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        <title>Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés</title>
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        <dateIssued>2009-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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    <abstract>Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter &amp; van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé &amp; Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter &amp; van Genabith, 2008; Arun &amp; Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.</abstract>
    <identifier type="citekey">seddah-etal-2009-adaptation</identifier>
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%0 Conference Proceedings
%T Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés
%A Seddah, Djamé
%A Candito, Marie
%A Crabbé, Benoît
%Y Nazarenko, Adeline
%Y Poibeau, Thierry
%S Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2009
%8 June
%I ATALA
%C Senlis, France
%G French
%F seddah-etal-2009-adaptation
%X Cet article présente les résultats d’une évaluation exhaustive des principaux analyseurs syntaxiques probabilistes dit “lexicalisés” initialement conçus pour l’anglais, adaptés pour le français et évalués sur le CORPUS ARBORÉ DU FRANÇAIS (Abeillé et al., 2003) et le MODIFIED FRENCH TREEBANK (Schluter & van Genabith, 2007). Confirmant les résultats de (Crabbé & Candito, 2008), nous montrons que les modèles lexicalisés, à travers les modèles de Charniak (Charniak, 2000), ceux de Collins (Collins, 1999) et le modèle des TIG Stochastiques (Chiang, 2000), présentent des performances moindres face à un analyseur PCFG à Annotation Latente (Petrov et al., 2006). De plus, nous montrons que le choix d’un jeu d’annotations issus de tel ou tel treebank oriente fortement les résultats d’évaluations tant en constituance qu’en dépendance non typée. Comparés à (Schluter & van Genabith, 2008; Arun & Keller, 2005), tous nos résultats sont state-of-the-art et infirment l’hypothèse d’une difficulté particulière qu’aurait le français en terme d’analyse syntaxique probabiliste et de sources de données.
%U https://aclanthology.org/2009.jeptalnrecital-court.1
%P 1-10

Markdown (Informal)

[Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés](https://aclanthology.org/2009.jeptalnrecital-court.1) (Seddah et al., JEP/TALN/RECITAL 2009)

• Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés (Seddah et al., JEP/TALN/RECITAL 2009)

ACL

• Djamé Seddah, Marie Candito, and Benoît Crabbé. 2009. Adaptation de parsers statistiques lexicalisés pour le français : Une évaluation complète sur corpus arborés. In Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 1–10, Senlis, France. ATALA.