Réconcilier les formats d’annotation syntaxique pour faciliter l’analyse de la syntaxe française en diachronie

Author:

Stein Achim

Abstract

Cette contribution aborde le problème de l’hétérogénéité formelle des corpus syntaxiquement annotés pour l’histoire du français. La première partie décrit le problème. La deuxième partie en propose une solution. Elle présente les corpus historiques qui sont disponibles actuellement et explique les différences majeures concernant l’annotation syntaxique et le modèle grammatical. Elle propose une méthode qui permet d’unifier et d’analyser les deux types d’annotation malgré leur différence. La troisième partie est une esquisse d’application. Elle montre comment les données unifiées peuvent être exploitées. Une quatrième partie présente en annexe les ressources et les outils développés pour la mise en œuvre de cette méthode.

Publisher

EDP Sciences

Reference26 articles.

1. Antoun W., Sagot B., Seddah D. (2023). Data-Efficient French Language Modeling with CamemBERTa, Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2023, Toronto, Canada: Association for Computational Linguistics, p. 5174–5185.

2. Arnardóttir Þ., Hafsteinsson H., Sigurðsson E. F., Bjarnadóttir K., Ingason A. K., Jónsdóttir H., Steingrímsson S. (2020). A Universal Dependencies Conversion Pipeline for a Penn-format Constituency Treebank. In de Marneffe, Marie-Catherine & de Lhoneux, Miryam & Nivre, Joakim & Schuster, Sebastian (Eds.), Proceedings of the Fourth Workshop on Universal Dependencies (UDW 2020), Barcelona, Spain (Online): Association for Computational Linguistics, p. 16–25.

3. Arnardóttir Þ., Hafsteinsson H., Jasonarson A. Ingason A. K, Steingrímsson S. (2023). Evaluating a Universal Dependencies conversion pipeline for Icelandic. In Alumäe, Tanel & Fishel, Mark (eds.), Proceedings of the 24th nordic conference on computational linguistics (NoDaLiDa). Tórshavn, Faroe Islands: University of Tartu Library, p. 698–704.

4. Arnardóttir Þ. (2024). UDConverter. Version 1.1. https://github.com/thorunna/UDConverter

5. Bird S., Klein E., Loper E. (2009). Natural language processing with Python. Beijing / Cambridge Mass: O’Reilly.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3