Le corpus Sequoia : annotation syntaxique et exploitation pour l'adaptation d'analyseur par pont lexical - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2012

Le corpus Sequoia : annotation syntaxique et exploitation pour l'adaptation d'analyseur par pont lexical

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Abstract

We present the building methodology and the properties of the Sequoia treebank, a freely available French corpus annotated following the French Treebank guidelines (Abeillé et Barrier, 2004). The Sequoia treebank comprises 3204 sentences (69246 tokens), from the French Europarl, the regional newspaper L'Est Républicain, the French Wikipedia and documents from the European Medicines Agency. We then provide a method for parser domain adaptation, that makes use of unsupervised word clusters. The method improves parsing performance on target domains (the domains of the Sequoia corpus), without degrading performance on source domain (the French treenbank test set), contrary to other domain adaptation techniques such as self-training.
Nous présentons dans cet article la méthodologie de constitution et les caractéristiques du corpus Sequoia, un corpus en français, syntaxiquement annoté d'après un schéma d'annotation très proche de celui du French Treebank (Abeillé et Barrier, 2004), et librement disponible, en constituants et en dépendances. Le corpus comporte des phrases de quatre origines : Europarl français, le journal l'Est Républicain, Wikipédia Fr et des documents de l'Agence Européenne du Médicament, pour un total de 3204 phrases et 69246 tokens. En outre, nous présentons une application de ce corpus : l'évaluation d'une technique d'adaptation d'analyseurs syntaxiques probabilistes à des domaines et/ou genres autres que ceux du corpus sur lequel ces analyseurs sont entraînés. Cette technique utilise des clusters de mots obtenus d'abord par regroupement morphologique à l'aide d'un lexique, puis par regroupement non supervisé, et permet une nette amélioration de l'analyse des domaines cibles (le corpus Sequoia), tout en préservant le même niveau de performance sur le domaine source (le FTB), ce qui fournit un analyseur multi-domaines, à la différence d'autres techniques d'adaptation comme le self-training.
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Dates and versions

hal-00698938 , version 1 (18-05-2012)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00698938 , version 1

Cite

Marie Candito, Djamé Seddah. Le corpus Sequoia : annotation syntaxique et exploitation pour l'adaptation d'analyseur par pont lexical. TALN 2012 - 19e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2012, Grenoble, France. ⟨hal-00698938⟩
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