Browsing Faculté des arts et des sciences – Département de linguistique et de traduction - Thèses et mémoires by Advisor "Lareau, François"
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Les collocations du champ sémantique des émotions en mandarin
(2019-03-13)Les collocations sont un phénomène récurrent à travers les langues. Il s’agit d’associations arbitraires de mots où l’un est choisi librement et l’autre est choisi en fonction du premier. En raison justement de leur aspect arbitraire, des collocations ... -
Création automatique d'un dictionnaire des régimes des verbes du français
(2023-09-13)Les dictionnaires de valence sont utiles dans plusieurs tâches en traitement automatique des langues. Or, les dictionnaires de qualité de ce type sont créés au moins en partie manuellement; ils nécessitent donc beaucoup de ressources et sont difficiles ... -
De FrameNet à la Théorie Sens-Texte : conversion et correspondance
(2022-03-16)Ce projet se décline en deux parties. Dans un premier temps, il s’agit de développer une méthode de conversion automatique des textes annotés selon la sémantique des cadres dans FrameNet en représentations sémantiques de la Théorie Sens-Texte, afin de ... -
La détection automatique multilingue d’énoncés biaisés dans Wikipédia
(2021-03-24)Nous proposons une méthode multilingue pour l'extraction de phrases biaisées de Wikipédia, et l'utilisons pour créer des corpus en bulgare, en français et en anglais. En parcourant l'historique des révisions des articles, nous cherchons ceux qui, à un ... -
Un dictionnaire de régimes verbaux en mandarin
(2021-07-14)Ce mémoire s’insère dans le projet GenDR, un réalisateur de texte profond multilingue qui modélise l’interface sémantique-syntaxe pour la génération automatique de texte (GAT). Dans le cadre de la GAT, les ressources lexicales sont de première nécessité ... -
Implémentation des collocations pour la réalisation de texte multilingue
(2017-03-28)La génération automatique de texte (GAT) produit du texte en langue naturelle destiné aux humains à partir de données non langagières. L’objectif de la GAT est de concevoir des générateurs réutilisables d’une langue à l’autre et d’une application à ... -
L'implémentation des relatives dans un réalisateur profond
(2021-11-17)Ce mémoire porte sur l’implémentation des propositions relatives en français dans le réalisateur profond multilingue GenDR. Les réalisateurs de surface (SimpleNLG, JSReal ou RealPro) génèrent des propositions relatives, mais dans les réalisateurs ... -
Intégration de VerbNet dans un réalisateur profond
(2018-10-18)La génération automatique de texte (GAT) a comme objectif de produire du texte compréhensible en langue naturelle à partir de données non-linguistiques. Les générateurs font essentiellement deux tâches : d’abord ils déterminent le contenu d’un message ... -
Lexicalisation souple en réalisation de texte
(2023-09-13)GenDR est un réalisateur de texte symbolique qui prend en entrée un graphe, une repré- sentation sémantique, et génère les graphes sous forme d’arbres de dépendances syntaxiques lui correspondant. L’une des tâches de GenDR lui permettant d’effectuer ... -
Un outil pour développer et tester les grammaires d’unification polarisées
(2017-03-28)Ce mémoire présente un outil informatique pour développer et tester des grammaires d’unification polarisées, conçu entre autres pour faciliter la validation expérimentale du formalisme de la grammaire d’unification Sens-Texte (GUST) de Kahane & Lareau. ... -
Le temps verbal en espagnol
(2018-10-18)Ce mémoire présente l’adaptation à l’espagnol du modèle de la flexion verbale de Lareau (2008). Ce modèle, qui a été à l’origine élaboré pour le français, s’appuie sur la lexicologie explicative et combinatoire (Mel’čuk, Clas, & Polguère, 1995), qui ... -
Le traitement des locutions en génération automatique de texte multilingue
(2022-03-16)La locution est peu étudiée en génération automatique de texte (GAT). Syntaxiquement, elle forme un syntagme, alors que sémantiquement, elle ne constitue qu’une seule unité. Le présent mémoire propose un traitement des locutions en GAT multilingue qui ...
