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Eric Laporte Institut Gaspard-Monge Université Paris-Est Marne-la-Vallée France Syntaxe et analyse syntaxique Réseaux.

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1 Eric Laporte Institut Gaspard-Monge Université Paris-Est Marne-la-Vallée France Syntaxe et analyse syntaxique Réseaux sémantiques

2 Unification Analyse syntaxique par l'algorithme d'Earley Réseaux sémantiques Relations sémantiques WordNet

3 Accord grammatical (1/4) P--> GN attendLe public attend Le GN est obligatoirement au singulier : *Les spectateurs attend P--> GN attendentLes spectateurs attendent Le GN est obligatoirement au pluriel : *Le public attendent On veut éviter d'avoir deux symboles distincts pour les GN au singulier et les GN au pluriel

4 Accord grammatical (2/4) P--> GN attend { GN.nombre = "singulier" } P--> GN attendent { GN.nombre = "pluriel" } On considère les traits du GN comme des attributs du symbole GN On ajoute des attributs aux symboles et des équations aux règles On veut éviter d'avoir deux règles distinctes

5 Accord grammatical (3/4) P--> GN { GN.nombre =.nombre ; GN.personne =.personne ; } Le public attend - Les spectateurs attendent - Vous attendez On considère les traits de attendre comme des attributs aussi

6 Accord grammatical (4/4) Vérification des équations P--> GN { GN.nombre =.nombre ; GN.personne =.personne ; } On ne sait pas si on connaîtra la valeur de GN.nombre avant celle de.nombre ou le contraire On veut pouvoir vérifier l'équation avant de connaître aucun des deux attributs On vérifie les équations par unification

7 Unification (1/7) Unification entre GN.nombre et.nombre Avant :GN.nombre = x.nombre = "singulier" Après :GN.nombre = "singulier".nombre = "singulier" Les valeurs à unifier peuvent être des constantes ou des variables

8 Unification (2/7) Avant :GN.nombre = x.nombre = y Après :GN.nombre = x.nombre = x En fait, après unification, les deux valeurs sont représentées par des objets distincts mais équivalents Plus tard, si une autre unification précise l'une des deux, cela changera automatiquement l'autre aussi Avant unification, chaque valeur n'est équivalente qu'à elle-même

9 Unification (3/7) Formalisation de l'équivalence Chaque valeur a un champ "ensemble" qui contient un pointeur GN.nombre.ensemble := 0.nombre.ensemble := GN.nombre Dans chaque classe d'équivalence, une seule des valeurs est choisie comme élément canonique Pour la valeur canonique, le champ ensemble est le pointeur nul Pour toutes les autres valeurs, le champ ensemble pointe directement ou indirectement sur la valeur canonique

10 Unification (4/7) Unification entre GN.nombre et.nombre Avant :GN.nombre = "pluriel".nombre = "singulier" Après :GN.nombre = "pluriel".nombre = "singulier" L'unification peut échouer L'algorithme d'unification renvoie un booléen L'unification est destructrice : elle peut changer les deux valeurs à unifier, même si l'unification échoue

11 Unification (5/7) Unifier deux valeurs a et b, c'est construire une valeur qui contient toutes les restrictions de a et de b en vérifiant qu'elles sont compatibles

12 Unification (version 1) booléen unifier(valeur a, valeur b) { A := trouver-canonique(a) ; B := trouver-canonique(b) ; si (A = B) { renvoyer vrai ; } sinon si (A et B sont la même constante) { renvoyer vrai ; } sinon si (A ou B est une variable) { unir(A, B) ; renvoyer vrai ; } sinon { renvoyer faux ; } } unir(valeur A, valeur B) { si A n'est pas une variable { B.ensemble := A ; } sinon { A.ensemble := B ; } }

13 Unification (7/7) trouver-canonique(valeur a) Renvoie l'élément canonique de la classe d'équivalence de a unir(valeur A, valeur B) Fusionne les classes d'équivalence de A et B Préconditions : - A et B sont les éléments canoniques de leurs classes d'équivalence - L'unification entre A et B réussit Si l'une des deux valeurs est une constante, c'est elle qui doit être devenir l'élément canonique de l'autre Cela revient à remplacer la variable par la constante

14 Accord grammatical (1/2) P--> GN { GN.nombre =.nombre ; GN.personne =.personne ; } si (unifier(GN.nombre,.nombre) et unifier (GN.personne,.personne)) { l'analyse syntaxique peut continuer }

15 Accord grammatical (2/2) GN--> Dét N{Dét.nombre = N.nombre ; GN.nombre = N.nombre ; GN.personne = "3" ; } si (unifier(Dét.nombre, N.nombre) et unifier(GN.nombre, N.nombre) et unifier(GN.personne, "3")) { l'analyse syntaxique peut continuer } On a l'impression que GN.personne = "3" est une simple affectation Si on connaît GN.personne par une autre équation avant de traiter cette règle, c'est bien une équation à vérifier

16 Avec des RTN On attache les attributs - à des noeuds du graphe : $$.nombre - au graphe : nombre, personne Fonctionnalité disponible avec Outilex, pas encore avec Unitex

17 Unification d'arbres (1/3) P--> GN { GN.nombre =.nombre ; GN.personne =.personne ; } On veut regrouper les deux attributs en un seul P--> GN { GN.accord =.accord ; } La valeur de l'attribut est maintenant un arbre

18 Unification d'arbres (2/3) P--> GN { GN.accord =.accord ; } GN.accord= structure de traits nombre= x personne= "3".accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= y

19 Unification d'arbres (3/3) GN.accord= structure de traits nombre= x personne= "3".accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= y Avant GN.accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= "3".accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= "3" Après

20 Formalisation des arbres Un noeud peut être : - une constante ("singulier") - une variable - une structure de traits (feature structure) qui a 0, 1 ou plusieurs attributs dont les valeurs sont des noeuds GN.accord= structure de traits nombre= x personne= "3"

21 Unification (version 2) booléen unifier(noeud a, noeud b) { A := trouver-canonique(a) ; B := trouver-canonique(b) ; si (A = B) { renvoyer vrai ; } sinon si (A et B sont la même constante) { renvoyer vrai ; } sinon si (A et B sont des structures de traits) { unir(A, B) ; pour chaque trait t de A ou de B { si (unifier(A.t, B.t) = faux) { renvoyer faux ; } } renvoyer vrai ; } sinon si (A ou B est une variable) { unir(A, B) ; renvoyer vrai ; } sinon { renvoyer faux ; } }

22 Résultat de l'unification Les pointillés représentent les équivalences et pointent vers le membre canonique GN.accord= structure de traits nombre= x personne= "3".accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= y

23 Subsomption (1/2) x subsume "singulier" x "singulier" "3" subsume "3" "3" "3" Le cas général subsume le cas particulier GN.accord= structure de traits nombre= x personne= "3" GN.accord= structure de traits nombre= "singulier" personne= "3"

24 Subsomption (2/2) Si S 1 est une constante : S 1 S 2 si et seulement si S 1 = S 2 Si S 1 est une variable : S 2 S 1 S 2 Si S 1 est une structure de traits : S 1 S 2 si et seulement si pour tout trait t de S 1 ou de S 2, S 1.t S 2.t Les restrictions précisées dans S 1 doivent être précisées aussi dans S 2 sans contradiction S 2 peut préciser des restrictions supplémentaires

25 Subsomption et unification S1 S2 est l'arbre le plus général S3 telle que S1 S3 et S2 S3 S1 S2 contient toutes les informations de S1 et de S2

26 Têtes des constituants Le mot le plus important de chaque constituant est appelé sa tête P (préfère) GN (Luc) préfère GN (compagnie) N (compagnie) Det (cette) cetteLuccompagnie

27 Grammaires de dépendance On remplace chaque symbole non terminal par la tête correspondante, puis on supprime le noeud redondant Arbre de dépendance préfère Luc compagnie cette préfère Luc préfère compagnie cette Luc compagnie

28 Grammaires de dépendance Informations perdues - étiquettes des constituants (on compense en ajoutant des étiquettes aux arêtes) - ordre des mots (on compense si nécessaire en ajoutant des contraintes sur l'ordre des mots) préfère Luc compagnie cette sujet objet déterminant

29 Lexicalisation Lorsqu'un mot a des compléments, la forme des compléments dépend du mot P--> GN GN à GN Luc préfère cette compagnie à la concurrence P--> GN GNLuc quitte Paris P--> GN Prép GNLuc part pour Toulouse Nombre de compléments Prépositions devant les compléments Grammaire lexicalisée Chaque règle comporte au moins un mot du lexique (la tête en général) Nombre de règles = nombre de mots x nombre de constructions

30 Grammaires non lexicalisées On regroupe tous les mots qui entrent dans une même construction On fait une règle commune P--> GN V GN à GN{ V.N1àN2 = "+" ; } Luc préfère cette compagnie à la concurrence P--> GN V GN{ V.N1 = "+" ; } Luc quitte Paris Luc préfère cette compagnie P--> GN V Prép GN{ V.PrépN1 = "+" ; V.Prép = Prép ; } Luc part pour Toulouse

31 Analyse syntaxique Parsing Entrées : une phrase étiquetée et une grammaire algébrique Sorties : le ou les arbres de dérivation de la phrase Algorithmes Ascendants Descendants Programmation dynamique Cascade de transducteurs

32 L'algorithme d'Earley (1970) Analyse descendante Sauvegarde dans un tableau tous les résultats intermédiaires réutilisables (programmation dynamique) Tableau indicé par les tokens de la phrase Phrase :Lesorchestresaimentcette mélodie Indices : Pour chaque indice, le tableau contient un ensemble de sous-arbres correspondant à des analyses partielles On remplit le tableau de gauche à droite, sans retours en arrière On ne détruit jamais des sous-arbres déjà créés Pour construire les arbres de dérivation, on combine les sous-arbres du tableau

33 Les sous-arbres Un sous-arbre est représenté par - une règle pointée (le point indique jusqu'où on a analysé) - deux positions dans la phrase, correspondant : - au début de la règle - et au point jusqu'où on a analysé Exemple 1 P --> GN. GN 0-3 Det N N GN P

34 Les sous-arbres Exemple 2 GN --> Det N. 0-2 Exemple 3 GN -->. Det N 3-3 Si la 2 e position d'un sous-arbre est j, ce sous-arbre est rangé à l'indice j dans le tableau Exemple 2 : rangé à l'indice 2Exemple 3 : rangé à l'indice 3 Det N N GN P

35 L'algorithme On parcourt le tableau de gauche à droite Quand on est à l'indice i, on parcourt les sous-arbres et on crée de nouveaux sous-arbres à l'indice i (queue FIFO) et à l'indice i + 1 On suppose que l'axiome de la grammaire apparaît une seule fois, dans une règle P0 --> P DébutP0 -->. P 0-0 FinP0 --> P. 0-n(n = nombre de tokens dans la phrase) Règle pointée complétée : règle dont le point est à la fin

36 L'algorithme analyseur.table[0].enfiler(P0 -->. P, 0, 0) pour i de 0 à n pour chaque sousArbre dans table[i] si sousArbre.complétée() analyseur.compléter(sousArbre) sinon si sousArbre.prochainSymbole() est terminal analyseur.vérifier(sousArbre) sinon analyseur.prédire(sousArbre) si analyseur.table[n].contient(P0 --> P., 0, n) analyseur.construireArbres(n)

37 L'algorithme compléter(B --> w., j, k) : pour chaque (A --> u. B v, i, j) dans table[j] table[k].enfiler(A --> u B. v, i, k) vérifier(A --> u. t v, i, j) : si t correspond à token[j] table[j + 1].enfiler(A --> u t. v, i, j + 1) prédire(A --> u. B v, i, j) : pour chaque (B --> w) dans règles(B) table[j].enfiler(B -->. w, j, j)

38 Synonymes C'est un gros avionC'est un grand avion C'est un gros achat?C'est un grand achat Luc est trop gros Luc est trop grand Critère Possibilité de remplacer un mot par l'autre dans au moins un contexte sans "trop" changer le sens

39 Réseau sémantique Comme un lexique mais - plusieurs entrées différentes pour un mot ambigu - une seule entrée pour plusieurs synonymes Exemples d'entrées 1. couillon - gogo - naïf - pigeon 2. bar - loup - loup de mer - perche de mer 3. bar - bistro - brasserie - café - estaminet Une entrée = un ensemble de synonymes (synset) Membres d'un synset - lemmes et non formes fléchies - mots et non tokens (loup de mer : mot composé)

40 Relations sémantiques Relations entre synsets X est une sorte de Y bar - loup - loup de mer - perche de merX poisson - poiscailleY animal - bêteZ Y est une sorte de X bar - bistro - brasserie - café - estaminetX bar à vinsY Hyponyme - hyperonyme

41 Relations sémantiques X est une partie de Y mets - plat repas Y est une partie de X poiscaille - poisson écaille nageoire ligne latérale ouïe Méronyme - holonyme

42 Relations sémantiques contraire gagnant - vainqueur perdant Antonyme

43 WordNet Anglais Version 3.0 : synsets Miller, Fellbaum, 1998 Le réseau sémantique le plus utilisé au monde Développement à partir de Première version sous-réseaux : noms, verbes, adjectifs, adverbes

44 WordNet Principales relations entre synsets est unV/Vexhale/breathe; inhale/breathe est unN/Ncat/feline instanceN/NEiffel Tower/tower partieN/NFrance/Europe membreN/NFrance/European Union similaireA/Adying/moribund

45 WordNet Principales relations entre lemmes contraireA/Agood/bad appartenanceA/Nacademic/academia appartenanceAdv/Aboastfully/boastful dérivéN/Vkilling/kill dérivéA/Ndark/darkness

46 Hyperonymes Le synset de breathe est un hyperonyme de ceux de exhale et inhale Le synset de feline est un hyperonyme de celui de cat Un synset a souvent un seul synset hyperonyme, mais peut en avoir plusieurs Exemple eat "manger" a deux hyperonymes : eat "prendre un repas" (contestable) etconsume/ingest/take in/take/have Le synset de cat est un hyponyme de celui de feline

47 Hyperonymes timepiece/timekeeper/horologe atomic clock clock sandglass sundial timer watch/ticker ammonia clock caesium clock alarm clock/alarm egg timer hourglass chronograph parking meter stopwatch/stopo watch...

48 Coordonnés Coordonnés d'un synset : les synsets qui ont un même hyperonyme Coordonnés de watch/ticker atomic clock clock sandglass sundial timer Les coordonnés d'un synset ne sont pas directement accessibles par les fonctions NLTK d'accès à WordNet Rechercher les hyperonymes puis les hyponymes

49 Autres WordNets EuroWordNet Français ( synsets), anglais, néerlandais, italien, espagnol, allemand, tchèque, estonien Liens entre langues et avec l'anglais BalkaNet Tchèque, roumain, grec, turc, bulgare, serbe


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