Une analyse des connecteurs pragmatiques fondée sur la théorie de la pertinence et son application au TALN
Other ; Dans cet article, nous proposons d’appliquer une analyse des connecteurs pragmatiques issue de la théorie de la pertinence au traitement automatique des langues naturelles (TALN). Nous commencerons par montrer les conséquences de...
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Other ; Dans cet article, nous proposons d’appliquer une analyse des connecteurs pragmatiques issue de la théorie de la pertinence au traitement automatique des langues naturelles (TALN). Nous commencerons par montrer les conséquences de l’application de la théorie de la pertinence sur l’étude des connecteurs, en prenant pour exemple les connecteurs de l’anglais. Dans un deuxième temps, nous exposerons les contraintes imposées par les limites actuelles du TALN. Enfin, nous proposerons un schéma d’étude des connecteurs pragmatiques pour le TALN ainsi qu’une esquisse d’application de cette méthode.
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Connecteurs pragmatiques et métareprésentation: l’exemple de parce que
Other ; L’objectif principal de cet article est de montrer que certains emplois des connecteurs pragmatiques nécessitent la construction d’une métareprésentation. Nous verrons d’abord que les capacités humaines de métareprésentation sont diverses et...
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Other ; L’objectif principal de cet article est de montrer que certains emplois des connecteurs pragmatiques nécessitent la construction d’une métareprésentation. Nous verrons d’abord que les capacités humaines de métareprésentation sont diverses et montrerons ensuite que cette diversité se retrouve dans les différents types d’emplois des connecteurs. Nous proposerons une esquisse de modèle qui rend compte de cette propriété des connecteurs dans le cadre de la théorie de la pertinence. Enfin, nous testerons la validité de notre modèle en présentant des données dans le domaine de l’acquisition du langage, plus particulièrement sur la production de parce que chez des enfants entre deux et quatre ans.
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Annotating discourse connectives by looking at their translation: The translation-spotting technique
Other ; The various meanings of discourse connectives like while and however are difficult to identify and annotate, even for trained human annotators. This problem is all the more important that connectives are salient textual markers of cohesion...
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Other ; The various meanings of discourse connectives like while and however are difficult to identify and annotate, even for trained human annotators. This problem is all the more important that connectives are salient textual markers of cohesion and need to be correctly interpreted for many NLP applications. In this paper, we suggest an alternative route to reach a reliable annotation of connectives, by making use of the information provided by their translation in large parallel corpora. This method thus replaces the difficult explicit reasoning involved in traditional sense annotation by an empirical clustering of the senses emerging from the translations. We argue that this method has the advantage of providing more reliable reference data than traditional sense annotation. In addition, its simplicity allows for the rapid constitution of large annotated datasets.
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