Mesures de similarité distributionnelle asymétrique pour la détection de l’implication textuelle par généralité

par Sebastião Pais

Thèse de doctorat en Informatique temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de Robert Mahl et de Gaël Harry Dias.

Le président du jury était Witold Kosinski.

Le jury était composé de Robert Mahl, Gaël Harry Dias, Zornitsa Kozareva, João Cordeiro, Guillaume Cleuziou, Katarzyna Wolska-Wegrzyn.

Les rapporteurs étaient Antoine Doucet.


  • Résumé

    Textual Entailment vise à capturer les principaux besoins d'inférence sémantique dans les applications de Traitement du Langage Naturel. Depuis 2005, dans la Textual Entailment reconnaissance tâche (RTE), les systèmes sont appelés à juger automatiquement si le sens d'une portion de texte, le texte - T, implique le sens d'un autre texte, l'hypothèse - H. Cette thèse nous nous intéressons au cas particulier de l'implication, l'implication de généralité. Pour nous, il ya différents types d'implication, nous introduisons le paradigme de l'implication textuelle en généralité, qui peut être définie comme l'implication d'une peine spécifique pour une phrase plus générale, dans ce contexte, le texte T implication Hypothèse H, car H est plus générale que T.Nous proposons des méthodes sans surveillance indépendante de la langue de reconnaissance de l'implication textuelle par la généralité, pour cela, nous présentons une mesure asymétrique informatif appelée Asymmetric simplifié InfoSimba, que nous combinons avec différentes mesures d'association asymétriques à reconnaître le cas spécifique de l'implication textuelle par la généralité.Cette thèse, nous introduisons un nouveau concept d'implication, les implications de généralité, en conséquence, le nouveau concept d'implications de la reconnaissance par la généralité, une nouvelle orientation de la recherche en Traitement du Langage Naturel.

  • Titre traduit

    Asymmetric Distributional Similarity Measures to Recognize Textual Entailment by Generality


  • Résumé

    Textual Entailment aims at capturing major semantic inference needs across applications in Natural Language Processing. Since 2005, in the Textual Entailment recognition (RTE) task, systems are asked to automatically judge whether the meaning of a portion of text, the Text - T, entails the meaning of another text, the Hypothesis - H. This thesis we focus a particular case of entailment, entailment by generality. For us, there are various types of implication, we introduce the paradigm of Textual Entailment by Generality, which can be defined as the entailment from a specific sentence towards a more general sentence, in this context, the Text T entailment Hypothesis H, because H is more general than T. We propose methods unsupervised language-independent for Recognizing Textual Entailment by Generality, for this we present an Informative Asymmetric Measure called the Simplified Asymmetric InfoSimba, which we combine with different asymmetric association measures to recognizingthe specific case of Textual Entailment by Generality.This thesis, we introduce the new concept of implication, implications by generality, in consequence, the new concept of recognition implications by generality, a new direction of research in Natural Language Processing.


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