Représentation OWL de la ressource lexicale LVF et son utilisation dans le traitement automatique de la langue

Le dictionnaire LVF (Les Verbes Français) de J. Dubois et F. Dubois-Charlier représente une des ressources lexicales les plus importantes dans la langue française qui est caractérisée par une description sémantique et syntaxique très pertinente. Le LVF a été mis disponible sous un format XML pour rendre l’accès aux informations plus commode pour les applications informatiques telles que les applications de traitement automatique de la langue française. Avec l’émergence du web sémantique et la diffusion rapide de ses technologies et standards tels que XML, RDF/RDFS et OWL, il serait intéressant de représenter LVF en un langage plus formalisé afin de mieux l’exploiter par les applications du traitement automatique de la langue ou du web sémantique. Nous en présentons dans ce mémoire une version ontologique OWL en détaillant le processus de transformation de la version XML à OWL et nous en démontrons son utilisation dans le domaine du traitement automatique de la langue avec une application d’annotation sémantique développée dans GATE.

Les modes de conceptualisation métaphorique en neuroanatomie : étude de la description anatomique du cervelet et de la moelle spinale

La présente étude s’inscrit dans une lignée de travaux de recherche en traductologie réalisés dans un cadre de sémantique cognitive et visant à dégager les modes de conceptualisation métaphorique dans les domaines de spécialité, et plus précisément dans les sciences biomédicales. Notre étude se concentre sur les modes de conceptualisation métaphorique utilisés en neuroanatomie en français, en anglais et en allemand, dans une perspective d’application à la traduction. Nous nous penchons plus spécifiquement sur la description anatomique de deux structures du système nerveux central : la moelle spinale et le cervelet. Notre objectif est de repérer et de caractériser les indices de conceptualisation métaphorique (ICM). Notre méthode s'appuie sur un corpus trilingue de textes de référence traitant de ces structures et fait appel à une annotation sémantique en langage XML, ce qui autorise une interrogation des corpus annotés au moyen du langage XQuery. Nous mettons en évidence que les ICM jouent un rôle prédominant dans la phraséologie et les dénominations propres à la description anatomique du système nerveux, comme c'est le cas en biologie cellulaire et en anatomie des muscles, des nerfs périphériques et des vaisseaux sanguins. Sous l’angle lexical, il faut distinguer les ICM prédicatifs, les ICM non prédicatifs ainsi que les ICM quasi prédicatifs. La plupart des modes de conceptualisation métaphorique préalablement repérés en biologie cellulaire et en anatomie sont également présents dans le domaine plus spécifique de la neuroanatomie. Certains ICM et modes de conceptualisation sont toutefois spécifiques à des éléments des régions étudiées. Par ailleurs, les modes de conceptualisation métaphorique en français, en anglais et en allemand sont semblables, mais sont exprimés par des réseaux lexicaux d'ICM dont la richesse varie. De plus, la composition nominale étant une des caractéristiques de l'allemand, la forme linguistique des ICM présente des caractéristiques spécifiques. Nos résultats mettent en évidence la richesse métaphorique de la neuroanatomie. Cohérents avec les résultats des études antérieures, ils enrichissent cependant la typologie des ICM et soulignent la complexité, sur les plans lexical et cognitif, de la métaphore conceptuelle.

Annotation XML et interrogation de corpus pour l’étude de la conceptualisation métaphorique

Département de linguistique et de traduction

Annotation syntaxico-sémantique des actants en corpus spécialisé

L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant.

AutoFACT: An Automatic Functional Annotation and Classification Tool

Affiliation: Centre Robert-Cedergren de l'Université de Montréal en bio-informatique et génomique & Département de biochimie, Université de Montréal

Annotation des ARN non codants du génome de Candida albicans par méthode bioinformatique

La bio-informatique est un champ pluridisciplinaire qui utilise la biologie, l’informatique, la physique et les mathématiques pour résoudre des problèmes posés par la biologie. L’une des thématiques de la bio-informatique est l’analyse des séquences génomiques et la prédiction de gènes d’ARN non codants. Les ARN non codants sont des molécules d’ARN qui sont transcrites mais pas traduites en protéine et qui ont une fonction dans la cellule. Trouver des gènes d’ARN non codants par des techniques de biochimie et de biologie moléculaire est assez difficile et relativement coûteux. Ainsi, la prédiction des gènes d’ARNnc par des méthodes bio-informatiques est un enjeu important. Cette recherche décrit un travail d’analyse informatique pour chercher des nouveaux ARNnc chez le pathogène Candida albicans et d’une validation expérimentale. Nous avons utilisé comme stratégie une analyse informatique combinant plusieurs logiciels d’identification d’ARNnc. Nous avons validé un sous-ensemble des prédictions informatiques avec une expérience de puces à ADN couvrant 1979 régions du génome. Grace à cette expérience nous avons identifié 62 nouveaux transcrits chez Candida albicans. Ce travail aussi permit le développement d’une méthode d’analyse pour des puces à ADN de type tiling array. Ce travail présente également une tentation d’améliorer de la prédiction d’ARNnc avec une méthode se basant sur la recherche de motifs d’ARN dans les séquences.

A lexical semantic study of Dene Suliné, an Athabaskan language

Cette thèse constitue une étude systématique du lexique du déné sųłiné, une langue athabaskane du nord-ouest canadien. Elle présente les définitions et les patrons de combinatoire syntaxique et lexicale de plus de 200 unités lexicales, lexèmes et phrasèmes, qui représentent une partie importante du vocabulaire déné sųłiné dans sept domaines: les émotions, le caractère humain, la description physique des entités, le mouvement des êtres vivants, la position des entités, les conditions atmospheriques et les formations topologiques, en les comparant avec le vocubulaire équivalent de l'anglais. L’approche théorique choisie est la Théorie Sens-Texte (TST), une approche formelle qui met l’accent sur la description sémantique et lexicographique empiriques. La présente recherche relève d'importantes différences entre le lexique du déné sųłiné et celui de l'anglais à tous les niveaux: dans la correspondence entre la représentation conceptuelle, considérée (quasi-)extralinguistique, et la structure sémantique; dans les patrons de lexicalisation des unités lexicales, et dans les patrons de combinatoire syntaxique et lexicale, qui montrent parfois des traits propres au déné sųłiné intéressants.

The Relation Between Depressive Symptoms and Semantic Memory in Amnestic Mild Cognitive Impairment and in Late-Life Depression

Semantic deficits have been documented in the prodromal phase of Alzheimer’s disease, but it is unclear whether these deficits are associated with non-cognitive manifestations. For instance, recent evidence indicates that cognitive deficits in elders with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) are modulated by concomitant depressive symptoms. The purposes of this study were to (i) investigate if semantic memory impairment in aMCI is modulated according to the presence (aMCI-D group) or absence (aMCI group) of depressive symptoms, and (ii) compare semantic memory performance of aMCI and aMCI-D groups to that of patients with late-life depression (LLD). Seventeen aMCI, 16 aMCI-D, 15 LLD, and 26 healthy control participants were administered a semantic questionnaire assessing famous person knowledge. Results showed that performance of aMCI-D patients was impaired compared to the control and LLD groups. However, in the aMCI group performance was comparable to that of all other groups. Overall, these findings suggest that semantic deficits in aMCI are somewhat associated with the presence of concomitant depressive symptoms. However, depression alone cannot account solely for the semantic deficits since LLD patients showed no semantic memory impairment in this study. Future studies should aim at clarifying the association between depression and semantic deficits in older adults meeting aMCI criteria.

Neural changes associated with semantic processing in healthy aging despite intact behavioral performance

Semantic memory recruits an extensive neural network including the left inferior prefrontal cortex (IPC) and the left temporoparietal region, which are involved in semantic control processes, as well as the anterior temporal lobe region (ATL) which is considered to be involved in processing semantic information at a central level. However, little is known about the underlying neuronal integrity of the semantic network in normal aging. Young and older healthy adults carried out a semantic judgment task while their cortical activity was recorded using magnetoencephalography (MEG). Despite equivalent behavioral performance, young adults activated the left IPC to a greater extent than older adults, while the latter group recruited the temporoparietal region bilaterally and the left ATL to a greater extent than younger adults. Results indicate that significant neuronal changes occur in normal aging, mainly in regions underlying semantic control processes, despite an apparent stability in performance at the behavioral level.

Effects of emotional salience and semantic domain on cross-form priming

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.