Un Verbenet du français [A Verbnet for French]

Un Verb@net du français Laurence Danlos* — Quentin Pradet⋄ — Lucie Barque◦ — Takuya Nakamura• — Matthieu Constant⋆ * Université Paris Diderot, ALPAGE, IUF laurence.danlos@linguist.univ-paris-diderot.fr ⋄ Université Paris Diderot, ALPAGE, CEA quentin@pradet.me ◦ Université Paris 13, ALPAGE lucie.barque@univ-paris13.fr • LIGM (UMR 8049), Université Paris-Est takuya.nakamura@univ-mlv.fr ⋆ Université Paris-Est, ALPAGE Mathieu.Constant@u-pem.fr RÉSUMÉ. VerbNet est une ressource lexicale pour les verbes anglais qui est largement utilisée en TAL du fait de sa bonne couverture lexicale et syntaxique et de son encodage systématique des rôles thématiques. Aucune ressource équivalente n’existe pour le français, ce qui nous a motivés pour développer un Verb@net du français. Nous présentons comment nous avons développé Verb@net à partir de VerbNet tout en utilisant au maximum les ressources lexicales existantes du français, et comment sont encodées les différentes alternances du français en mettant l’accent sur les différences avec l’anglais (l’existence de formes pronominales, par exemple). Cet article devrait permettre à un chercheur en TAL une utilisation simple et efficace de Verb@net pour une tâche comme l’annotation en rôles sémantiques. ABSTRACT. VerbNet is a lexical resource for English verbs that has proven useful for NLP thanks to its high lexical and syntactic coverage and its systematic coding of thematic roles. Such a resource doesn’t exist for French. This has motivated us to develop a Verb@net for French. We present how we have developed Verb@net from VerbNet while using as far as possible the available lexical resources for French, and how the various French alternations are coded, focusing on differences with English (existence of pronominal forms, for example). This paper should allow an NLP researcher to use Verb@net in a simple and efficient way for a task such as semantic role labeling. MOTS-CLÉS : VerbNet, rôle thématique, cadre de sous-catégorisation, alternance syntaxique. KEYWORDS: VerbNet, thematic role, sub-categorization frame, syntactic alternation. TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016, pages 33 à 58 34 TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016 1. Introduction VerbNet (Kipper-Schuler, 2005) est un lexique électronique pour les verbes anglais qui encode leurs différents sens avec, pour chaque sens, le cadre de sous-catégorisation (nombre et forme des arguments), les rôles thématiques des arguments et les alter- nances syntaxiques. De plus, les différents sens des verbes sont organisés dans une hiérarchie arborescente permettant de regrouper des verbes (ou emplois de verbes) partageant une sémantique et un comportement syntaxique communs. La couverture de VerbNet, son organisation hiérarchique et la richesse des informations syntaxiques et sémantiques qui y sont codées font que cette ressource – manuellement construite et librement disponible1 – est largement utilisée pour l’annotation en rôles sémantiques (Semantic Role Labelling, SRL). Cette tâche est utile pour de nombreuses applica- tions du TAL, citons l’extraction d’information (Surdeanu et al., 2003), les systèmes de questions-réponses (Shen et Lapata, 2007), la traduction automatique (Bazrafshan et Gildea, 2013), la détection de plagiat (Osman et al., 2012), la prédiction des cours de Bourse (Xie et al., 2013), l’interprétation de recettes de cuisine (Malmaud et al., 2014) ou la génération de scènes 3D (Chang et al., 2014). Il …

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