Discourse Modeling with Abstract Categorial Grammars

Résumé : Ce mémoire de thèse traite de la modélisation du discours dans le cadre grammatical des Grammaires Catégorielles Abstraites (Abstract Categorial Grammars, ACGs). Les ACGs offrent un cadre unifié pour la modélisation de la syntaxe et de la sémantique. Nous nous intéressons en particulier aux formalismes discursifs qui utilisent une approche grammaticale pour rendre compte des régularités des structures discursives. Nous proposons en particulier un encodage à l'aide des ACGs de deux formalismes discursifs : G-TAG et D-STAG. Ces encodages permettent d'éclairer le problème des connecteurs discursifs médiaux que les formalismes s'appuyant sur TAG ne traitent pas, du moins pas par un mécanisme grammatical. En effet, pour prendre en compte ces connecteurs, G-TAG et D-STAG utilisent une étape extra-grammaticale. Notre encodage offre au contraire une approche purement grammaticale de la prise en compte de ces connecteurs discursifs. Ces encodages se font à l'aide d'ACGs de second ordre. Les grammaires de cette classe ont des propriétés de réversibilité qui nous permettent d'utiliser les mêmes algorithmes polynômiaux aussi bien pour l'analyse discursive que pour la génération de discours.
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Thèse
Computation and Language [cs.CL]. Université de Lorraine, 2016. English. 〈NNT : 2016LORR0195〉
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Soumis le : vendredi 26 mai 2017 - 14:45:08
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Aleksandre Maskharashvili. Discourse Modeling with Abstract Categorial Grammars. Computation and Language [cs.CL]. Université de Lorraine, 2016. English. 〈NNT : 2016LORR0195〉. 〈tel-01412765v2〉

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