Prédiction automatique de fonctions pragmatiques dans les reformulations

Résumé : La reformulation participe à la structuration du discours, notamment dans le cas des dialogues, et contribue également à la dynamique du discours. Reformuler est un acte significatif qui poursuit des objectifs précis. L'objectif de notre travail est de prédire automatiquement la raison pour laquelle un locuteur effectue une reformulation. Nous utilisons une classification de onze fonctions pragmatiques inspirées des travaux existants et des données analysées. Les données de référence sont issues d'annotations manuelles et consensuelles des reformulations spontanées formées autour de trois marqueurs (c'est-à-dire, je veux dire, disons). Les données proviennent d'un corpus oral et d'un corpus de discussions sur les forums de santé. Nous exploitons des algorithmes de catégorisation supervisée et un ensemble de plusieurs descripteurs (syntaxiques, formels, sémantiques et discursifs) pour prédire les catégories de reformulation. La distribution des énoncés et phrases selon les catégories n'est pas homogène. Les expériences sont positionnées à deux niveaux : générique et spécifique. Nos résultats indiquent qu'il est plus facile de prédire les types de fonctions au niveau générique (la moyenne des F-mesures est autour de 0,80), qu'au niveau des catégories individuelles (la moyenne des F-mesures est autour de 0,40). L'influence de différents paramètres est étudiée.
Type de document :
Communication dans un congrès
TALN 2016: Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2016, Paris, France
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Contributeur : Natalia Grabar <>
Soumis le : mercredi 4 janvier 2017 - 22:40:17
Dernière modification le : mardi 3 juillet 2018 - 11:47:15
Document(s) archivé(s) le : mercredi 5 avril 2017 - 15:28:28

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Natalia Grabar, Iris Eshkol-Taravella. Prédiction automatique de fonctions pragmatiques dans les reformulations. TALN 2016: Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2016, Paris, France. 〈hal-01426814〉

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