id": "BIBREF11"
                    },
                    {
                        "start": 174,
                        "end": 195,
                        "text": "Cimiano et al., 2004)",
                        "ref_id": "BIBREF5"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Etat de l'art",
                "sec_num": "2"
            },
            {
                "text": "Une seconde famille d'approches d'annotation s\u00e9mantique repose sur des mod\u00e8les statistiques ou l'apprentissage automatique (par ex. HMM (Zhou et Su, 2002; Ratinov et Roth, 2009) , CRF (Finkel et Manning, 2009) , et Perceptron ou Winnow (Collins, 2002) ). Ces approches exploitent la richesse des ressources textuelles du Web (Dill et al., 2003; LiveMemories, 2010; Mendes et al., 2011) ou de journaux (Nadeau et Sekine, 2007; Ratinov et Roth, 2009) comme donn\u00e9es d'entra\u00eenement pour la d\u00e9sambigu\u00efsation. Le traitement de l'ambigu\u00eft\u00e9 est important quand on consid\u00e8re diff\u00e9rents niveaux de granularit\u00e9 ontologique : selon le contexte, un terme comme \"test\" peut faire r\u00e9f\u00e9rence au concept g\u00e9n\u00e9nral Test, \u00e0 une cat\u00e9gorie pr\u00e9cise de tests o\u00f9 \u00e0 une instance de test particuli\u00e8re. Cependant, dans les domaines sp\u00e9cialis\u00e9s, on a rarement de gros volumes de donn\u00e9es. Notre approche repose sur un mod\u00e8le statistique diff\u00e9rent, qui prend en compte la forme brute des textes (sans traitement linguistique pr\u00e9alable) et montre de meilleures performances que les champs al\u00e9atoires conditionnels en cha\u00eenes lin\u00e9aires (CRF) sur un petit volume de donn\u00e9es.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 136,
                        "end": 154,
                        "text": "(Zhou et Su, 2002;",
                        "ref_id": "BIBREF40"
                    },
                    {
                        "start": 155,
                        "end": 177,
                        "text": "Ratinov et Roth, 2009)",
                        "ref_id": "BIBREF31"
                    },
                    {
                        "start": 184,
                        "end": 209,
                        "text": "(Finkel et Manning, 2009)",
                        "ref_id": "BIBREF12"
                    },
                    {
                        "start": 236,
                        "end": 251,
                        "text": "(Collins, 2002)",
                        "ref_id": "BIBREF7"
                    },
                    {
                        "start": 325,
                        "end": 344,
                        "text": "(Dill et al., 2003;",
                        "ref_id": "BIBREF10"
                    },
                    {
                        "start": 345,
                        "end": 364,
                        "text": "LiveMemories, 2010;",
                        "ref_id": null
                    },
                    {
                        "start": 365,
                        "end": 385,
                        "text": "Mendes et al., 2011)",
                        "ref_id": "BIBREF24"
                    },
                    {
                        "start": 401,
                        "end": 425,
                        "text": "(Nadeau et Sekine, 2007;",
                        "ref_id": "BIBREF27"
                    },
                    {
                        "start": 426,
                        "end": 448,
                        "text": "Ratinov et Roth, 2009)",
                        "ref_id": "BIBREF31"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Etat de l'art",
                "sec_num": "2"
            },
            {
                "text": "Les recherches sur la REN dans des corpus sp\u00e9cialis\u00e9s (Wang, 2009; Liu et al., 2011) indiquent qu'il faudrait entra\u00eener des syst\u00e8mes d'annotation sp\u00e9cifiques m\u00eame dans le cas o\u00f9 le jeu d'\u00e9tiquettes est le m\u00eame que pour la REN classique (Wang, 2009; Liu et al., 2011) quand le corpus est sp\u00e9cialis\u00e9 (ex. Tweet, notes cliniques). Le pr\u00e9sent travail s'int\u00e9resse aux cas o\u00f9 le corpus et les jeux d'\u00e9tiquettes sont sp\u00e9cialis\u00e9s, comme dans (Aronson et Lang, 2010; M\u00fcller et al., 2004) qui proposent un entra\u00eenement sp\u00e9cialis\u00e9 pour la biom\u00e9dicine. A la diff\u00e9rence de cette approche qui est difficile \u00e0 adapter \u00e0 un autre domaine, notre m\u00e9thode, fond\u00e9e sur TAS, peut \u00eatre facilement appliqu\u00e9e sur un autre domaine sp\u00e9cialis\u00e9 \u00e0 condition qu'un petit volume de donn\u00e9es d'entrainement annot\u00e9es soit disponible. 7. http://dbpedia.org/Lexicalizations Les mod\u00e8les de TAS ont \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9s \u00e0 d'autres questions que la traduction, en particulier \u00e0 la normalisation de textes et de SMS (Aw et al., 2006; Beaufort et al., 2010) et \u00e0 l'analyse s\u00e9mantique (Wong et Mooney, 2006) . Selon ces auteurs, leurs r\u00e9sultats, mesur\u00e9s par les m\u00e9triques de traduction automatique, sont bons. S'agissant de l'annotation s\u00e9mantique de documents sp\u00e9cialis\u00e9s, nous adoptons nous aussi un mod\u00e8le de TAS bas\u00e9e sur les syntagmes, mais nous l'\u00e9valuons diff\u00e9remment parce que les m\u00e9triques de traduction automatique s'av\u00e8rent limit\u00e9es pour notre t\u00e2che.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 54,
                        "end": 66,
                        "text": "(Wang, 2009;",
                        "ref_id": "BIBREF37"
                    },
                    {
                        "start": 67,
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                        "text": "Liu et al., 2011)",
                        "ref_id": "BIBREF21"
                    },
                    {
                        "start": 236,
                        "end": 248,
                        "text": "(Wang, 2009;",
                        "ref_id": "BIBREF37"
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                    {
                        "start": 249,
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                        "text": "Liu et al., 2011)",
                        "ref_id": "BIBREF21"
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                    {
                        "start": 434,
                        "end": 457,
                        "text": "(Aronson et Lang, 2010;",
                        "ref_id": "BIBREF1"
                    },
                    {
                        "start": 458,
                        "end": 478,
                        "text": "M\u00fcller et al., 2004)",
                        "ref_id": "BIBREF26"
                    },
                    {
                        "start": 969,
                        "end": 986,
                        "text": "(Aw et al., 2006;",
                        "ref_id": "BIBREF2"
                    },
                    {
                        "start": 987,
                        "end": 1009,
                        "text": "Beaufort et al., 2010)",
                        "ref_id": "BIBREF3"
                    },
                    {
                        "start": 1036,
                        "end": 1058,
                        "text": "(Wong et Mooney, 2006)",
                        "ref_id": "BIBREF39"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Etat de l'art",
                "sec_num": "2"
            },
            {
                "text": "On dispose d'une ontologie pour un domaine sp\u00e9cialis\u00e9 dont le volet lexical est utilis\u00e9 pour annoter un petit corpus d'entra\u00eenement. La t\u00e2che consiste \u00e0 identifier \u00e0 la fois les fronti\u00e8res et la cat\u00e9gorie ontologique des \u00e9l\u00e9ments s\u00e9mantiques majeurs de chaque phrase du corpus \u00e0 annoter.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "D\u00e9finition de la t\u00e2che",
                "sec_num": "3"
            },
            {
                "text": "En plus des termes sp\u00e9cialis\u00e9s qu'il est utile de d\u00e9tecter et d'annoter, un autre probl\u00e8me fr\u00e9quent pour l'annotation s\u00e9mantique de documents techniques au regard d'une ontologie riche est qu'un grand nombre de mots identiques en surface peuvent \u00eatre annot\u00e9s avec plusieurs \u00e9tiquettes ontologiques qui ne sont pas logiquement disjointes comme c'est le cas dans l'homonymie, mais qui refl\u00e8tent simplement une granularit\u00e9 de sens variable en contexte. Par exemple, dans les quatre phrases ci-dessous, \u00ab test \u00bb a \u00e9t\u00e9 annot\u00e9 par l'expert comme BuckleTest \u00e0 trois reprises (S1, S2 et S3) et M ethod une fois (S4). La r\u00e9solution de l'ambigu\u00eft\u00e9 est importante pour le succ\u00e8s de cette t\u00e2che. S1. The force required to open the buckle in the test as prescribed in paragraph 7.8. below shall not exceed 6 daN.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "D\u00e9finition de la t\u00e2che",
                "sec_num": "3"
            },
            {
                "text": "S2. In the case of harness belt buckles, this test may be carried out without all the tongues being introduced.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "D\u00e9finition de la t\u00e2che",
                "sec_num": "3"
            },
            {
                "text": "S3. In the case of buckles which incorporate a component common to two assemblies, the strength and release tests of paragraphs 7.7. and 7.8. shall also be carried out with the part of the buckle pertaining to one assembly being engaged in the mating part pertaining to the other, if it is possible for the buckle to be so assembled in use.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "D\u00e9finition de la t\u00e2che",
                "sec_num": "3"
            },
            {
                "text": "S4. Retractors shall be subjected to tests and shall fulfill the requirements specified below, including the tests for strength prescribed in paragraphs 7.5.1. and 7.5.2.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "D\u00e9finition de la t\u00e2che",
                "sec_num": "3"
            },
            {
                "text": "Nous mod\u00e9lisons l'annotation s\u00e9mantique des documents sp\u00e9cialis\u00e9s comme une t\u00e2che de traduction automatique ayant les caract\u00e9ristiques suivantes : (1) les unit\u00e9s textuelles pertinentes pour traduire ou annoter sont des syntagmes plut\u00f4t que de simples mots ; (2) de m\u00eame qu'un mot peut \u00eatre traduit de diff\u00e9rentes fa\u00e7ons, on peut annoter un fragment de texte de plusieurs mani\u00e8res, des \u00e9l\u00e9ments ontologiques diff\u00e9rents pouvant avoir des lexicalisations communes.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotation s\u00e9mantique statistique bas\u00e9e sur les syntagmes",
                "sec_num": "4"
            },
            {
                "text": "Dans cette vision d'une annotation s\u00e9mantique comme traduction, le texte initial non annot\u00e9 est consid\u00e9r\u00e9 comme le texte \u00e0 \u00ab traduire \u00bb et le texte annot\u00e9 comme le texte cible \u00ab traduit \u00bb.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "L'annotation s\u00e9mantique en tant que traduction automatique",
                "sec_num": "4.1"
            },
            {
                "text": "Formellement, on a deux phrases \u2329s 1 , s 2 \u232a dans deux \u00ab langages \u00bb L 1 and L 2 : ",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "L'annotation s\u00e9mantique en tant que traduction automatique",
                "sec_num": "4.1"
            },
            {
                "text": "L 1 est ici l'anglais et L 2 = L 1 \u222a Voc(O) est l'",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "L'annotation s\u00e9mantique en tant que traduction automatique",
                "sec_num": "4.1"
            },
            {
                "text": "FIGURE 2 -L'annotation s\u00e9mantique en tant que traduction D'apr\u00e8s (Tomeh, 2012) , la TAS a conceptuellement trois \u00e9tapes 9 : 1) les phrases appari\u00e9es sont align\u00e9es sur les mots -ou les syntagmes -pour constituer la relation de traduction qui sp\u00e9cifie quel \u00e9l\u00e9ment de s 2 est la traduction de quel \u00e9l\u00e9ment de s 1 ; 2) des r\u00e8gles de traduction sont apprises sur ces donn\u00e9es, en g\u00e9n\u00e9ral en s'appuyant sur une table de traduction ; 3) chaque phrase \u00e0 traduire est segment\u00e9e en syntagmes qui sont traduits s\u00e9par\u00e9ment puis r\u00e9ordonn\u00e9s pour adapter le r\u00e9sultat au langage cible. Quand il s'agit d'annotation s\u00e9mantique, la relation de traduction est monotone (sans r\u00e9arrangement). C'est m\u00eame l'identit\u00e9 pour tous les \u00e9l\u00e9ments qui restent non-annot\u00e9s. Les donn\u00e9es en entr\u00e9e de l'algorithme d'apprentissage sont donc moins bruit\u00e9es que dans le cas d'un alignement bilingue. L'obtention d'annotations correctes quand l'information lexicale est ambig\u00fce repose sur l'algorithme d'apprentissage et la projection de ses r\u00e9sultats sur le texte, dans la mesure o\u00f9 cet algorithme prend en compte le contexte pour apprendre les r\u00e8gles. A noter que le mod\u00e8le tient compte dans ses calculs des \u00e9l\u00e9ments qui ne doivent pas \u00eatre annot\u00e9s : il apprend aussi \u00e0 traduire \u00e0 l'identique.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 65,
                        "end": 78,
                        "text": "(Tomeh, 2012)",
                        "ref_id": "BIBREF35"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "S1 S2",
                "sec_num": null
            },
            {
                "text": "8. Pour diff\u00e9rentier les \u00e9l\u00e9ments de Voc(O) du vocabulaire anglais, les noms de O sont pr\u00e9fix\u00e9s par 'XX' dans L 2 . 9. M\u00eame si elles peuvent \u00eatre entrelac\u00e9es dans le calcul.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "S1 S2",
                "sec_num": null
            },
            {
                "text": "Notre approche repose sur le mod\u00e8le du canal bruit\u00e9, qui consid\u00e8re que les phrases annot\u00e9es constituent l'information vis\u00e9e (en entr\u00e9e du canal) mais qu'elles ont \u00e9t\u00e9 brouill\u00e9es, produisant ainsi le texte brut (re\u00e7u en sortie ",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Le mod\u00e8le",
                "sec_num": "4.2"
            },
            {
                "text": ") = \u03a0 m i=1 P(s i 1 |s i 2 )",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Le mod\u00e8le",
                "sec_num": "4.2"
            },
            {
                "text": ". On suppose que la distribution de probabilit\u00e9 sur toutes les segmentations possibles est uniforme et on a",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Le mod\u00e8le",
                "sec_num": "4.2"
            },
            {
                "text": "s * = arg max s 2 {P(s 2 ) \u00d7 \u03a0 m i=1 P(s i 1 |s i 2 )}.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Le mod\u00e8le",
                "sec_num": "4.2"
            },
            {
                "text": "Il y a deux param\u00e8tres \u00e0 calculer dans le mod\u00e8le ci-dessus : le mod\u00e8le de langage P(s 2 ) et la table de traduction des syntagmes P(s i 1 |s i 2 ). Le mod\u00e8le de langage s\u00e9lectionne la phrase annot\u00e9e la plus probable parmi toutes celles qui sont possibles et la table de traduction des syntagmes joue le r\u00f4le d'un dictionnaire sophistiqu\u00e9 entre les langages source et cible. Nous ne pouvons entrer ici dans les d\u00e9tails, mais, pour nos exp\u00e9rimentations, nous utilisons SRILM (Stolcke, 2002) , la boite \u00e0 outils du SRI servant \u00e0 construire et exploiter des mod\u00e8les de langage, pour apprendre un mod\u00e8le de trigrammes. Parmi les nombreuses solutions propos\u00e9es pour l'apprentissage d'une table de traduction (Marcu et Wong, 2002; Koehn et al., 2003; Och et Ney, 2003; Chiang, 2007) , nous utilisons la m\u00e9thode relativement simple mais efficace d\u00e9finie dans (Koehn et al., 2003) . A cause de la proximit\u00e9 des langages source et cible, les donn\u00e9es fournies \u00e0 cet algorithme sont peu bruit\u00e9es. Le d\u00e9codage est r\u00e9alis\u00e9 par une recherche en faisceau telle qu'impl\u00e9ment\u00e9e par Moses (Koehn et al., 2007) .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 473,
                        "end": 488,
                        "text": "(Stolcke, 2002)",
                        "ref_id": "BIBREF33"
                    },
                    {
                        "start": 702,
                        "end": 723,
                        "text": "(Marcu et Wong, 2002;",
                        "ref_id": "BIBREF23"
                    },
                    {
                        "start": 724,
                        "end": 743,
                        "text": "Koehn et al., 2003;",
                        "ref_id": "BIBREF17"
                    },
                    {
                        "start": 744,
                        "end": 761,
                        "text": "Och et Ney, 2003;",
                        "ref_id": "BIBREF30"
                    },
                    {
                        "start": 762,
                        "end": 775,
                        "text": "Chiang, 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF4"
                    },
                    {
                        "start": 851,
                        "end": 871,
                        "text": "(Koehn et al., 2003)",
                        "ref_id": "BIBREF17"
                    },
                    {
                        "start": 1070,
                        "end": 1090,
                        "text": "(Koehn et al., 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF16"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Le mod\u00e8le",
                "sec_num": "4.2"
            },
            {
                "text": "Pour identifier la position pr\u00e9cise des annotations s\u00e9mantiques pr\u00e9dites par l'annotation s\u00e9mantique statistique bas\u00e9e sur les syntagmes (ASSS), nous utilisons l'alignement des traductions au niveau du mot. Par exemple, dans un tel alignement, la suite \"15-14 16-14\" indique que les 15 \u00e8me et 16 \u00e8me mots de la phrase originale ont \u00e9t\u00e9 remplac\u00e9s par le 14 \u00e8me mot de la traduction. Si le 14 \u00e8me mot appartient \u00e0 Voc(O) (par exemple X X M ethod), c'est que le concept qui la compose (dans notre exemple, le concept M ethod) est l'\u00e9tiquette s\u00e9mantique associ\u00e9e au 15 \u00e8me et au 16 \u00e8me mots de la phrase originale.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Rep\u00e9rage des annotations s\u00e9mantiques",
                "sec_num": "4.3"
            },
            {
                "text": "Cette section d\u00e9crit les donn\u00e9es d'\u00e9valuation et les m\u00e9triques utilis\u00e9es.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Exp\u00e9rimentation",
                "sec_num": "5"
            },
            {
                "text": "L'approche ASSS a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e sur deux textes annot\u00e9s. L'un est compl\u00e8tement annot\u00e9, c'est-\u00e0-dire annot\u00e9 par l'ensemble des \u00e9tiquettes s\u00e9mantiques provenant d'une ontologie construite pour le domaine en question. On trouve dans le texte des mentions de chaque concept, mais en nombre limit\u00e9 : ce corpus permet de tester la tol\u00e9rance de notre approche \u00e0 la dispersion des donn\u00e9es d'annotation s\u00e9mantique. L'autre texte est plus volumineux mais il n'est annot\u00e9 que par une partie de l'ontologie, par les 17 concepts identifi\u00e9s consid\u00e9r\u00e9s comme ambigus, car \u00e9tant associ\u00e9s \u00e0 des termes ambigus. Ce second corpus permet de tester la capacit\u00e9 de notre approche \u00e0 r\u00e9soudre les ambigu\u00eft\u00e9s, qui sont fr\u00e9quentes en domaine de sp\u00e9cialit\u00e9, ne serait-ce parce qu'on peut choisir de rattacher un terme \u00e0 diff\u00e9rents niveaux de l'ontologie.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Exp\u00e9rimentation",
                "sec_num": "5"
            },
            {
                "text": "Deux m\u00e9thodes de r\u00e9f\u00e9rence ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finies et sont utilis\u00e9es pour les exp\u00e9riences. La premi\u00e8re est une approche \u00e0 base de dictionnaire de fr\u00e9quence qui est traditionnelle pour les t\u00e2ches de d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale et qui peut s'\u00e9tendre \u00e0 notre sc\u00e9nario d'annotation s\u00e9mantique. L'autre repose sur un mod\u00e8le bas\u00e9 sur l'\u00e9tiquetage de s\u00e9quences, plus particuli\u00e8rement sur les champs al\u00e9atoires conditionnels en cha\u00eenes lin\u00e9aires (CRF) (Lafferty, 2001; Sutton et Mccallum, 2006) ) : l'annotation s\u00e9mantique est souvent vue comme une t\u00e2che d'\u00e9tiquetage de s\u00e9quences et les champs al\u00e9atoires conditionnels permettent de tenir compte des noeuds voisins dans un graphe. L'\u00e9valuation exp\u00e9rimentale montre que notre m\u00e9thode d\u00e9passe significativement des approches standards sur les deux corpus utilis\u00e9s.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 435,
                        "end": 451,
                        "text": "(Lafferty, 2001;",
                        "ref_id": "BIBREF18"
                    },
                    {
                        "start": 452,
                        "end": 477,
                        "text": "Sutton et Mccallum, 2006)",
                        "ref_id": "BIBREF34"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Exp\u00e9rimentation",
                "sec_num": "5"
            },
            {
                "text": "Mat\u00e9riel 10 Les corpus choisis sont deux textes extraits d'un r\u00e8glement international d\u00e9crivant les tests auxquels les fabricants d'automobiles doivent se plier dans la fabrication des ceintures de s\u00e9curit\u00e9. Apr\u00e8s segmentation par Treetagger (Schmid, 1995) , le corpus 1 comporte 133 phrases et le corpus 2 en a 1821, dont beaucoup sont longues. L'ontologie 11 qui forme le mod\u00e8le s\u00e9mantique contient 154 entit\u00e9s s\u00e9mantiques (73 concepts, 58 individus, 23 propri\u00e9t\u00e9s).",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 242,
                        "end": 256,
                        "text": "(Schmid, 1995)",
                        "ref_id": "BIBREF32"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Donn\u00e9es d'\u00e9valuation",
                "sec_num": "5.1"
            },
            {
                "text": "Annotation s\u00e9mantique le corpus 1 a \u00e9t\u00e9 compl\u00e8tement annot\u00e9 par un expert du domaine (un des auteurs), soit 364 annotations (2,78 annotations par phrase). Pour la validation crois\u00e9e, 90 % des donn\u00e9es sont utilis\u00e9es comme donn\u00e9es d'entra\u00eenement (80 % servent \u00e0 entrainer le mod\u00e8le, et 10 % au tunning) et les 10 % restant sont utilis\u00e9es comme donn\u00e9es de test. Les donn\u00e9es d'entra\u00eenement de chaque exp\u00e9rience comportent plus de 50 entr\u00e9es s\u00e9mantiques distinctes.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Donn\u00e9es d'\u00e9valuation",
                "sec_num": "5.1"
            },
            {
                "text": "Deux facteurs principaux ont \u00e9t\u00e9 pris en compte dans la constitution du corpus 2 : le degr\u00e9 d'ambigu\u00eft\u00e9 (une m\u00eame forme lexicale peut \u00eatre annot\u00e9e diff\u00e9remment dans des contextes diff\u00e9rents -voir la section 3 pour un exemple) et la taille du corpus, de fa\u00e7on que notre seconde m\u00e9thode de r\u00e9f\u00e9rence puisse \u00eatre calcul\u00e9e en un temps raisonnable eu \u00e9gard \u00e0 nos ressources de calcul (Mac OS X 10.6.8, g++ 4.2.1, avec 2Go de m\u00e9moire et un CPU Intel Core 2 Duo 2.26GHz). Nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 17 entit\u00e9s s\u00e9mantiques ambigu\u00ebs de l'ontologie, nous nous en sommes servis pour annoter le document entier et nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 les 313 phrases \u00e9tiquet\u00e9es au moins une fois. ",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Donn\u00e9es d'\u00e9valuation",
                "sec_num": "5.1"
            },
            {
                "text": "Nous comparons l'approche propos\u00e9e avec deux m\u00e9thodes de r\u00e9f\u00e9rence : l'Annotation S\u00e9mantique \u00e0 base de Dictionnaire et de Fr\u00e9quence (ASDF) et l'Annotation S\u00e9mantique par CRF (ASCRF). L'approche ASDF est une extension de la d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale classique parce qu'elle int\u00e8gre le fait qu'une annotation peut couvrir plusieurs mots. L'ASDF repose essentiellement sur la construction et la consultation d'un dictionnaire d'annotation. Celui-ci a comme entr\u00e9es des mots ou groupes de mots associ\u00e9s \u00e0 des labels s\u00e9mantiques. Ces groupes sont extraits des textes annot\u00e9s d'entra\u00eenement, et pour chaque mot ou groupe de mots, les labels s\u00e9mantiques qui annotent ses occurrences sont enregistr\u00e9s dans le dictionnaire. L'entr\u00e9e est lemmatis\u00e9e pour s'affranchir des variations morphologiques. L'algorithme d'annotation cherche d'abord dans le texte lemmatis\u00e9 les entr\u00e9es du dictionnaire. Une forme de surface reconnue pouvant \u00eatre incluse dans une autre, seules les entit\u00e9s s\u00e9mantiques attach\u00e9es \u00e0 la plus longue sont conserv\u00e9es. Pour d\u00e9sambigu\u00efser une entr\u00e9e donn\u00e9e, on choisit le label le plus fr\u00e9quent. ASDF est impl\u00e9ment\u00e9e en Python.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotations de r\u00e9f\u00e9rence",
                "sec_num": "5.2"
            },
            {
                "text": "ASCRF segmente et annote les s\u00e9quences de mots gr\u00e2ce au mod\u00e8le discriminant suivant :",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotations de r\u00e9f\u00e9rence",
                "sec_num": "5.2"
            },
            {
                "text": "p \u03b8 ( y | x) = 1 Z \u03b8 (x) ex p{ K k=1 \u03b8 k F k (x, y)}, o\u00f9 x = (x 1 , ...x T ) et y = (y 1 , ..., y T ) sont les s\u00e9quences d'entr\u00e9e et de sortie ; F k (x, y) est d\u00e9fini par T t=1 f k (x t\u22121 , y t ), { f k }",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotations de r\u00e9f\u00e9rence",
                "sec_num": "5.2"
            },
            {
                "text": "1\u2264k\u2264K \u00e9tant un ensemble arbitraire de fonctions de traits ; les {\u03b8 k } k\u2264k\u2264K sont les valeurs param\u00e9triques associ\u00e9es.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotations de r\u00e9f\u00e9rence",
                "sec_num": "5.2"
            },
            {
                "text": "Pour \u00eatre comparables avec le mod\u00e8le ASSS propos\u00e9, les patrons extraits par ASCRF sont des traits orthographiques et lexicaux des unigrammes et des bigrammes figurant dans une fen\u00eatre de 3 mots avant et apr\u00e8s chaque position observ\u00e9e. Comme les annotations s'\u00e9tendent \u00e9ventuellement sur plusieurs mots, elles sont repr\u00e9sent\u00e9es selon le sch\u00e8me D.I.E. (le D\u00e9but, l'Int\u00e9rieur et l'Ext\u00e9rieur du segment de texte. Enfin, ASCRF est mis en oeuvre gr\u00e2ce \u00e0 l'impl\u00e9mentation hautement optimis\u00e9e de la boite \u00e0 outils Wapiti (Lavergne et al., 2010) .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 513,
                        "end": 536,
                        "text": "(Lavergne et al., 2010)",
                        "ref_id": "BIBREF20"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Annotations de r\u00e9f\u00e9rence",
                "sec_num": "5.2"
            },
            {
                "text": "Bien que nous utilisions un mod\u00e8le de traduction automatique, le syst\u00e8me est \u00e9valu\u00e9 en calculant la pr\u00e9cision, le rappel et la F-mesure, qui sont plus souvent utilis\u00e9s dans le domaine de l'extraction d'information. Nous consid\u00e9rons en outre deux crit\u00e8res diff\u00e9rents : la correction des \u00e9tiquettes s\u00e9mantiques (label) et celle de leurs fronti\u00e8res (position). Bien que seul le crit\u00e8re d'\u00e9tiquette importe dans certaines applications, comme en REN, la position peut \u00eatre significative dans d'autres cas, comme par exemple pour l'extraction de relations s\u00e9mantiques. . Pour \u00b5-posi tion, le crit\u00e8re est l'identit\u00e9 des positions de l'annotation dans le candidat et la r\u00e9f\u00e9rence, m\u00eame si on pourrait aussi tenir compte du recouvrement partiels des positions.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "M\u00e9triques d'\u00e9valuation",
                "sec_num": "5.3"
            },
            {
                "text": "Dans cette section, nous comparons d'abord la m\u00e9thode ASSS propos\u00e9e et le syst\u00e8me ASDF. Ensuite, nous comparons ASSS et ASCRF sur les m\u00eame corpus sous des r\u00e9glages diff\u00e9rents. Pour ces deux comparaisons, les exp\u00e9riences ont \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9es sur les deux corpus en utilisant une validation crois\u00e9e par 10 \u00e8me . Pour ASCRF, nous avons partiellement r\u00e9utilis\u00e9 la mise en oeuvre de MOSES (Koehn et al., 2007) en inactivant son mod\u00e8le de distorsion.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 382,
                        "end": 402,
                        "text": "(Koehn et al., 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF16"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Evaluation",
                "sec_num": "6"
            },
            {
                "text": "Le tableau 2 compare les performances moyennes de ASDF et ASSS sur le corpus 1 et les confronte \u00e0 ceux de l'approche hybride d\u00e9finie ci-apr\u00e8s. ASSS a \u00e9t\u00e9 l\u00e9g\u00e8rement meilleur pour la pr\u00e9diction des \u00e9tiquettes que ASDF (0,26 % d'am\u00e9lioration de la F-mesure), mais ASDF a fonctionn\u00e9 mieux qu'ASSS dans la pr\u00e9diction des positions (+5,2 % sur la F-mesure). Les deux syst\u00e8mes ont r\u00e9alis\u00e9 des performances comparables sur le corpus 1.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Comparaison de ASSS et ASDF sur le corpus 1",
                "sec_num": "6.1"
            },
            {
                "text": "Cela signifie que si l'on ne consid\u00e8re que les labels d'annotations, la m\u00e9thode ASSS est un meilleur choix : contrairement \u00e0 la consultation de dictionnaires, ASSS permet une correspondance approch\u00e9e. Cependant, ASSS manque plus souvent l'emplacement exact de l'\u00e9tiquette. Par Dans le tableau 2, nous pouvons voir que le syst\u00e8me hybride a la m\u00eame F-mesure de label et a am\u00e9lior\u00e9 la F-mesure de position d'ASSS de 4,28 %, m\u00eame si cette derni\u00e8re est encore inf\u00e9rieure de 0,61 % \u00e0 celle d'ASDF.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Comparaison de ASSS et ASDF sur le corpus 1",
                "sec_num": "6.1"
            },
            {
                "text": "Le tableau 3 montre l'int\u00e9r\u00eat de l'approche ASSS en cas d'ambigu\u00eft\u00e9. ASSS all signifie que l'exp\u00e9rience a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur les 313 phrases du Corpus 2 (s\u00e9lectionn\u00e9es pour la pr\u00e9sence de syntagmes ambigus) mais qu'elles sont annot\u00e9es avec toutes les entr\u00e9es s\u00e9mantiques possibles de l'ontologie. Nous pouvons voir qu'ASSS est robuste \u00e0 l'ambigu\u00eft\u00e9, comme en t\u00e9moigne la F-mesure de label \u00e0 92,95 %.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Comparaison d'ASSS et ASDF sur le corpus 2",
                "sec_num": "6.2"
            },
            {
                "text": "Une autre observation est que, sauf pour la perte de 1,04 % de rappel de position, ASSS a de meilleures performances qu'ASDF. En effet, les diff\u00e9rences entre ASSS et ASDF sont importantes pour la pr\u00e9diction des \u00e9tiquettes (par exemple +21,17 % pour la F-mesure de label), mais assez faibles pour la pr\u00e9diction des positions (par exemple +2,21 % pour la F-mesure de position). L'explication est que le choix des annotations appropri\u00e9es est plus difficile que la localisation de ces annotations dans le corpus 2, en raison d'une plus grande proportion d'ambigu\u00eft\u00e9s dans le corpus 2 que dans le corpus 1.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Comparaison d'ASSS et ASDF sur le corpus 2",
                "sec_num": "6.2"
            },
            {
                "text": "Enfin, le tableau 3 montre que m\u00eame si ASSS a obtenu des scores \u00e9lev\u00e9s dans la pr\u00e9diction de label sur le corpus 2, les scores sont encore inf\u00e9rieurs \u00e0 ceux de la position (par exemple une F-mesure de 92,95 % en pr\u00e9diction de label vs. 97,65 % en pr\u00e9diction de position), ce qui contredit le r\u00e9sultat du corpus 1. C'est encore parce que dans le corpus 2, la d\u00e9sambigu\u00efsation d'\u00e9tiquettes est plus difficile \u00e0 r\u00e9aliser que d\u00e9tection de la position.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Comparaison d'ASSS et ASDF sur le corpus 2",
                "sec_num": "6.2"
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            {
                "text": "Il convient enfin de noter que l'approche ASSS fonctionnant mieux en pr\u00e9diction de position qu'ASDF (97,65 % contre 95,44% pour la F-mesure de position) pour le corpus 2, l'approche hybride consid\u00e9r\u00e9e pour le corpus 1 est inutile pour le corpus 2.",
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            {
                "text": "13. On rappelle que, dans nos d\u00e9finitions, seules les positions exactes (m\u00eames d\u00e9but et fin) sont compt\u00e9es correctes dans la F-mesure. -Sur le corpus 1, ASSS a supplant\u00e9 ASCRF pour toutes les mesures. C'est parce que la taille des donn\u00e9es d'entra\u00eenement dans le corpus 1 n'est pas suffisante pour qu'ASCRF parvienne \u00e0 une pr\u00e9diction pr\u00e9cise. La comparaison avec la tableau 2 montre qu'ASCRF a fonctionn\u00e9 bien plus mal qu'ASDF sur le corpus 1. Cela signifie qu'ASSS est plus robuste qu'ASCRF lorsque la taille des donn\u00e9es d'entra\u00eenement est limit\u00e9e. -Sur le corpus 2, ASSS 17 a surpass\u00e9 ASCRF 17 de plus de 8 % pour la pr\u00e9diction des \u00e9tiquettes, \u00e0 la fois en pr\u00e9cision et en rappel, mais a \u00e9t\u00e9 surpass\u00e9 de 1,71 % en pr\u00e9cision dans la pr\u00e9diction de position. Cela montre qu'ASSS a une plus forte capacit\u00e9 de d\u00e9sambigu\u00efsation qu'ASCRF, mais est moins bon qu'ASCRF pour placer les annotations parce que le mod\u00e8le des positions d'\u00e9tiquettes est implicite pour ASSS. De plus, il est int\u00e9ressant de noter que les deux approches ASSS et ASCRF ont obtenu des scores relativement \u00e9lev\u00e9s en pr\u00e9diction de position pour le corpus 2 (> 94 % en pr\u00e9cision et en rappel). -ASSS all a une meilleure performance que ASCRF 17 et ASSS 17 sur le corpus 2. Cela montre que le pourcentage plus \u00e9lev\u00e9 d'ambigu\u00eft\u00e9s dans les corpus ASCRF 17 et ASSS 17 augmente la difficult\u00e9 de la t\u00e2che.",
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                "text": "Cet article propose une approche statistique bas\u00e9e sur les syntagmes, nouvelle et flexible, qui permet d'annoter les entit\u00e9s s\u00e9mantiques dans des documents sp\u00e9cialis\u00e9s en utilisant des onto-14. Pour ASCRF, l'ex\u00e9cution de la validation crois\u00e9e au 10 \u00e8me a dur\u00e9 30 heures en se limitant aux 17 entr\u00e9es s\u00e9mantiques ambig\u00fces. Traiter toutes les entr\u00e9es comme pour ASSS t ous aurait n\u00e9cessit\u00e9 beaucoup plus de temps parce que l'entra\u00eenement d'un mod\u00e8le de CRF est quadratique en le nombre d'\u00e9tiquettes (Lavergne et al., 2011) . ",
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            {
                "text": ". Dans la section Exp\u00e9rimentation, \u00b5-indep et \u00b5-couple ne figurent qu'\u00e0 titre d'explication ; en fait ces mesures sont des combinaisons des deux autres.",
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                "text": "Nous projetons maintenant d'am\u00e9liorer notre approche en \u00e9tendant ASSS pour utiliser des informations linguistiques rendues accessibles en pr\u00e9-traitant les documents source. Nous envisageons aussi de concevoir des campagnes d'annotation ontologique dans des domaines sp\u00e9cialis\u00e9s, en exploitant cette m\u00e9thode qui permet d'entra\u00eener un syst\u00e8me d'annotation sur un petit ensemble d'annotations manuelles. En effet, il semble qu'il soit plus facile pour les annotateurs humains de corriger une annotation initiale, pourvu qu'elle soit suffisamment bonne, que d'annoter \u00e0 partir de rien(Fort et Sagot, 2010).",
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                "text": "Ce travail a \u00e9t\u00e9 partiellement financ\u00e9 par OSEO dans le cadre du programme Quaero. Il s'inscrit \u00e9galement dans l'axe 5 du labex EFL (ANR/CGI).",
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                "text": "On peut former d'autres mesures par combinaison des pr\u00e9c\u00e9dentes, comme label et position consid\u00e9r\u00e9s ind\u00e9pendamment (le score cumule l'\u00e9valuation des labels et des positions) et label et position consid\u00e9r\u00e9s group\u00e9s. Dans ce dernier cas, c'est le couple (label, position) qui est consid\u00e9r\u00e9 globalement comme correct ou incorrect. Pour chaque m\u00e9trique \u00b5 parmi {Pr\u00e9cision, Rappel, F-mesure}, nous \u00e9crivons \u00b5-label, \u00b5-posi tion, \u00b5-indep, et \u00b5-couple pour d\u00e9signer les quatre crit\u00e8res d'\u00e9valuation ci-dessus 12",
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                "text": "union de l'anglais et du vocabulaire de l'ontologie, Voc(O), utilis\u00e9 comme ensemble d'\u00e9tiquettes 8 . Nous disons que s 2 est une version annot\u00e9e de s 1 s'il est obtenu en rempla\u00e7ant certains groupes de mots anglais de s 1 par des \u00e9l\u00e9ments de Voc(O) comme illustr\u00e9 dans la figure 2.",
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                "html": null,
                "content": "<table/>",
                "num": null
            },
            "TABREF1": {
                "text": "). Il s'agit donc de reconstituer l'entr\u00e9e. On attribue une \u00e9tiquette s\u00e9mantique \u00e0 une phrase vue pour la premi\u00e8re fois s 1 \u2208 L 1 en recherchant la phrase s 2 \u2208 L 2 qui a la plus grande valeur pour P(s 2 |s 1 ). Par la r\u00e8gle de Bayes et puisque P(s 1 ) est fix\u00e9e, il s'agit de calculer s",
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                "html": null,
                "content": "<table><tr><td>s 2</td><td>P(s 2 |s 1 ) = arg max s 2</td><td>{P(s 2 )P(s 1 |s 2 )}.</td></tr><tr><td colspan=\"3\">Suivant le mod\u00e8le de traduction bas\u00e9 sur les syntagmes, la phrase d'entr\u00e9e non annot\u00e9e s 1 est</td></tr><tr><td colspan=\"3\">segment\u00e9e pendant le d\u00e9codage en une suite de m syntagmes, not\u00e9e {s i 1 } m i=1 . Chaque segment s i 1 est associ\u00e9 \u00e0 sa version annot\u00e9e s i 2 de sorte que P(s 1 |s 2</td></tr></table>",
                "num": null
            },
            "TABREF2": {
                "text": "Pour le corpus 2, la table 1 liste les graphies choisies, le nombre de leurs occurrences annot\u00e9es et les 17 \u00e9tiquettes s\u00e9mantiques qui leur sont associ\u00e9es. Il y a aussi 14 occurrences suppl\u00e9mentaires 10. Ce mat\u00e9riel vient du projet europ\u00e9en OntoRule. 11. A noter que, une fois que les exemples annot\u00e9s sont disponibles, notre m\u00e9thode n'a plus besoin de l'ontologie.",
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                "html": null,
                "content": "<table><tr><td colspan=\"2\">Graphie #Occ</td><td colspan=\"3\">Etiquettes possibles dans la r\u00e9f\u00e9rence</td></tr><tr><td>\"type\"</td><td>123</td><td colspan=\"3\">T y peReactor, T y peRet ractor, T y peBel t</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"2\">Ret r ac t or Locking Test,</td><td>BreakingS t reng thO f S t rapTest,</td></tr><tr><td>\"tested\"</td><td>29</td><td colspan=\"3\">D ynamicTest, M ethod, C old I mpact Test, NULL</td></tr><tr><td>\"Test(s)\"</td><td>19</td><td colspan=\"2\">D ynamicTest, M ethod</td></tr><tr><td/><td/><td>D ynamicTest,</td><td colspan=\"2\">Ret r ac t or Dur abili t y Test,</td><td>M ethod,</td></tr><tr><td>\"tests\"</td><td>65</td><td colspan=\"3\">BreakingS t reng thO f S t rapTest,</td><td>Accel er at ionTest,</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"3\">DecelerationTest, Ret r ac t or Locking Test, BuckleTest</td></tr><tr><td/><td/><td>C old I mpact Test,</td><td/><td>Ret r ac t or Locking Test,</td></tr><tr><td/><td/><td>M ethod,</td><td colspan=\"2\">M icroSlipTest,</td><td>BuckleOpening Test,</td></tr><tr><td>\"test\"</td><td>190</td><td colspan=\"3\">BreakingS t reng thO f S t rapTest, D ynamicTest, BuckleTest,</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"3\">C or rosionTest, Ret r ac t or U nlocking Test, F rontal I mpact Test</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"3\">TABLE 1 -Description des ambigu\u00eft\u00e9s du corpus2</td></tr><tr><td colspan=\"5\">de \u00ab tested \u00bb non annot\u00e9es (not\u00e9es NULL en ligne 2, colonne 3), ce qui constitue une forme</td></tr><tr><td colspan=\"3\">particuli\u00e8re d'ambigu\u00eft\u00e9.</td><td/></tr></table>",
                "num": null
            },
            "TABREF3": {
                "text": "Evaluation de la ASSS et ASDF sur Corpus1exemple, alors que la phrase \"The test has to be performed separately from the tensile test\" a \u00e9t\u00e9 annot\u00e9e avec Tensil et est pour la position | 9 -10 | par l'expert, ASSS n'a associ\u00e9 l'\u00e9tiquetage",
                "type_str": "table",
                "html": null,
                "content": "<table><tr><td>Tensil et est qu'\u00e0 la position | 9 -9 | 13 . Pour rem\u00e9dier \u00e0 cela, nous faisons une combinaison de ASSS et ASDF pour avoir un syst\u00e8me hybride (la 4\u00e8me colonne du tableau 2) d\u00e9fini comme suit :</td></tr><tr><td>D\u00e9finition. (Hybride de ASSS et ASDF) Pour une phrase donn\u00e9e, soit ANNOASSS et ANNOASDF</td></tr><tr><td>les annotations s\u00e9mantiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9es respectivement par ASSS et ASDF. Nous disons que deux</td></tr><tr><td>annotations provenant de ANNOASSS et ANNOASDF sont unifiables si leurs positions se chevauchent.</td></tr></table>",
                "num": null
            },
            "TABREF4": {
                "text": "ASSS t ous dans le tableau 3, ASSS 17 et ASCRF 17 correspondent au cas o\u00f9 les 313 phrases s\u00e9lectionn\u00e9es dans le corpus 2 ne sont annot\u00e9es que par les 17 entr\u00e9es s\u00e9mantiques ambig\u00fces, ceci pour r\u00e9duire le temps d'ex\u00e9cution d'ASCRF 14 . Les r\u00e9sultats montrent que :",
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                "html": null,
                "content": "<table><tr><td>-Evaluation d'ASSS et ASDF sur le corpus 2</td></tr><tr><td>6.3 Comparaison d'ASSS et ASCRF</td></tr><tr><td>Le tableau 4 compare les performances moyennes d'ASCRF et de'ASSS \u00e0 la fois sur le corpus 1 et</td></tr><tr><td>sur le corpus 2. A la diff\u00e9rence d'</td></tr></table>",
                "num": null
            },
            "TABREF5": {
                "text": "Evaluation de ASSS et ASCRF logies de domaine riches. La m\u00e9thode a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour des documents techniques, tels que des textes r\u00e9glementaires, pour lesquels les approches traditionnelles d'\u00e9tiquetage s\u00e9mantique (\u00e9tiquetage des entit\u00e9s nomm\u00e9es et annotation s\u00e9mantique g\u00e9n\u00e9rique) pr\u00e9sentent des limitations importantes. En utilisant plusieurs m\u00e9triques d'\u00e9valuation, nous avons montr\u00e9 que la m\u00e9thode propos\u00e9e donne de meilleurs r\u00e9sultats qu'une approche classique \u00e0 base de dictionnaire de fr\u00e9quence ou qu'une approche discriminante, avec un ensemble r\u00e9duit d'exemples annot\u00e9s. Elle obtient des scores \u00e9lev\u00e9s sur le corpus ambigu : une F-mesure de 92,95 % (resp. 97,65 %) pour la pr\u00e9diction de label (resp. de position) pour ASSS all , et une F-mesure de 91.88% (resp. 94,62 %) pour la pr\u00e9diction de label (resp. de position) pour ASSS 17",
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                "content": "<table/>",
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