Automatic language processing and automatic generation of grammar exercises
Traitement automatique des langues et génération automatique d'exercices de grammaire
Résumé
Our perspectives are educational, to create grammar exercises for French. Paraphrasing is an operation of reformulation. Our work tends to attest that sequence-to-sequence models are not simple repeaters but can learn syntax. First, by combining various models, we have shown that the representation of information in multiple forms (using formal data (RDF), coupled with text to extend or reduce it, or only text) allows us to exploit a corpus from different angles, increasing the diversity of outputs, exploiting the syntactic levers put in place. We also addressed a recurrent problem, that of data quality, and obtained paraphrases with a high syntactic adequacy (up to 98% coverage of the demand) and a very good linguistic level. We obtain up to 83.97 points of BLEU-4*, 78.41 more than our baseline average, without syntax leverage. This rate indicates a better control of the outputs, which are varied and of good quality in the absence of syntax leverage. Our idea was to be able to work from raw text : to produce a representation of its meaning. The transition to French text was also an imperative for us. Working from plain text, by automating the procedures, allowed us to create a corpus of more than 450,000 sentence/representation pairs, thanks to which we learned to generate massively correct texts (92% on qualitative validation). Anonymizing everything that is not functional contributed significantly to the quality of the results (68.31 of BLEU, i.e. +3.96 compared to the baseline, which was the generation of text from non-anonymized data). This second work can be applied the integration of a syntax lever guiding the outputs. What was our baseline at time 1 (generate without constraint) would then be combined with a constrained model. By applying an error search, this would allow the constitution of a silver base associating representations to texts. This base could then be multiplied by a reapplication of a generation under constraint, and thus achieve the applied objective of the thesis. The formal representation of information in a language-specific framework is a challenging task. This thesis offers some ideas on how to automate this operation. Moreover, we were only able to process relatively short sentences. The use of more recent neural modelswould likely improve the results. The use of appropriate output strokes would allow for extensive checks. *BLEU : quality of a text (scale from 0 (worst) to 100 (best), Papineni et al. (2002))
Le thème support de cette thèse la génération de paraphrases sur support neuronal. Nos perspectives sont éducatives : créer des exercices de grammaire pour le français. La paraphrase est une opération de reformulation. Nos travaux tendent à attester que les modèles séquence vers séquence ne sont pas de simples répétiteurs mais peuvent apprendre la syntaxe. Nous avons montré, en combinant divers modèles, que la représentation de l'information sous de multiples formes (en utilisant de la donnée formelle (RDF), couplée à du texte pour l'étendre ou le réduire, ou encore seulement du texte) permet d'exploiter un corpus sous différents angles, augmentant la diversité des sorties, exploitant les leviers syntaxiques mis en place. Nous nous sommes penchée sur un problème récurrent, celui de la qualité des données, et avons obtenu des paraphrases avec une haute adéquation syntaxique (jusqu'à 98% de couverture de la demande) et un très bon niveau linguistique. Nous obtenons jusqu'à 83.97 points de BLEU*, 78.41 de plus que la moyenne de nos lignes de base, sans levier syntaxique. Ce taux indique un meilleur contrôle des sorties, pourtant variées et de bonne qualité en l'absence de levier. Nous avons ensuite travaillé depuis du texte brut en passant, pour la génération de phrases, par la production d'une représentation du sens de ce texte qui puisse servir d'entrée à la génération de paraphrases. Le passage à du texte en français était aussi pour nous un impératif. Travailler depuis du texte brut, en automatisant les procédures, nous a permis de créer un corpus de plus de 450 000 couples représentations/phrases, grâce auquel nous avons appris à générer des textes massivement corrects (92% sur la validation qualitative). Anonymiser ce qui n'est pas fonctionnel a participé notablement à la qualité des résultats (68.31 de BLEU, soit +3.96 par rapport à la ligne de base, qui était la génération depuis des données non anonymisées). La représentation formelle de l'information dans un cadre linguistique particulier à une langue est une tâche ardue. Cette thèse offre des pistes de méthodes pour automatiser cette opération. Par ailleurs, nous n'avons pu traiter que des phrases relativement courtes. L'utilisation de modèles neuronaux plus récents permettrait sans doute d'améliorer les résultats. Enfin, l'usage de traits adéquats en sortie permettrait des vérifications poussées. *BLEU (Papineni et al., 2002) : qualité d'un texte sur une échelle de 0 (pire) à 100 (meilleur)
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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