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Analyse syntaxique profonde sur corpus

Analyse syntaxique profonde sur corpus. « Alpage à Barcelone 2007 » Benoit Crabbé. Plan de l’exposé . Motivations et objectifs de recherche Motivations générales Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques

Anita
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Analyse syntaxique profonde sur corpus

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  1. Analyse syntaxique profonde sur corpus « Alpage à Barcelone 2007 » Benoit Crabbé

  2. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  3. Motivations générales • Spécificité dans ALPAGE ? • Linguiste • Idéologie : « Computational linguistics » • Utilisation de l’informatique pour apporter un éclairage nouveau sur l’étude de la langue française • En retour : volonté d’exprimer une théorie formalisée « computer friendly » du Français • Question générale • Que tirer comme généralités de la linguistique de corpus ? • Volonté de (contribuer à) formuler une grammaire du français informée explicitement par les données empiriques (stats) • Inspiration type Claire Blanche-Benveniste (GARS): • (Variationnisme) Contrastes de différents registres de langage : • oral vs écrit • Confronter théorie introspective vs approche empirique

  4. Besoin premier Données structurées • Produire un observatoire sur la langue • Française en particulier • Produire des ressources • Corpus annotés en syntaxe • Différents genres (oral/écrit) • Produire les moyens de les exploiter • Méthode qualitative (concordances) • Méthodes quantitatives (stats) • N’existe à peu près pas pour le français… • Et pas en syntaxe…

  5. Quels types de données ? • Corpus annotés et corrigés suivant une grammaire explicite • Au moins constituants et fonctions • Bonnes propriétés informatiques • Bonne expressivité linguistique • La partie essentielle dans l’annotation d’un corpus c’est la conception des guides d’annotation (= de la grammaire) : • = Explicitation de la théorie • = Revient à décrire explicitement une grammaire de performance (!) • Conséquence = favorise la cohérence de l’annotation • Pour le Français on pourrait s’inspirer de la GGF et du FTB

  6. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  7. Problèmes du parsing symbolique pour l’analyse de corpus • Trois problèmes de l’analyse symbolique : • Ambiguité • Non Robustesse • Ouverture des données • Admettons que l’ambiguité puisse être résolue par des heuristiques de préférences (ex. Frazier & Fodor 78) • La non robustesse est fondamentale : • Distinction grammatical ~ non-grammatical • ex. Accord (Point fort de TAG) : • En théorie : La fille que le gars qui est venu hier a estimé que Pierre imagine que le frère de Julie pense que le garçon a aperçue • En corpus : Le professeur de français que le frère de Paul a vue hier s’en est allée. Mais c’était bien une femme !

  8. Propriété formelle d’un corpus : loi de Zipf • Les objets d’un corpus sont en distribution de Zipf : • Les mots • Les règles de grammaire • … • La distribution pour le LN est une distribution de rang/fréquence, pour chaque mot : • Rang (r) = fonction du Nbre d’occurrences du mot • (ordre décroissant) • Fréquence f(r) = Nbre de d’occurrences du mot de rang • Loi de Zipf (version intuitive) : • Conséquences : • Très peu de mots très fréquents • Très grand nombre de mots de basse fréquence

  9. Loi de Zipf Distribution Rang/Fréquence d’une PCFG extraite du FTB (treebank3+)

  10. Conséquences • L’analyse automatique de la langue naturelle à large couverture demande de gérer le mieux possible les objets inconnus • Méthodes de lissage en Stats • Méthodes de prétraitement en analyse symbolique • Problème grammaire symbolique pour anal. corpus : • Env. 2/3 des règles n’apparaissent que 1 ou 2 fois • Ecrire une grammaire exhaustive est inenvisageable • Demande d’écrire « indéfiniment » des règles aussi générales que les autrespour un nombre infini de cas rarissimes • --> Crée ambiguité • Nécessité de distinguer le vraiment général du rarissime • Idem pour les lexiques

  11. La grammaire sur corpus • Annoter = écrire une grammaire • Avantage sur la méthode symbolique : • Les cas rares sont associés à l’exemple annoté • Induction d’une grammaire de treebank • Probabilités associées aux règles • Surgénéralisation -> robustesse • Robustesse intéressante • Produit généralement des arbres complets • Facilite le calcul sémantique (ex. RMRS)

  12. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  13. Paradigmes d’analyse syntaxique • Paradigme génératif* • Modèles bayésiens de type PCFG • « La grammaire engendre une chaine de surface » • Paradigme discriminatif • Modèles de type Maximum d’entropie et CRF • « Etant donnée une chaine de surface et l’ensemble des analyses possibles, l’application d’un ensemble de contraintes ordonne les modèles pour garder le meilleur » • Modèles mixtes • Génératif : rapide mais expressivité réduite • Discriminatif : expressif mais lent • ==> Mixte : reranking (Charniak 05, Collins 06): • (1) Générer un sous-ensemble des solutions • (2) Appliquer des contraintes pour les ordonner entre elles • Machine learning • Arbres de décision (Magerman 94); SSN (Henderson & Titov 03)

  14. Paradigme génératif • Modèles non lexicalisés • Vanilla PCFG • BitPar (CKY all paths) • Algos de Johnson (CKY Best First, 90s) • Problème formel de PCFG : • Hypothèse d’indépendance conditionnelle est trop forte ==> Réintroduire des dépendances conditionnelles • Parent Transformation : (Johnson 99) • Accurate Unlexicalised Parsing (Klein and Manning 2003) • Berkeley Parser : Algorithme de Petrov (2006-2007) • Modèles lexicalisés (Collins 96-99, Bikel 2004-5, Charniak 2000-5) • Problème de PCFG pour la langue nat : • Interaction avec le lexique • Idée : combiner un modèle de langage en dépendances lexicales avec un modèle de langage en constituants • Problème à addresser : dispersion des données

  15. PCFG • Modèle de langage : • CFG dont chaque règle A -->  est associée à une probabilité telle que : • Une PCFG définit une distribution de probabilité sur l’ensemble des arbres finis générés par la grammaire. Telle que la probabilité d’un arbre (t) : • Autrement dit, on calcule la probabilité conjointe d’engendrer cet arbre en posant une hypothèse d’indépendance conditionnelle entre les instances de règles qui interviennent pour dériver cet arbre

  16. Modèles non lexicalisés 1 : le split • SPLIT • Problème PCFG : conditions d’indépendance trop fortes • « Coup de codage » (< HMM Trigrammes) • Ex. Parent annotation (Johnson 1998) • => Transformation (réversible) du Treebank • Idée : • Un NP^S est un sujet, un NP^VP est un objet • Un NP sujet est structurellement différent d’un NP Objet : • NP suj. plus court (pronom ou NP défini) qu’un NP objet ==>

  17. Modèles non lexicalisés 2 : le merge • MERGE • Problème du split • Spécialise trop les règles -> éparpillement des données • Idée du MERGE : lissage • Ex. Markovisation des règles (Klein,Manning 2003) • = Mise en CNF dégénérée (// hyp. simplif. HMM) Base CNF = Markov(2) Markov(1) Markov(0)

  18. Modèles non lexicalisés 3 : split/merge • Algorithme de Berkeley (Petrov/Klein 06-07) • Split/merge sur les catégories de la grammaire • + Markovisation d’ordre k • Utilise EM (< Dedans-Dehors < Baum Welch HMM) • Convergence non garantie ! • Remarque 1 : • L’algorithme apprend tout seul à reconnaître des types de constituants potentiellement intéressants : • Grammaires des unités monétaires… • Remarque 2 : • Algorithme qui repose uniquement s/ propriétés formelles et de l’apprentissage • => multilingue

  19. Architecture du processus Entrainement : Transfo Estimation Treebank Treebank’ Grammaire Analyse : Parsing Transfo-1 Raw Text Treebank’ Treebank

  20. Modèles lexicalisés • Collins 96-99 (Bikel 2004)/ Charniak 97 • Intuition : • Combiner à la fois modèle PCFG et dépendances lexicales • Trois Modèles de langage : • Modèle 1 : Head Driven • Modèle 2 : Sous-cat (non illustré dans le talk) • Modèle 3 : Dépendances à longue distance (non illustré) • + Un algorithme de Lissage • + Modèle de Repli (Backoff,non illustré) • + Modèle de lissage lexical basique (suffixes prédéfinis, non illustré)

  21. Lexicalisation motivations • Besoin d’informations lexicales ! • Sous-catégorisation • Coordination (scope) • Exemple, PCFG décide arbitrairement : ?

  22. Lexicalisation Annotation • Annote les têtes (Unité Lexicale + catégorie) • Annotation semi-automatique par transduction sur la grammaire (Magerman 95) • Problème : données beaucoup trop dispersées, demande d’estimer des probabilités pour des règles du type : VP<lance,V> --> V<lance,V> NP<bille,N> càd : P(V<lance,V>, NP<bille,N> | VP<lance,V) ==>

  23. Modèle 1 (Lecture algorithmique) • Pseudo-Markovisation • Hypothèse d’indépendance : • Un élément de la règle dépend uniquement de la tête et de LHS • Exemple : VP<lance,V> --> STOP V<lance,V> NP<bille,N> STOP • Vue d’une règle de grammaire : • Génération de la tête : P(H|LHS) = P (V<lance,V> | VP<lance,V>) • Génération de la partie gauche : P(Li | H, LHS) • Génération de la partie droite : P(Ri | H, LHS)

  24. Modèle 1 (Lecture probabiliste) • Soit : • On a le modèle suivant (modèle 1): • Complications supplémentaires : • Ajout d’un paramètre de distance par rapport à la tête • (Modèle 2) Ajout d’un paramètre ‘cadre de sous-cat’ pour les verbes gauche tête droite

  25. Vision harissienne… • Empruntée à (Pereira 00) • Z. Harris 91 : propose informellement une grammaire de dépendances basée sur la théorie de l’information (Collins l’implante largement) • Sélection lexico-sémantique (ex. traduits) : • L’enfant dort ; Les oiseaux dorment peu; la ville dort ; les arbres dorment en hiver ; le soleil dort… COURANT <<>> INATTENDU • Digression (Corrélation probabilité / grammaticalité peu claire) • Chomsky 56 : argument prosodique (Pereira 00 : prob) • les idées vertes incolores dorment furieusement (Proba haute) • * furieusement vertes dorment idées les incolores (Proba basse)

  26. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  27. Grammaire du français • But privilégié à long terme : • Syntaxe sur corpus : • Données quantitatives sur la syntaxe du français • Contraste entre grammaire de l’oral et grammaire de l’écrit à partir de corpus annotés en syntaxe • But à court/moyen terme : • Produire les annotations • Outil privilégié : • Parser statistique • Moyen envisagé : • Augmentation du French Treebank • Ecrit et Oral (ESTER2)

  28. Analyse du français • Utilisation du French Treebank • Version très récente • Ré-annotation des composants internes de mots composés • Fonctions syntaxiques (dépendants verbaux) • Spécificités (vs PTB) • Annote les mots composés • Morphologie • Lemmes • Cat et sous-cat

  29. FTB : Exemple <SENT nb="453"> <w cat="ADV" ee="ADV" ei="ADV" lemma="pourtant"> Pourtant </w> <w cat="PONCT" ee="PONCT-W" ei="PONCTW" lemma="," subcat="W"> ,</w> <w cat="ADV" ee="ADV" ei="ADV" lemma="globalement"> globalement </w> <w cat="PONCT" ee="PONCT-W" ei="PONCTW" lemma="," subcat="W"> , </w> <NP fct="SUJ"> <w cat="D" ee="D-def-fs" ei="Dfs" lemma="le" mph="fs" subcat="def"> l’ </w> <w cat="N" ee="N-C-fs" ei="NCfs" lemma="économie" mph="fs" subcat="C"> économie </w> </NP> <VN> <w cat="ADV" ee="ADV-neg" ei="ADV" lemma="ne" subcat="neg"> n’ </w> <w cat="V" ee="V--P3s" ei="VP3s" lemma="être" mph="P3s" subcat=""> est </w> </VN> <w cat="ADV" ee="ADV-neg" ei="ADV" lemma="pas" subcat="neg"> pas </w> <AP fct="ATS"> <w cat="A" ee="A-qual-fs" ei="Afs" lemma="apathique" mph="fs" subcat="qual"> apathique </w> </AP> <w cat="PONCT" ee="PONCT-S" ei="PONCTS" lemma="." subcat="S"> . </w> </SENT>

  30. Fiche signalétique du FTB Token counts : 385458 Type counts : 24098 Tag token counts : 385458 Non Tag Symbol token counts : 242551 Function token counts : 65055 Sentence counts : 12351 Compound tokens : 55950 (14.52%)

  31. Stats brutes diverses PCFG Fonctions Symboles Tags 45420 PP --> P NP 22828 NP --> D N 14788 VN --> V 13825 NP --> N 11674 NP --> D N PP 10673 AP --> A 4535 NP --> D N AP 4528 VN --> CL V 4204 NP --> PRO 3340 VN --> V V 2972 N --> N A COORD --> C NP … 20756 MOD 19056 SUJ 15162 OBJ 3320 ATS 2253 A-OBJ 2192 DE-OBJ 1469 P-OBJ 272 obj 245 ATO 124 SUJ/OBJ 64 SUJ/A-OBJ 45 Aobj 32 SUJ/DE-OBJ 27 DEobj 9 OBJ/A-OBJ 8 SUJ/MOD 6 SUJ/ATS 5 SUJ/P-OBJ 2 DE-OBJ/OBJ A-OBJ/DE-OBJ … 88702 NP 48883 PP 28298 VN 13687 AP 12351 SENT 9286 N 8813 COORD 7024 VPinf 4929 VPpart 3636 Srel 3576 ADV 3298 P 3287 Ssub 2395 D 1682 Sint 778 C 732 AdP 500 V 352 A 307 PRO 28 ET 5 CL 2 I 96372 N 66102 D 62965 P 50481 PONCT 39841 V 26385 A 15662 ADV 11320 C 8433 CL 6116 PRO 1502 ET 235 PREF 44 I

  32. Construction de l’outil d’annotation • Analyseur syntaxique dérivé du French Treebank comme outil d’annotation • Buts de l’outil d’annotation : • Doit être aussi ‘correct ?’ (angl. accurate) que possible => peu d’intérêt pour les questions d’efficacité • Sorties aussi riches que les données d’entraînement => But non standard en stat parsing : • Categories (+sous-cats) • Morphologie + lemmes • Mots composés (originalité du FTB : 14% des tokens !) • Fonctions syntaxiques • En cours… deux étapes : • Analyse en constituants • Analyse en fonctions syntaxiques (prospectif) • Corollaire : proposer des améliorations à la grammaire existante

  33. Cinq+ expériences • Génération de treebanks opérationnels à partir du FTB • Treebank 1 • Baseline • Treebank 2 • But : interface avec analyseur morphologique • Variante : Treebank2+ (mots composés) • Treebank 3 (en cours) • But : maximiser la correction de la grammaire induite • Variante : Treebank3+ (mots composés) • Treebank 4 (prospectif) • But : maximiser la correction de la grammaire induite • Variante prévue : Treebank4+ (mots composés) • Treebank 5 (prospectif, non illustré dans le talk) • But : extraction de fonctions syntaxiques • Variante prévue : Treebank5+ (mots composés)

  34. TreeBank 1 • But • Fournit une baseline indicative • Contenu • Utilise uniquement les catégories majeures • Mots composés sont ignorés (Catégories des composés ont même statut que les autres) • Fusion des traces • Ex : du/P -None-/D --> du/P+D • Fusion des nombres en chiffres arabes : 19 000 , 8 --> 19000,8 • Exemple :

  35. Treebank 2 • But • Produire un jeu de tags interfacé avec un analyseur morpho (ex. FLEMM) • Contenu = Treebank 1 + : • Ajout des infos du trait subcat + morphologie sur les Terminaux • Enrichissement artificiel des annotations de mots composés (traits de souscat non annotés) pour éviter les biais • Variante (Treebank2+) • Fusion des mots composés = 1 seul Token

  36. Treebank 2 • Jeu de tags compatible avec FLEMM-TT • =>> Inférence de morphologie • =>> ‘Many to one’ mapping sur FLEMM-TT

  37. Treebank 3 • But • Améliorer la correction de l’analyse • Contenu • Modifications des catégories non terminales (heuristiques) • Se rappeler de la parent transfo de Johnson ! 1) Enrichissement du jeu de tags de traits : MODE,WH, REL… 2) Propagation des traits dans les arbres //grammaires symboliques

  38. Treebank 4 (Prospectif) • But : • Améliorer la correction de l’analyse • Contenu : Modifications structurelles des arbres • Identifier un/des constituants S clairs (vs SENT) • Introduction d’un niveau SBAR vs S • Introduction d’un trait INV (inversion) • Mise en évidence des structures à extraction (WH, REL) • Mise en évidence des complémenteurs • Gérer la coordination • … [à voir] • Normalisation de la ponctuation • Cause d’éparpillement des données • Idée générale : remonter la ponctuation • Ponctuation « parenthétique » : descendue au niveau du constituant parenthésé si possible • Traiter le ‘:’ comme une CS • Problème: • Difficile de garantir la correction automatisée des modifications • Suggère des extensions/modifs du schéma d’annotation

  39. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  40. Evaluations I • But : • Décider quel algorithme d’analyse est le mieux adapté pour parser le français (Charniak ignoré, trop spécifique au PTB) • Protocole : • Concertation avec S. Petrov • Vieux Treebank d’Edinburgh (composés fusionnés): • 80% entrainment 10% dev 10% test • Unlexicalised Parsing : • Berkeley parser : sans modifications • Tagging accurracy : bug < schéma d’annotation • Parsing : Labelled F1-Score : bug < schéma d’annotation • Parsing coverage : bug < schéma d’annotation • Lexicalised Parsing : • Bikel (Collins emulation, Abishek Arun Edinburgh) • Tagging accurracy : 95.20% (Tagger = TNT) • Parsing : Labelled F1-Score : 79.13 • Parsing coverage : 99.97%

  41. Evaluations II • But : • Comparer différents schémas d’annotation • Protocole • French Treebank récent • 80% entrainement 10% dev 10% test • Berkeley parser : évaluation par evalb avec paramètres Collins • Expériences : • Treebank 1 : • Tagging accurracy : 97.84% • Parsing : Labelled F1-Score : 82.16 • Parsing coverage : 100% • Treebank 2 : • Tagging accurracy : 91.49% • Parsing Labelled F1-Score : 82.43 • Parsing coverage : 99.9% • Treebank2+ : • Tagging accurracy : 96.40 • Parsing Labelled F1-Score : 83.57 • Parsing coverage : 99.9% • Treebank3+: • Tagging accurracy : 96.73 • Parsing Labelled F1-Score : 84.23 • Parsing coverage : 99.9%

  42. Commentaires • On choisit l’analyseur de Berkeley • Hypothèse : Bikel biaisé par des heuristiques X-BAR type PTB. FTB ne suit pas X-BAR.--> suggère : modif. sérieuses de l’algo Bikel pour le Français • Mise en place d’un ‘Vanilla PCFG’ : TNT + LNCKY de Johnson • Avec Treebank3+, on obtient F = 84.23 ; meilleur résultat en constituants obtenu à ce jour pour le français : • Edinburgh-fr : F = 79.13 Dublin-mft : F = 83.5 • Avec Treebank 1 on obtient les meilleurs résultats en tagging ? • Comparaison avec autres langues : • Anglais : F = 90.6 (Charniak 05 = 92.0) • Allemand : F = 80.75 (Berkeley) • Chinois : F = 86.3 (Berkeley) • Espagnol : F = 85.1 (Collins 05) • Italien : F = 68.49 (Corazza 04 , mini treebank de 1500 phrases)

  43. Améliorations envisagées • Il y a encore pas mal de marge pour améliorer… • >> Thématique de recherche (Mots composés) :On voit que les mots composés sont mal gérés (Treebank2 vs 2+): • Suggère une stratégie en pipeline avec dico + apprentissage endogène à la Bourigault • Suggère une stratégie originale en pipeline inversé : augmentation de l’annotation du FTB (subcat) pour les mots composés. Parsing d’abord avec détection des mots composés à postériori. • Expériences à venir avec Treebank 4 et 5 • Error mining • Meilleur modèle de langage pour estimer les mots inconnus • Réutilisation de l’algo de Brants /Samuelsson (TNT)

  44. Remarque choix des transformations • Comment trouver les bonnes transformations ? • Deux aspects • Théorie linguistique sert de guide • Théorie de l’information aussi : • Faire baisser l’entropie croisée de la grammaire • Mais pas le F-Score : • Dépendant d’un+ algorithme • Synthèse : • En modifiant le Treebank, on fait « tourner un EM à la main » en cherchant à converger vers le modèle d’entropie minimale (en fait l’entropie croisée pour des raisons techniques)

  45. Remarque implémentation • Travail d’implantation sous-jacent : • Architecture ciblée = pipeline UNIX • Python + lib NLTK • Format de travail = PTB/Brown • Permet la réutilisation d’outils de la communauté • Parsers (Berkeley, Johnson), evalb, tgrep2, etc. • Taggers : Brill/MXPOST • Segmenteur : MXTERMINATOR • Format IMS • IMS CWB, TNT, TreeTagger • Commandes ciblées : • convert (= recode) • tsed (= sed) • tdiff (= diff) • tgrep (= grep) • twc (= wc) • treeviewer • Analyse de données : R

  46. Screenshot

  47. Plan de l’exposé  • Motivations et objectifs de recherche • Motivations générales • Inadéquation des grammaires symboliques pour l’analyse de corpus et préférence aux modèles statistiques • Analyse syntaxique statistique du Français • Algorithmes d’analyse • Développement de grammaire sur le FTB • Premiers résultats • Perspectives • Collaborations et Intégration dans ALPAGE

  48. Perspective Analyse fonctionnelle • Tâche connue : • Functional Role Labelling • Intérêt : • Comparaison avec l’état de l’art français (Syntex/PASSAGE) • Annotation en fonctions ‘de surface’ • Pas très utile pour le TAL (--> dépendances sémantiques) • Jeu de fonctions envisagé : • Jeu de RASP (= GDE++ de Caroll et. Al.) • Plus fin que Passage et FTB, possible de le dégrader pour comparaisons • Annotation : • Relationnelle ou sur constituants ? • => les deux mais préférence pour annotation sur constituants

  49. Techniquement • Deux options : • Approche intégrée • Le parser annote directement en fonctions • = Usage de catégories complexes • Problème attendu : éparpillement des données • Approche en pipeline • Le parser annote uniquement en constituants • Tagger fonctionnel en seconde passe

  50. Pipeline • Pipeline : • Tagger Fonctionnel • Stat • (voir Blaheta et Charniak, Merlo et Henderson) • (Proposition) symbolique : • Adapter l’algo d’annotation de Collins à des fins d’annotation fonctionnelle • Identifier têtes (Magerman 95) • Identifier arguments • Extraire relations (n-tuples avec n = 3 or 4), exemple : Jean demande à Marie de partir à quatre heures (sujet, Jean, demander) (objet, à, Marie, demander) (xcomp,de,partir,demander) (sujet,Marie,partir) //optionnel dans un premier temps (mod,à,heures,partir) // dépend de la désambig.

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