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    "title": "G\u00e9n\u00e9ration de textes : G-TAG revisit\u00e9 avec les Grammaires Cat\u00e9gorielles Abstraites *",
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    "abstract": "G-TAG est un formalisme d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de textes. Il s'appuie sur les Grammaires d'Arbres Adjoints (TAG) qu'il \u00e9tend avec des notions propres permettant de construire une forme de surface \u00e0 partir d'une repr\u00e9sentation conceptuelle. Cette repr\u00e9sentation conceptuelle est ind\u00e9pendante de la langue, et le formalisme G-TAG a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour la mise en oeuvre de la synth\u00e8se dans une langue cible \u00e0 partir de cette repr\u00e9sentation. L'objectif de cet article est d'\u00e9tudier G-TAG et les notions propres que ce formalisme introduit par le biais des Grammaires Cat\u00e9gorielles Abstraites (ACG) en exploitant leurs propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9versibilit\u00e9 intrins\u00e8que et leur propri\u00e9t\u00e9 d'encodage des TAG. Nous montrons que les notions clefs d'arbre de g-d\u00e9rivation et de lexicalisation en G-TAG s'expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes g\u00e9n\u00e9raux associ\u00e9s aux ACG et certaines constructions absentes de G-TAG peuvent \u00eatre prises en compte sans modification suppl\u00e9mentaire.",
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                "text": "G-TAG (Danlos, 1998; Meunier, 1997; Danlos, 2000) est un formalisme d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de textes. Il s'appuie sur les Grammaires d'Arbres Adjoints (TAG) (Joshi et al., 1975; Joshi & Schabes, 1997) qu'il \u00e9tend avec des notions propres, notamment les arbres de g-d\u00e9rivation qui permettent de construire une forme de surface (arbre d\u00e9riv\u00e9, ou cha\u00eene de caract\u00e8res) \u00e0 partir d'une repr\u00e9sentation conceptuelle. Cette repr\u00e9sentation conceptuelle est ind\u00e9pendante de la langue, et le formalisme G-TAG a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour la mise en oeuvre de la synth\u00e8se dans une langue cible de cette repr\u00e9sentation. Ce formalisme a \u00e9t\u00e9 implant\u00e9 une premi\u00e8re fois en ADA (Meunier, 1997) et plus r\u00e9cemment en .NET, et, dans cette derni\u00e8re forme, utilis\u00e9 et commercialis\u00e9 aupr\u00e8s de Kantar Media, filiale de TNS-Sofres (Meunier et al., 2011; Danlos et al., 2011) . Dans cette application, le but est d'accompagner les tableaux retra\u00e7ant l'\u00e9volution des investissements publicitaires des clients par un texte de commentaires synth\u00e9tis\u00e9 automatiquement.",
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                "text": "Une des motivations pour la d\u00e9finition du formalisme G-TAG \u00e9tait l'observation des diff\u00e9rences entre les arbres de d\u00e9rivation en TAG et les arbres de d\u00e9pendances s\u00e9mantiques (Schabes & Shieber, 1994) . En analyse, cette observation a conduit \u00e0 des propositions de modification de la notion de structure de d\u00e9rivation (Kallmeyer, 2002; Joshi et al., 2003; Rambow et al., 2001; Chen-Main & Joshi, 2012) . D'autres propositions ont n\u00e9anmoins montr\u00e9 qu'il \u00e9tait possible de relier aux repr\u00e9sentations s\u00e9mantiques les arbres de d\u00e9rivation de TAG, sans qu'il ne soit n\u00e9cessaire de modifier ceuxci. Soit en utilisant l'unification (Kallmeyer & Romero, 2004 , soit en utilisant une repr\u00e9sentation fonctionnelle des TAG (Pogodalla, 2004a (Pogodalla, , 2007 (Pogodalla, , 2009 dans les Grammaires Cat\u00e9gorielles Abstraites (ACG) (de Groote, 2001) . Ces derni\u00e8res approches pr\u00e9sentent l'int\u00e9r\u00eat d'\u00eatre exprim\u00e9es dans un cadre intrins\u00e8quement r\u00e9versible. C'est-\u00e0-dire que les grammaires utilis\u00e9es et la nature des algorithmes mis en oeuvre sont les m\u00eames, que l'on consid\u00e8re le probl\u00e8me de l'analyse pour passer de la forme de surface \u00e0 une repr\u00e9sentation s\u00e9mantique, ou que l'on consid\u00e8re le probl\u00e8me de la synth\u00e8se pour passer de la repr\u00e9sentation s\u00e9mantique \u00e0 la forme de surface. L'objectif de cet article est donc d'\u00e9tudier G-TAG, les notions propres que ce formalisme introduit, ainsi que ses limitations, par le biais des ACG en exploitant les propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9versibilit\u00e9 de ces derni\u00e8res et leur propri\u00e9t\u00e9 d'encodage des TAG. Les ACG permettant d'exprimer \u00e9galement d'autres formalismes de la famille des TAG comme les multiple component TAG (MCTAG), certaines limitations de G-TAG peuvent \u00eatre lev\u00e9es en utilisant ces formalismes sans qu'aucune autre adaptation ne soit n\u00e9cessaire. Nous montrons que les notions clefs d'arbre de g-d\u00e9rivation et de lexicalisation s'expriment naturellement en ACG. La construction des formes de surface peut alors utiliser les algorithmes g\u00e9n\u00e9raux associ\u00e9s aux ACG, permettant d'analyser aussi bien des grammaires non contextuelles que des grammaires l\u00e9g\u00e8rement contextuelles (TAG, mais aussi les syst\u00e8mes de r\u00e9\u00e9criture lin\u00e9aires non contextuels, LCFRS) (de Groote & Pogodalla, 2004) de mani\u00e8re optimis\u00e9e (Kanazawa, 2007) , et qui sont les m\u00eames pour l'analyse et la g\u00e9n\u00e9ration. R\u00e9ciproquement, les principes de conception de G-TAG permettent d'\u00e9clairer les \u00e9l\u00e9ments op\u00e9rationnels, notamment li\u00e9s \u00e0 la pr\u00e9f\u00e9rence de certaines r\u00e9alisations, n\u00e9cessaires \u00e0 prendre en compte dans les algorithmes des ACG.",
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            },
            {
                "text": "L'architecture habituellement consid\u00e9r\u00e9e dans les processus de g\u00e9n\u00e9ration de textes (Reiter & Dale, 1997) comporte trois sous-processus en cascade, chacun de ces sous-processus \u00e9tant charg\u00e9 de la r\u00e9alisation de diff\u00e9rentes t\u00e2ches. \u00c0 savoir : la planification du document (ou macro-planification : d\u00e9termination du contenu, structuration du document), la microplanification (agr\u00e9gation, lexicalisation, g\u00e9n\u00e9ration des expressions r\u00e9f\u00e9rentielles), et la r\u00e9alisation de surface (r\u00e9alisation linguistique). La premi\u00e8re t\u00e2che correspond \u00e0 d\u00e9finir Que dire ? tandis que les deux autres r\u00e9f\u00e8rent \u00e0 Comment le dire. G-TAG est d\u00e9di\u00e9 \u00e0 cette seconde t\u00e2che. L'entr\u00e9e du processus de g\u00e9n\u00e9ration associ\u00e9 aux G-TAG, le Que dire ? est d\u00e9fini dans une repr\u00e9sentation conceptuelle que d\u00e9crit la section 2.1. Par la suite, le processus comporte trois \u00e9tapes essentielles : la construction de l'arbre de g-d\u00e9rivation, la construction de l'arbre g-d\u00e9riv\u00e9, et les traitements ult\u00e9rieurs pour la finalisation de la forme de surface.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 84,
                        "end": 105,
                        "text": "(Reiter & Dale, 1997)",
                        "ref_id": "BIBREF35"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "G\u00e9n\u00e9ration de textes et G-TAG",
                "sec_num": "2"
            },
            {
                "text": "Le langage de repr\u00e9sentation conceptuelle utilis\u00e9 dans G-TAG est essentiellement un langage logique. Il est habituellement pr\u00e9sent\u00e9 sous une forme r\u00e9ifi\u00e9e de premier ordre, que ce soit dans la logique typ\u00e9e du premier ordre Login (A\u00eft- Kaci & Nasr, 1986) qui permet entre autre un contr\u00f4le de la bonne formation de la forme conceptuelle et d'abstraire l'ordre et le nombre des arguments par la pr\u00e9sence des labels (nom des attributs), ou que ce soit sous forme de structures de repr\u00e9sentation du discours segment\u00e9 (SDRS) (Danlos et al., 2001 ).",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 236,
                        "end": 254,
                        "text": "Kaci & Nasr, 1986)",
                        "ref_id": "BIBREF7"
                    },
                    {
                        "start": 521,
                        "end": 541,
                        "text": "(Danlos et al., 2001",
                        "ref_id": "BIBREF13"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "Dans le pr\u00e9sent article, nous adoptons la logique d'ordre sup\u00e9rieur (\u00e0 la Montague) comme langage de repr\u00e9sentation conceptuelle. Cela permet notamment d'\u00e9viter les probl\u00e8mes de quantification implicite sur les labels des objets r\u00e9ifi\u00e9s et leur traitement compositionnel. Ce faisant, nous consid\u00e9rons :",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "-que l'ordre et le r\u00f4le des arguments des pr\u00e9dicats est pris en compte dans le lien entre arbre de d\u00e9rivation (ou plut\u00f4t le terme qui le repr\u00e9sente) et sa repr\u00e9sentation conceptuelle (ou sa r\u00e9alisation s\u00e9mantique) ; -que les informations morpho-syntaxiques, habituelles en TAG sous forme de trait, sont pris en compte dans les arbres de d\u00e9rivations, mais pas dans la repr\u00e9sentation conceptuelle ; -que la g\u00e9n\u00e9ration des expressions r\u00e9f\u00e9rentielles (pronoms, articles d\u00e9finis) est hors du champ de notre proposition. C'est pour l'instant une propri\u00e9t\u00e9 de l'implantation G-TAG, mais pas du formalisme, qui s'appuie sur la r\u00e9ification. Nous souhaitons pouvoir envisager diff\u00e9rentes th\u00e9ories pour la g\u00e9n\u00e9ration de ces expressions. L'entr\u00e9e correspondant \u00e0 (2), qui pourrait engendrer les deux phrases de (3) par exemple, sera donc (1). Le r\u00e9sultat obtenu est d\u00e9crit \u00e0 la figure 1(b), tandis que la figure 1(c) montre la structure de d\u00e9rivation, ou arbre de d\u00e9rivation, qui d\u00e9crit les op\u00e9rations effectu\u00e9es sur les diff\u00e9rents arbres : -les constantes not\u00e9es \u03b1 entr\u00e9e lex sont les arbres initiaux associ\u00e9s \u00e0 l'entr\u00e9e lexicale entr\u00e9e lex ; -les constantes not\u00e9es \u03b2 entr\u00e9e lex sont les arbres auxiliaires associ\u00e9s \u00e0 l'entr\u00e9e lexicale entr\u00e9e lex ; -un arc plein parent-enfant indique que l'arbre enfant a \u00e9t\u00e9 substitu\u00e9 \u00e0 une des feuilles de l'arbre parent ; -un arc parent-enfant en pointill\u00e9 indique que l'arbre enfant a \u00e9t\u00e9 adjoint \u00e0 l'arbre parent en l'un de ses noeuds. Remarque. Dans la d\u00e9finition standard des arbres de d\u00e9rivation (Vijay-Shanker, 1987) , il n'y a pas d'adjonction multiple sur un m\u00eame noeud, ceci ne changeant pas le pouvoir g\u00e9n\u00e9ratif de la grammaire. Cela signifie notamment qu'un arbre \u00e9l\u00e9mentaire peut faire l'objet d'un nombre maximum d\u00e9fini d'adjonctions et de substitutions. Autrement dit, comme \u00e9tiquette d'un arbre de d\u00e9rivation (par exemple \u03b1 r\u00e9compense dans l'arbre de d\u00e9rivation de la figure 1(c)), il a une arit\u00e9 maximum. Si l'on admet la pr\u00e9sence d'\u00e9l\u00e9ments unit\u00e9s pour l'op\u00e9ration d'adjonction \u03b2 Id X pour une adjonction \u00e0 un noeud X, on peut m\u00eame d\u00e9finir tr\u00e8s pr\u00e9cis\u00e9ment l'arit\u00e9 de ce symbole. L'arbre de la figure 1(c) devrait alors \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9 comme en 1(d).",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 1527,
                        "end": 1548,
                        "text": "(Vijay-Shanker, 1987)",
                        "ref_id": "BIBREF40"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "Plut\u00f4t qu'utiliser les adresses de Gorn pour rep\u00e9rer les noeuds o\u00f9 s'effectuent une op\u00e9ration, on peut fixer un ordre (arbitraire) des arguments et le faire correspondre syst\u00e9matiquement \u00e0 l'ordre des arguments aussi bien dans la repr\u00e9sentation conceptuelle que dans les arbres d\u00e9riv\u00e9s. L'utilisation de la notion \u00e9tendue de d\u00e9rivation (Schabes & Shieber, 1994) est \u00e9galement possible dans ce cadre. Elle revient \u00e0 d\u00e9doubler dans les arbres \u00e9l\u00e9mentaires chaque noeud pouvant recevoir une adjonction : en un noeud pour les arbres LAURENCE DANLOS, ALEKSANDRE MASKHARASHVILI, SYLVAIN POGODALLA auxiliaires modifieurs ; et en un autre noeud pour les arbres auxiliaires pr\u00e9dicatifs (selon la terminologie de (Schabes & Shieber, 1994) ).",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 703,
                        "end": 728,
                        "text": "(Schabes & Shieber, 1994)",
                        "ref_id": "BIBREF37"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "Compte tenu des remarques pr\u00e9c\u00e9dentes, nous insistons sur la convention que nous utiliserons : la notation \u03b1 entr\u00e9e lex est utilis\u00e9e aussi bien pour repr\u00e9senter l'arbre initial associ\u00e9 \u00e0 l'entr\u00e9e lexicale (ou ancr\u00e9 par) entr\u00e9e lex que comme symbole d'arit\u00e9 fixe utilis\u00e9 pour d\u00e9finir les termes que sont les arbres de d\u00e9rivation. Si n\u00e9cessaire, nous indiquerons l'arit\u00e9 du symbole en exposant : \u03b1 4 r\u00e9compense . Il en va de m\u00eame pour la notation \u03b2 entr\u00e9e lex \u00e0 propos des arbres auxiliaires. Alors l'arbre de d\u00e9rivation de la figure 1(d) s'\u00e9crit comme le terme \u03b1 4",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "r\u00e9compense (\u03b1 0 Marie , \u03b1 0 Jean , \u03b2 Id S , \u03b2 0 gentiment ) 1 .",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "On constate alors que les arbres de d\u00e9rivation, comme c'est explicit\u00e9 dans (Schabes & Shieber, 1994) , sont des termes clos, c'est-\u00e0-dire dans lesquels n'apparaissent aucune variable. Or, le processus de g\u00e9n\u00e9ration de (Meunier, 1997) s'appuie sur la correspondance entre le concept \u00e0 r\u00e9aliser et les arbres exprimant ce concept pour synth\u00e9tiser les textes. L'approche adopt\u00e9e op\u00e8re de haut en bas (top-down) : la relation conceptuelle la plus haute s\u00e9lectionne un arbre dont les fils dans l'arbre de d\u00e9rivation seront eux-m\u00eames g\u00e9n\u00e9r\u00e9s r\u00e9cursivement par les concepts fils de la relation initiale. Le processus consiste donc \u00e0 calculer un arbre de d\u00e9rivation en commen\u00e7ant par la racine. Pour manipuler cet objet en cours de construction, une notion d'arbre de d\u00e9rivation non compl\u00e8tement instanci\u00e9 est utile. L'arbre de g-d\u00e9rivation est utilis\u00e9 \u00e0 cette fin.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 75,
                        "end": 100,
                        "text": "(Schabes & Shieber, 1994)",
                        "ref_id": "BIBREF37"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Repr\u00e9sentation conceptuelle",
                "sec_num": "2.1"
            },
            {
                "text": "Pour exprimer cette notion d'arbre en cours de construction, (Meunier, 1997, Chap. 3, p71) . Dans l'approche que nous pr\u00e9sentons section 3.2, c'est la mani\u00e8re dont on interpr\u00e8te l'argument de l'arbre de d\u00e9rivation soit syntaxiquement, soit s\u00e9mantiquement, qui cr\u00e9e le lien entre le r\u00f4le th\u00e9matique et le r\u00f4le conceptuel.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 61,
                        "end": 90,
                        "text": "(Meunier, 1997, Chap. 3, p71)",
                        "ref_id": null
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Arbres de g-d\u00e9rivation (G-TAG)",
                "sec_num": "2.3"
            },
            {
                "text": "Les T-traits permettent donc de contr\u00f4ler les constructions syntaxiques possibles. Par exemple, le T-trait [T-trait = +inf] sur l'arbre de g-d\u00e9rivation associ\u00e9 \u00e0 la conjonction pour (que) sp\u00e9cifie que son deuxi\u00e8me argument doit \u00eatre une infinitive, ce qui n'est possible que si le sujet vide de la subordonn\u00e9e infinitive est interpr\u00e9t\u00e9 comme cor\u00e9f\u00e9rent au sujet de la principale (Jean passe l'aspirateur pour \u00eatre r\u00e9compens\u00e9 par Marie). Nous verrons \u00e0 la section 4 comment mod\u00e9liser en ACG cette contrainte sur la cor\u00e9f\u00e9rence des sujets.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Arbres de g-d\u00e9rivation (G-TAG)",
                "sec_num": "2.3"
            },
            {
                "text": "1. Pour simplifier les expressions, on fait ici l'hypoth\u00e8se qu'il n'y a pas d'adjonction possible sur les noeuds V et Adv de l'adverbe. Sinon, il faudrait \u00e9crire le terme \u03b1 4",
                "cite_spans": [],
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                "eq_spans": [],
                "section": "Arbres de g-d\u00e9rivation (G-TAG)",
                "sec_num": "2.3"
            },
            {
                "text": "r\u00e9compense (\u03b1 0 Marie , \u03b1 0 Jean , \u03b2 Id S , \u03b2 2 gentiment \u03b2 Id V \u03b2 Id Adv ) et l'arbre de d\u00e9rivation correspondant.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Arbres de g-d\u00e9rivation (G-TAG)",
                "sec_num": "2.3"
            },
            {
                "text": "Les termes ou arbres de g-d\u00e9rivation correspondent donc \u00e0 des termes ou arbres avec variables. Pour reprendre les notations habituelles (Comon et al., 2007) , si on appelle F l'ensemble des symboles avec arit\u00e9, F = l \u03b2 l \u222a l \u03b1 l , l'ensemble des arbres de g-d\u00e9rivations est un sous-ensemble 2 de l'ensemble T (F, X ) des termes construits sur F et X un ensemble de variables. Les arbres de d\u00e9rivations sont les termes clos de cet ensemble. Cette repr\u00e9sentation sous-forme d'arbres est isomorphe \u00e0 celle que nous donnons \u00e0 l'aide des ACG. Dans cette derni\u00e8re repr\u00e9sentation, les diff\u00e9rentes contraintes sont exprim\u00e9es \u00e0 l'aides de types. \u03c4 : C \u2192 T (A) assigne \u00e0 chaque constante de C un type de T (A) o\u00f9 T (A) ::= A|T (A) T (A) 4 . On appelle \u039b(\u03a3) l'ensemble des \u03bb-termes que l'on peut construire avec la signature \u03a3 et t : \u03b1 signifie que le terme t a le type \u03b1.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 136,
                        "end": 156,
                        "text": "(Comon et al., 2007)",
                        "ref_id": "BIBREF9"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG",
                "sec_num": null
            },
            {
                "text": "Ainsi, pour obtenir les arbres de la figure 1, nous pouvons d\u00e9finir une premi\u00e8re signature :",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "\u03a3 d\u00e9rivations = \uf8f1 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f2 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f3 A \u03a3 d\u00e9rivations = {NP, V, S, Adv, V A , S A , . . .} C \u03a3 d\u00e9rivations = {C r\u00e9compense , C Marie , C gentiment , C Jean , \u03b2 Id S , \u03b2 Id V . . .} C Marie : NP C r\u00e9compense : S A \u2192 V A \u2192 NP \u2192 NP \u2192 S C Jean : NP C gentiment : V A \u03b2 Id V : V A \u03b2 Id S : S A",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Cette signature permet de construire les structures de d\u00e9rivation que sont les arbres de d\u00e9rivation. Les types X A correspondent aux types des arbres pr\u00eats \u00e0 \u00eatre adjoints. Pour le d\u00e9tail de l'encodage syst\u00e9matique d'une TAG dans une ACG, nous renvoyons le lecteur \u00e0 (de Groote, 2002; Pogodalla, 2004a Pogodalla, , 2007 Pogodalla, , 2009 .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 271,
                        "end": 284,
                        "text": "Groote, 2002;",
                        "ref_id": "BIBREF17"
                    },
                    {
                        "start": 285,
                        "end": 301,
                        "text": "Pogodalla, 2004a",
                        "ref_id": "BIBREF30"
                    },
                    {
                        "start": 302,
                        "end": 319,
                        "text": "Pogodalla, , 2007",
                        "ref_id": "BIBREF32"
                    },
                    {
                        "start": 320,
                        "end": 337,
                        "text": "Pogodalla, , 2009",
                        "ref_id": "BIBREF33"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Une autre signature nous permet de construire les arbres d\u00e9riv\u00e9s. Cette signature ne comporte qu'un seul type, le type \u03c4 des arbres.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "\u03a3 d\u00e9riv\u00e9s = \uf8f1 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f2 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f4 \uf8f3 A \u03a3 d\u00e9riv\u00e9s = {\u03c4 } C \u03a3 d\u00e9riv\u00e9s = {S 2 , S 3 , V 1 , V 2 , Adv 1 , NP 1 , NP 2 , Marie, Jean, gentiment, r\u00e9compense, . . .} Marie, Jean, r\u00e9compense, gentiment : \u03c4 NP 1 , V 1 , Adv 1 : \u03c4 \u2192 \u03c4 NP 2 , S 2 , V 2 : \u03c4 \u2192 \u03c4 \u2192 \u03c4 S 3 : \u03c4 \u2192 \u03c4 \u2192 \u03c4 \u2192 \u03c4",
                "cite_spans": [],
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                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Chaque constante permet de construire un arbre, de type \u03c4 . Elles sont distingu\u00e9es par leur arit\u00e9 (NP 1 , NP 2 , etc.). Cela correspond aux diff\u00e9rentes arit\u00e9s effectivement exprim\u00e9es dans les arbres \u00e9l\u00e9mentaires de la grammaire TAG mais qui sont g\u00e9n\u00e9ralement laiss\u00e9es implicites.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Definition 2 (Lexique). \u00c9tant donn\u00e9es une signature d'ordre sup\u00e9rieur \u03a3 1 = A 1 , C 1 , \u03c4 1 et une signature d'ordre sup\u00e9rieur \u03a3 2 = A 2 , C 2 , \u03c4 2 , un lexique := de \u03a3 1 vers \u03a3 2 est d\u00e9fini par la donn\u00e9e de ",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": ":= \u03bbx.x (X \u2208 {V A , S A , . . .}) C gentiment := syntaxe \u03bbx.V 2 x (Adv 1 gentiment) V V",
                "cite_spans": [],
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                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "t 0 := syntaxe S 3 (NP 1 Marie) (V 2 (V 1 r\u00e9compense) (Adv 1 gentiment)) (NP 1 Jean)",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "La d\u00e9finition des ACG permet de consid\u00e9rer diff\u00e9rents types d'architecture. On peut par exemple composer deux ACG de sorte que le vocabulaire objet de l'une soit \u00e9galement le vocabulaire abstrait de l'autre. C'est le cas si l'on veut consid\u00e9rer le lien entre les arbres d\u00e9riv\u00e9s, cette fois vus comme un langage abstrait, et leur production (yield) comme langage de cha\u00eenes. On utilisera une nouvelle ACG G surface qui aura comme vocabulaire abstrait \u03a3 d\u00e9riv\u00e9s le vocabulaire objet de G syntaxe et comme vocabulaire objet la signature \u03a3 string dont le seul type est le type des cha\u00eenes de caract\u00e8re \u03c3, qui poss\u00e8de comme constantes l'op\u00e9ration de concat\u00e9nation, l'\u00e9l\u00e9ment vide, et les cha\u00eenes Marie, Jean, r\u00e9compense, . . . En utilisant le lexique d\u00e9fini dans la table 3 on obtient la cha\u00eene de caract\u00e8res associ\u00e9e \u00e0 t 0 :",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "t 0 := syntaxe S 3 (NP 1 Marie) (V 2 (V 1 r\u00e9compense) (Adv 1 gentiment)) (NP 1 Jean) := surface \u2022 syntaxe Marie + r\u00e9compense + gentiment + Jean",
                "cite_spans": [],
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                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Cette composition d'ACG est illustr\u00e9e dans la partie gauche de la figure 3.",
                "cite_spans": [],
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                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Analyse dans les ACG On peut maintenant pr\u00e9ciser ce que l'on entend par probl\u00e8me d'analyse dans les ACG. Soit une ACG G = \u03a3 1 , \u03a3 2 , :=, s . Analyser un terme u \u2208 \u039b(\u03a3 2 ), c'est-\u00e0-dire un terme construit sur le vocabulaire objet, revient \u00e0 trouver un terme t tel que t \u2208 A(G) et t := u. Il s'agit donc d'inverser le lexique.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Les propri\u00e9t\u00e9s des ACG dites d'ordre 2 5 ont \u00e9t\u00e9 particuli\u00e8rement \u00e9tudi\u00e9es. Elles permettent d'encoder les formalismes faiblement contextuelles comme les TAG, les syst\u00e8mes de r\u00e9\u00e9criture lin\u00e9aires non contextuels, les grammaires non contextuelles multiples (de Groote & Pogodalla, 2004; Salvati, 2006; Kanazawa, 2009) et la complexit\u00e9 de l'analyse est polynomiale (Kanazawa, 2008) .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 260,
                        "end": 285,
                        "text": "Groote & Pogodalla, 2004;",
                        "ref_id": "BIBREF18"
                    },
                    {
                        "start": 286,
                        "end": 300,
                        "text": "Salvati, 2006;",
                        "ref_id": "BIBREF36"
                    },
                    {
                        "start": 301,
                        "end": 316,
                        "text": "Kanazawa, 2009)",
                        "ref_id": "BIBREF27"
                    },
                    {
                        "start": 363,
                        "end": 379,
                        "text": "(Kanazawa, 2008)",
                        "ref_id": "BIBREF27"
                    }
                ],
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                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Or ces r\u00e9sultats ne d\u00e9pendent que de l'ordre de la signature abstraite, mais pas du vocabulaire objet. L'inversion du morphisme reste possible dans les m\u00eames conditions y compris si le vocabulaire objet permet de construire des formules logiques pour la repr\u00e9sentation conceptuelle. C'est ce qui permet de qualifier les ACG d'intrins\u00e8quement r\u00e9versibles. ",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "Autres notions de G-TAG",
                "sec_num": "2.4"
            },
            {
                "text": "Montrer l'\u00e9quivalence formelle entre les arbres de g-d\u00e9rivation et les termes de \u039b(\u03a3 d\u00e9rivations ) d'ordre 2 irait au-del\u00e0 de cet article. Mais l'approche que nous proposons consiste donc \u00e0 utiliser l'architecture des ACG pour construire les arbres de d\u00e9rivations (ou arbres de g-d\u00e9rivation compl\u00e8tement instanci\u00e9s) \u00e0 partir des termes repr\u00e9sentant les formes conceptuelles. Cela nous permet d'utiliser les propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9versibilit\u00e9 des ACG de second ordre pour construire ces arbres de d\u00e9rivations, ainsi que les techniques d'optimisation qui y sont li\u00e9es.",
                "cite_spans": [],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG",
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            },
            {
                "text": "Cette approche nous permet \u00e9galement de d\u00e9passer la limitation de G-TAG concernant les verbes ponts (verbes \u00e0 compl\u00e9tive permettant l'extraction hors de celle-ci), g\u00e9n\u00e9ralement repr\u00e9sent\u00e9s par des arbres auxiliaires en TAG. Dans les d\u00e9rivations, ils apparaissent donc comme d\u00e9pendants de la t\u00eate de la compl\u00e9tive, alors que conceptuellement leur pr\u00e9dicat a port\u00e9e sur le verbe de la compl\u00e9tive. En G-TAG, il a \u00e9t\u00e9 choisi de ne pas mod\u00e9liser ces verbes qui n'apparaissent pas dans les textes techniques (Danlos, 1998 (Danlos, , 2000 . On voit bien la difficult\u00e9 technique li\u00e9e \u00e0 l'inversion de l'ordre des arguments entre l'arbre de g-d\u00e9rivation et la repr\u00e9sentation conceptuelle. Les \u00e9tudes formelles sur les ACG ont montr\u00e9 que ce probl\u00e8me apparent n'en \u00e9tait pas vraiment un \u00e0 l'ordre 2 6 tant que les lexiques sont presque lin\u00e9aires (almost linear) 7 .",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 502,
                        "end": 515,
                        "text": "(Danlos, 1998",
                        "ref_id": "BIBREF10"
                    },
                    {
                        "start": 516,
                        "end": 531,
                        "text": "(Danlos, , 2000",
                        "ref_id": "BIBREF11"
                    },
                    {
                        "start": 851,
                        "end": 852,
                        "text": "7",
                        "ref_id": "BIBREF1"
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG",
                "sec_num": null
            },
            {
                "text": "Comme il a \u00e9t\u00e9 montr\u00e9 par ailleurs que l'arbre de d\u00e9rivation permet d'exprimer de mani\u00e8re ad\u00e9quate ces inversions de port\u00e9e (Pogodalla, 2004b,a) , il n'est plus n\u00e9cessaire de faire des hypoth\u00e8ses sur la grammaire TAG utilis\u00e9e.",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 124,
                        "end": 144,
                        "text": "(Pogodalla, 2004b,a)",
                        "ref_id": null
                    }
                ],
                "ref_spans": [],
                "eq_spans": [],
                "section": "G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG",
                "sec_num": null
            },
            {
                "text": "Les exemples de cette section exprim\u00e9s au second ordre utilisent une ACG et l'algorithme d'analyse g\u00e9n\u00e9ral du toolkit ACG 8 . Le premier exemple a pour objectif d'illustrer le lien qui doit \u00eatre fait entre les arguments du terme abstrait et ses r\u00e9alisations syntaxique et s\u00e9mantique. Nous \u00e9tendons donc G syntaxe et G s\u00e9m. avec les interpr\u00e9tations des tables 5 et 6. Nous laissons le lecteur v\u00e9rifier que :",
                "cite_spans": [
                    {
                        "start": 122,
                        "end": 123,
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                "section": "Exemples",
                "sec_num": "4"
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            {
                "text": "C r\u00e9compense \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Marie C Jean := s\u00e9m. RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN) C \u00eatre r\u00e9compens\u00e9 \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Jean C Marie := s\u00e9m. RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN) C donne r\u00e9compense \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Marie C Jean := s\u00e9m. RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN) C re\u00e7oit r\u00e9compense \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Jean C Marie := s\u00e9m. RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN)",
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                "section": "Exemples",
                "sec_num": "4"
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            {
                "text": "Les constantes abstraites C pour que et C pour de la table 5 permettent d'engendrer les textes de (5) 9 \u00e0 partir de la repr\u00e9sentation conceptuelle : GOAL(VACC(HUMAN JEAN), RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN)). Il est \u00e0 noter que C pour , \u00e0 strictement parler, ne correspond pas \u00e0 un arbre TAG mais permet la combinaison de plusieurs d'entre eux pour former l'expression p 1 pour p 2 o\u00f9 p 1 est le r\u00e9sultat de la substitution de NP\u2193 dans s 1 par le NP donn\u00e9 en param\u00e8tre, tandis que p 2 est le r\u00e9sultat de la substitution du NP\u2193 dans s 2 par l'arbre NP Pro 10 (syntaxiquement la cha\u00eene vide alors que s\u00e9mantiquement le sujet est le m\u00eame que celui donn\u00e9 en argument \u00e0 s 1 pour former p 1 ). Cela permet notamment d'assurer que le sujet est bien partag\u00e9 s\u00e9mantiquement. Cela requiert simplement un nouveau type Sws (et des r\u00e8gles lexicales) dont les interpr\u00e9tations sont telles que Sws:= syntaxe \u03c4 \u2192 \u03c4 et Sws:= s\u00e9m. NP \u2192 PROP avec NP:= s\u00e9m. NP = (THING \u2192 PROP) \u2192 PROP. (5d) n'est pas engendr\u00e9 car il n'y a pas de constante abstraite pour le passif de donner une r\u00e9compense qui n'est pas passivable en fran\u00e7ais. Or, comme l'interpr\u00e9tation s\u00e9mantique de C pour requiert que les deux propositions aient m\u00eame sujet syntaxique, pour que le sujet de la deuxi\u00e8me soit le patient du pr\u00e9dicat RWDING, il faut un passif.",
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            {
                "text": "(5) a. Jean passe l'aspirateur pour que Marie r\u00e9compense Jean b. Jean passe l'aspirateur pour \u00eatre r\u00e9compens\u00e9 par Marie c. Jean passe l'aspirateur pour que Marie donne une r\u00e9compense \u00e0 Jean d. * Jean passe l'aspirateur pour \u00eatre donn\u00e9 une r\u00e9compense par Marie Le dernier exemple que nous souhaitons \u00e9voquer concerne ensuite. La constante abstraite que nous avons d\u00e9finie permet d'attacher l'adverbe \u00e0 la proposition. (Danlos, 2000) indique que l'obtention de l'attachement au V passe par un posttraitement, ou alors requiert un formalisme plus expressif que TAG. Nous pouvons exprimer ceci gr\u00e2ce \u00e0 l'ordre sup\u00e9rieur avec une constante C ensuite : S \u2192 (V A \u2192 S) \u2192 S dont les interpr\u00e9tations sont : C ensuite := s\u00e9m. \u03bbs 1 s 2 .SUCC(s 1 , s 2 (\u03bbx.x)) et C ensuite := syntaxe \u03bbs 1 s 2 .S 2 s 1 (s 2 (\u03bbx.V 2 x ensuite)). Nous laissons le lecteur v\u00e9rifier que les termes t 1 et t 2 donn\u00e9s en (6) d\u00e9rivent bien la m\u00eame repr\u00e9sentation s\u00e9mantique SUCC(VACC(HUMAN JEAN), RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN)) et engendrent respectivement les deux phrases de (7) . ",
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                        "end": 1046,
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                        "text": "EQUATION",
                        "ref_id": "EQREF",
                        "raw_str": "t 1 = C ensuite (C passe l'aspirateur \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Jean ) (C donne r\u00e9compense \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Marie C Jean ) t 2 = C ensuite (C passe l'aspirateur \u03b2 Id S \u03b2 Id V C Jean ) (\u03bbv.C donne r\u00e9compense \u03b2 Id S v C Marie C Jean )",
                        "eq_num": "(6)"
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                "section": "Exemples",
                "sec_num": "4"
            },
            {
                "text": ". Certains termes n'\u00e9tant pas possibles du fait des contraintes exprim\u00e9es soit par les repr\u00e9sentations conceptuelles, soit par les arbres d\u00e9riv\u00e9s. 3. Voir par exemple(Kanazawa, 2007) et son extension \u00e0 une strat\u00e9gie d'analyse particuli\u00e8re(Kanazawa, 2008).",
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                "eq_spans": [],
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            "BIBREF0": {
                "ref_id": "b0",
                "title": "En fait, on peut lier cela \u00e0 une complexit\u00e9 qui reste polynomiale mais dont le coefficient du polyn\u00f4me cro\u00eet avec la complexit\u00e9 du lexique exprim\u00e9e par l'ordre maximum des termes r\u00e9alisant les constantes abstraites. C'est ce qui explique la diff\u00e9rence de complexit\u00e9 de l'analyse pour les grammaires non contextuelles et les grammaires TAG. Si des bornes maximales sont connues dans le cas des langages de cha\u00eenes et d'arbres",
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                "raw_text": "En fait, on peut lier cela \u00e0 une complexit\u00e9 qui reste polynomiale mais dont le coefficient du polyn\u00f4me cro\u00eet avec la complexit\u00e9 du lexique exprim\u00e9e par l'ordre maximum des termes r\u00e9alisant les constantes abstraites. C'est ce qui explique la diff\u00e9rence de complexit\u00e9 de l'analyse pour les grammaires non contextuelles et les grammaires TAG. Si des bornes maximales sont connues dans le cas des langages de cha\u00eenes et d'arbres, ce n'est pas le cas pour des langages objets en g\u00e9n\u00e9ral.",
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            },
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                "title": "aucune variable n'est effac\u00e9e (\u03bb-abstraction vide) et que seules les variables de type atomique peuvent appara\u00eetre plusieurs fois",
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                "raw_text": "C'est-\u00e0-dire qu'aucune variable n'est effac\u00e9e (\u03bb-abstraction vide) et que seules les variables de type atomique peuvent appara\u00eetre plusieurs fois.",
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                "title": "cela reste d\u00e9cidable mais extr\u00eamement complexe (Salvati, 2010) et l\u00e8ve la restriction de monotonie s\u00e9mantique",
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                "year": 1988,
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                "raw_text": "Dans le cas g\u00e9n\u00e9ral, cela reste d\u00e9cidable mais extr\u00eamement complexe (Salvati, 2010) et l\u00e8ve la restriction de monotonie s\u00e9mantique (Shieber, 1988).",
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                "raw_text": "http://www.loria.fr/equipes/calligramme/acg/#Software 9. Nous donnons les exemples sans pronom puisque nous ne les traitons pas pour l'instant, mais ils seraient n\u00e9cessaires.",
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                "raw_text": "Pour des raisons de simplicit\u00e9, nous omettons les traits morpho-syntaxiques tels que subjonctif ou infinitif.",
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            "BIBREF5": {
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                "title": "Cela nous permet : d'une part d'utiliser les propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9versibilit\u00e9 intrins\u00e8que de ce formalisme ; d'autre part de g\u00e9n\u00e9raliser l'approche \u00e0 des ph\u00e9nom\u00e8nes non trait\u00e9s (verbes ponts) tout en restant dans les TAG ; enfin de cr\u00e9er facilement des liens vers des formalismes plus expressifs (cf l'attachement de ensuite au noeud V). Cependant, un certain nombre de traitements propres aux implantations G-TAG ne sont pas encore traduits ici. La g\u00e9n\u00e9ration des expressions r\u00e9f\u00e9rentielles en est un. Une autre limitation concerne la parall\u00e9lisation, ou la factorisation de certains \u00e9v\u00e8nements dans certaines constructions",
                "authors": [],
                "year": null,
                "venue": "Nous avons \u00e9tudi\u00e9 G-TAG et ses notions propres, notamment l'arbre de g-d\u00e9rivation, et montr\u00e9 que ce dernier correspondait aux termes abstraits d'une ACG de second ordre",
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                "raw_text": "Nous avons \u00e9tudi\u00e9 G-TAG et ses notions propres, notamment l'arbre de g-d\u00e9rivation, et montr\u00e9 que ce dernier correspon- dait aux termes abstraits d'une ACG de second ordre. Cela nous permet : d'une part d'utiliser les propri\u00e9t\u00e9s de r\u00e9versibilit\u00e9 intrins\u00e8que de ce formalisme ; d'autre part de g\u00e9n\u00e9raliser l'approche \u00e0 des ph\u00e9nom\u00e8nes non trait\u00e9s (verbes ponts) tout en restant dans les TAG ; enfin de cr\u00e9er facilement des liens vers des formalismes plus expressifs (cf l'attachement de ensuite au noeud V). Cependant, un certain nombre de traitements propres aux implantations G-TAG ne sont pas encore traduits ici. La g\u00e9n\u00e9ration des expressions r\u00e9f\u00e9rentielles en est un. Une autre limitation concerne la parall\u00e9lisation, ou la factorisa- tion de certains \u00e9v\u00e8nements dans certaines constructions. En effet, la repr\u00e9sentation conceptuelle que nous avons adopt\u00e9e associe la repr\u00e9sentation SUCC(GOAL(VACC(HUMAN JEAN), RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN), NAP(HUMAN JEAN)) au",
                "links": null
            },
            "BIBREF6": {
                "ref_id": "b6",
                "title": "Par ailleurs, le probl\u00e8me de guider le choix des r\u00e9alisations lexicales, notamment par des r\u00e8gles et des connaissances linguistiques comme en G-TAG, et d'indiquer des pr\u00e9f\u00e9rences aux algorithmes utilis\u00e9s dans les ACG est ouvert. Enfin, la clarification du statut de l'arbre de g-d\u00e9rivation du point de vue des propri\u00e9t\u00e9s formelles des langages engendr\u00e9s nous permet d'envisager de comparer plus pr\u00e9cis\u00e9ment cette approche \u00e0 celles qui consid\u00e8rent les arbres de d\u00e9rivation comme les arbres engendr\u00e9s par une grammaire r\u00e9guli\u00e8re d'arbres (Schmitz & Le Roux",
                "authors": [],
                "year": 2008,
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                "raw_text": "texte Jean a pass\u00e9 l'aspirateur pour \u00eatre r\u00e9compens\u00e9 par Marie. Ensuite il a fait la sieste. Or le pr\u00e9dicat GOAL ne devrait pas \u00eatre dans la port\u00e9e de SUCC. Ceci est trait\u00e9 \u00e0 l'aide d'op\u00e9rations particuli\u00e8res en G-TAG (Meunier, 1997, Section 6.1.2). Nous souhaitons \u00e9viter les op\u00e9rations sp\u00e9cifiques et pour cela utiliser dans des travaux ult\u00e9rieurs la repr\u00e9sentation s\u00e9mantique d'ordre sup\u00e9rieur d\u00e9crite par (Danlos, 2009). Par ailleurs, le probl\u00e8me de guider le choix des r\u00e9alisations lexi- cales, notamment par des r\u00e8gles et des connaissances linguistiques comme en G-TAG, et d'indiquer des pr\u00e9f\u00e9rences aux algorithmes utilis\u00e9s dans les ACG est ouvert. Enfin, la clarification du statut de l'arbre de g-d\u00e9rivation du point de vue des propri\u00e9t\u00e9s formelles des langages engendr\u00e9s nous permet d'envisager de comparer plus pr\u00e9cis\u00e9ment cette approche \u00e0 celles qui consid\u00e8rent les arbres de d\u00e9rivation comme les arbres engendr\u00e9s par une grammaire r\u00e9guli\u00e8re d'arbres (Schmitz & Le Roux, 2008) dont les d\u00e9rivations sont utilis\u00e9es comme pivot pour la g\u00e9n\u00e9ration (Gardent & Perez-Beltrachini, 2010).",
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                "year": 1994,
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                "raw_text": "SCHABES Y. & SHIEBER S. M. (1994). An alternative conception of tree-adjoining derivation. Computational Linguis- tics, 20(1), 91-124. http://aclweb.org/anthology/J/J94/J94-1004.pdf.",
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                "title": "Feature Unification in TAG Derivation Trees",
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                "year": 2008,
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                "raw_text": "SCHMITZ S. & LE ROUX J. (2008). Feature Unification in TAG Derivation Trees. In C. GARDENT & A. SARKAR, Eds., Proceedings of the 9th International Workshop on Tree Adjoining Grammars and Related Formalisms (TAG+'08), p. 141-148, T\u00fcbingen, Germany. http://arxiv.org/abs/0804.4584.",
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                "year": 1988,
                "venue": "Proceedings of the 12th International Conference on Computational Linguistics",
                "volume": "2",
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                "pages": "614--619",
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                "raw_text": "SHIEBER S. M. (1988). A Uniform Architecture for Parsing and Generation. In Proceedings of the 12th Internatio- nal Conference on Computational Linguistics, volume 2, p. 614-619, Budapest. http://dash.harvard.edu/ bitstream/handle/1/2265286/Shieber_UniformArchitecture.pdf.",
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                "title": "A Study of Tree Adjoining Grammars",
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                "year": 1987,
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                "raw_text": "VIJAY-SHANKER K. (1987). A Study of Tree Adjoining Grammars. PhD thesis, University of Pennsylvania.",
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            "FIGREF0": {
                "text": "Marie \u03b1 Jean \u03b2 gentiment (c) Arbre de d\u00e9rivation \u03b3 0 \u03b1 r\u00e9compense \u03b1 Marie \u03b1 Jean \u03b2 Id S \u03b2 gentiment (d) Arbre de d\u00e9rivation \u03b3 0 avec arit\u00e9 fixe FIGURE 1: Analyse TAG de Marie r\u00e9compense gentiment Jean",
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            "FIGREF1": {
                "text": "A 1 \u2192 T (A 2 ) est une fonction d'interpr\u00e9tation des types atomiques de \u03a3 1 comme des types implicatifs construits \u00e0 partir de A 2 . On appellera \u03c4 := \u00e9galement son extension homomorphique \u00e0 tous les types de T (A 1 ) ; -c := : C 1 \u2192 \u039b(\u03a3 2 ) est une fonction d'interpr\u00e9tation des constantes de \u03a3 1 comme des \u03bb-termes construits \u00e0 partir de \u03a3 2 . On appellera c := \u00e9galement son extension homomorphique \u00e0 tous les termes de \u039b(\u03a3 1 ) ; -les fonctions d'interpr\u00e9tation sont compatibles avec la relation de typage, c'est-\u00e0-dire que pour tout c \u2208 C 1 et t :\u03b1 \u2208 \u039b(\u03a3 2 )tels que c c := t, alors \u03c4 1 (c) \u03c4 := \u03b1 (le type de l'image de c est l'image du type de c). Dans la suite, on utilisera sans ambigu\u00eft\u00e9 := pour \u03c4 := ou c :=. On d\u00e9finit \u00e9galement la fonction d'interpr\u00e9tation \u2022 telle que pour tout t \u2208 \u039b(\u03a3 1 ) et t := u, t = u.Nous pouvons maintenant d\u00e9finir un lexique qui relie les termes abstraits de \u039b(\u03a3 d\u00e9rivations ) aux termes objets de \u039b(\u03a3 d\u00e9riv\u00e9s ).Les tables 1 et 2 d\u00e9finissent bien un lexique. Le premier donne l'interpr\u00e9tation des types atomiques. On remarquera avec l'interpr\u00e9tation des types V A et S A que l'interpr\u00e9tation d'un type atomique peut \u00eatre un type non atomique. Cela explicite le fait que l'adjonction est une fonction qui prend un (sous-)arbre et retourne un arbre qui sera \u00e0 son tour ins\u00e9r\u00e9. La deuxi\u00e8me table donne l'interpr\u00e9tation des constantes. Pour l'interpr\u00e9tation de C r\u00e9compense (et des verbes en g\u00e9n\u00e9ral), S correspond \u00e0 l'arbre auxiliaire qui peut \u00e9ventuellement s'adjoindre au noeud S et a \u00e0 l'arbre auxiliaire qui peut \u00e9ventuellement s'adjoindre au noeud V, tandis que s et o correspondent aux arbres NP qui seront respectivement sujet et objet. NP:= syntaxe \u03c4 S:= syntaxe \u03c4 V:= syntaxe \u03c4 V A := syntaxe \u03c4 \u2192 \u03c4 S A := syntaxe \u03c4 \u2192 \u03c4",
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                "text": "* Adv gentiment C r\u00e9compense := syntaxe \u03bbS a s o.S (S 3 s (a (V 1 r\u00e9compense)) o)",
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            "FIGREF3": {
                "text": "Langages abstrait et objet). Soit G = \u03a3 1 , \u03a3 2 , :=, s une grammaire cat\u00e9gorielle abstraite.1. Le langage abstraitA(G) engendr\u00e9 par G est d\u00e9fini par A(G) = {t \u2208 \u039b(\u03a3 1 )|t : s} 2. Le langage objet O(G) engendr\u00e9 par G est d\u00e9fini par O(G) = {t \u2208 \u039b(\u03a3 2 )|\u2203u \u2208 A(G) avec u := t}Le terme correspondant \u00e0 l'arbre de d\u00e9rivation de la figure 1(c) est le terme : t 0 = C r\u00e9compense \u03b2 Id S C gentiment C Marie C Jean . Il est bien typ\u00e9, de type S. Il appartient donc bien au langage abstrait de l'ACG G syntaxe dont le lexique est donn\u00e9 dans les tables 1 et 2. On peut donc calculer son image par le lexique. Par d\u00e9finition, elle appartiendra au langage objet :",
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            "FIGREF4": {
                "text": "5. Ce sont les ACG dont les types des constantes abstraites sont au plus d'ordre 2, avec ord(a) = 1 si a est un type atomique et ord(\u03b1 \u2192 \u03b2) = max(ord(\u03b2), ord(\u03b1) + 1). Autrement dit, ce sont les ACG dont les structures de d\u00e9rivations, les termes abstraits, sont des arbres. gentiment NP 1 , V 1 , Adv 1 := surface \u03bbx.x NP 2 , S 2 , V 2 := surface \u03bbx y.x + y S 3 := surface \u03bbx y z.x + y + z",
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                "text": "= s\u00e9m. KINDLY(RWDING(HUMAN MARIE, HUMAN JEAN)) S := s\u00e9m. PROP C Marie := s\u00e9m. \u03bbP.P (HUMAN MARIE) N := s\u00e9m. (THING \u2192 PROP) \u2192 PROP C Jean := s\u00e9m. \u03bbP.P (HUMAN JEAN) V A := s\u00e9m. PROP \u2192 PROP \u03b2 Id V := s\u00e9m. \u03bbx.x S A := s\u00e9m. PROP \u2192 PROP \u03b2 Id S := s\u00e9m. \u03bbx.x C gentiment := s\u00e9m. \u03bbv s.KINDLY(v s) C r\u00e9compense := s\u00e9m. \u03bbS a s o.S(s(\u03bbx.o(\u03bby.a (RWDING(x, y)))))",
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                "text": "a. Jean passe l'aspirateur. Ensuite Marie donne une r\u00e9compense \u00e0 Jean. b. Jean passe l'aspirateur. Marie donne ensuite une r\u00e9compense \u00e0 Jean.C \u00eatre r\u00e9compens\u00e9:S A \u2192 V A \u2192 NP \u2192 NP \u2192 S donne r\u00e9compense : S A \u2192 V A \u2192 NP \u2192 NP \u2192 S re\u00e7oit r\u00e9compense : S A \u2192 V A \u2192 NP \u2192 NP \u2192",
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            "FIGREF7": {
                "text": "\u00eatre r\u00e9compens\u00e9 := syntaxe \u03bbS a s o.S (S 4 (NP 1 s) (a (V 2 est)) (V 1 r\u00e9compens\u00e9) (PP 2 par o)) := s\u00e9m. \u03bbS a s o.S(a(RWDING(o, s))) C donne r\u00e9compense := syntaxe \u03bbS a s o.S (S 4 (NP 1 s) (a (V 1 donne)) (NP 2 une r\u00e9compense) (PP 2 \u00e0 o)) := s\u00e9m. \u03bbS a s o.S(a(RWDING(s, o))) C re\u00e7oit r\u00e9compense := syntaxe \u03bbS a s o.S (S 4 (NP 1 s) (a (V1 re\u00e7oit)) (NP 2 une r\u00e9compense) (PP 2 de o)) := s\u00e9m. \u03bbS a s o.S(a(RWDING(o, s))) C pour que := syntaxe \u03bbs 1 s 2 .S 2 s 1 (PP 2 (pour que) s 2 ) := s\u00e9m. \u03bbs 1 s 2 .GOAL(s 1 , s 2 ) C pour := syntaxe \u03bbs 1 s 2 s.S 2 (s 1 s) (PP 2 pour (s 2 (NP 1 Pro))) := s\u00e9m. \u03bbs 1 s 2 n.GOAL(s 1 n, s 2 n) C ensuite := syntaxe \u03bbs 1 s 2 .S 2 s 1 (PP 2 (ensuite) s 2 ) := s\u00e9m. \u03bbs 1 s 2 .SUCC(s 1 , s 2 )",
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            "TABREF0": {
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                "content": "<table><tr><td>G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG</td><td/></tr><tr><td colspan=\"2\">E 12 := (2)</td></tr><tr><td>(3) a. Marie a r\u00e9compens\u00e9 Jean</td><td/></tr><tr><td>b. Jean a \u00e9t\u00e9 r\u00e9compens\u00e9 par Marie</td><td/></tr><tr><td>2.2 Arbres de d\u00e9rivation (TAG)</td><td/></tr><tr><td colspan=\"2\">Les TAG sont des grammaires d'arbres qui mettent en oeuvre deux op\u00e9rations : la substitution et l'adjonction. La sub-</td></tr><tr><td colspan=\"2\">stitution permet d'\u00e9tendre un arbre en rempla\u00e7ant une feuille \u00e9tiquet\u00e9e d'un non terminal par un arbre dont la racine est</td></tr><tr><td colspan=\"2\">\u00e9tiquet\u00e9e par ce m\u00eame non terminal. L'adjonction permet d'ins\u00e9rer un arbre, appel\u00e9 arbre auxiliaire, poss\u00e9dant un noeud</td></tr><tr><td colspan=\"2\">racine et une feuille (noeud pied) \u00e9tiquet\u00e9s par un m\u00eame non terminal. Cet arbre auxiliaire peut \u00eatre ins\u00e9r\u00e9 dans un autre</td></tr><tr><td colspan=\"2\">arbre \u00e0 un noeud de m\u00eame \u00e9tiquette que la racine de l'arbre auxiliaire. La figure 1(a) montre ces op\u00e9rations : substitu-</td></tr><tr><td colspan=\"2\">tion des noeuds NP de l'arbre \u00e9l\u00e9mentaire de r\u00e9compense, et adjonction \u00e0 son noeud V de l'arbre auxiliaire de l'adverbe</td></tr><tr><td>gentiment.</td><td/></tr><tr><td>RWDING(HUMAN(Marie), HUMAN(Jean))</td><td>(1)</td></tr></table>",
                "text": "RWDING[RWDER \u2192 H 2 , RWDEE \u2192 H 1 ] H 1 := HUMAN[NAME \u2192 Jean, SEX \u2192 MASC] H 2 := HUMAN[NAME \u2192 Marie, SEX \u2192 FEM]",
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            "TABREF1": {
                "num": null,
                "content": "<table><tr><td colspan=\"2\">\u03b1 r\u00e9compense</td><td colspan=\"2\">\u03b1 r\u00e9compense</td><td colspan=\"2\">\u03b1 r\u00e9compense</td></tr><tr><td>arg 1</td><td>arg 2</td><td>arg 1</td><td>arg 2</td><td>arg 1</td><td>arg 2</td></tr><tr><td>RWDER</td><td>RWDEE</td><td>H2</td><td>H1</td><td colspan=\"2\">\u03b1 Marie \u03b1 Jean</td></tr><tr><td colspan=\"3\">FIGURE 2: RWDER arg 2</td><td>RWDEE arg 1</td><td/><td/></tr></table>",
                "text": "\u00c9volution de l'arbre de g-d\u00e9rivation avec variables vers un arbre instanci\u00e9 Plus pr\u00e9cis\u00e9ment,(Meunier, 1997) d\u00e9finit les constantes apparaissant dans les arbres de g-d\u00e9rivation comme des noms d'entr\u00e9es lexicales accompagn\u00e9es de traits, appel\u00e9s T-traits, plut\u00f4t que comme des noms d'arbres \u00e9l\u00e9mentaires. Cette distinction, importante pour la mise en oeuvre et l'efficacit\u00e9 de G-TAG, permet par exemple de constituer une seule entr\u00e9e lexicale qui ne distingue les arbres de r\u00e9compenser \u00e0 la forme active et \u00e0 la forme passive que par le T-trait [T-trait = \u2212 + passif], r\u00e9duisant ainsi le nombre de symboles \u00e0 consid\u00e9rer sans rien changer pour les arguments. En effet, la correspondance entre l'argument d'un concept et l'argument d'une entr\u00e9e qui le lexicalise est sp\u00e9cifi\u00e9e par les \u00e9tiquettes des arcs des arguments qui sont des r\u00f4les th\u00e9matiques (arg i ) qui restent invariants quelle que soit la forme (par ex. active ou passive) de l'entr\u00e9e lexicale. De plus, l'utilisation de r\u00f4les th\u00e9matiques permet que l'argument conceptuel RWDEE corresponde \u00e0 l'argument arg 2 des lexicalisations avec le verbe r\u00e9compenser, mais \u00e0 un argument arg 1 pour une lexicalisation avec recevoir une r\u00e9compense : \u03b1 recevoir-r\u00e9compense",
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                "num": null,
                "content": "<table><tr><td>Definition 1 (Signature d'ordre sup\u00e9rieur). Une signature d'ordre sup\u00e9rieur est un triplet \u03a3 = A, C, \u03c4 o\u00f9 :</td></tr><tr><td>-A est un ensemble de types atomiques ;</td></tr></table>",
                "text": "Base lexicale La base lexicale associ\u00e9e \u00e0 un concept est essentiellement un ensemble d'arbres de g-d\u00e9rivation capables d'exprimer ce concept, notamment parce que les fils de ces arbres expriment les r\u00f4les s\u00e9mantiques associ\u00e9s aux arguments du concept. Cette base lexicale a un r\u00f4le op\u00e9rationnel en permettant de r\u00e9duire et de diriger la recherche des \u00e9l\u00e9ments autorisant la synth\u00e8se. Nous la mentionnons ici car elle joue un r\u00f4le analogue \u00e0 la r\u00e8gle Scan dans les analyseurs \u00e0 chartes. Nous ne donnons pas d'\u00e9quivalent \u00e0 cette notion de G-TAG dans la mesure o\u00f9 c'est l'implantation de l'algorithme d'inversion des lexiques dans les ACG, le m\u00eame pour les t\u00e2ches d'analyse et de g\u00e9n\u00e9ration, qui met \u00e9ventuellement en oeuvre cette notion si n\u00e9cessaire 3 . Mais ce n'est pas d\u00e9crit dans le formalisme lui-m\u00eame. G\u00e9n\u00e9ralit\u00e9s sur les ACG D\u00e9finitions et compositions Une ACG d\u00e9finit deux langages qu'elle met en relation : un langage abstrait, qui peut \u00eatre vu comme un ensemble abstrait de structures grammaticales, et un langage objet, repr\u00e9sentant les formes r\u00e9alis\u00e9es des structures abstraites. Ici, le langage abstrait correspond \u00e0 la structure grammaticale que l'on veut manipuler, c'est-\u00e0-dire l'arbre de d\u00e9rivation. Il sera mis en relation \u00e0 l'aide d'un premier lexique avec le langage objet des arbres d\u00e9riv\u00e9s (ou des cha\u00eenes de caract\u00e8re), et \u00e0 l'aide d'un deuxi\u00e8me lexique avec le langage objet des repr\u00e9sentations conceptuelles.",
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                "content": "<table><tr><td/><td colspan=\"2\">G\u00c9N\u00c9RATION DE TEXTES : G-TAG ET ACG</td></tr><tr><td/><td>Interpr\u00e9tation des constantes</td><td>Arbre d\u00e9riv\u00e9 TAG correspondant</td></tr><tr><td>C Marie</td><td>:= syntaxe NP 1 Marie</td><td>NP</td></tr><tr><td/><td/><td>Marie</td></tr><tr><td>C Jean</td><td>:= syntaxe NP 1 Jean</td><td>NP</td></tr><tr><td/><td/><td>Jean</td></tr><tr><td>\u03b2 Id X</td><td/><td/></tr></table>",
                "text": "Interpr\u00e9tation des types de \u03a3 d\u00e9rivations vers \u03a3",
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                "content": "<table/>",
                "text": "Lexique reliant les arbres de d\u00e9rivation aux arbres d\u00e9riv\u00e9s -\u03a3 1 est une signature d'ordre sup\u00e9rieur, et \u03a3 2 une signature d'ordre sup\u00e9rieur. Elles sont appel\u00e9s vocabulaire abstrait et vocabulaire objet ; -:= : \u03a3 1 \u2192 \u03a3 2 est un lexique ; -s est un type atomique du vocabulaire abstrait, appel\u00e9 le type distingu\u00e9 de la grammaire.",
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                "content": "<table><tr><td/><td>Gsyntaxe</td><td>\u039b(\u03a3 d\u00e9rivations )</td><td>G s\u00e9m.</td></tr><tr><td>\u039b(\u03a3 string )</td><td>\u039b(\u03a3 d\u00e9riv\u00e9s )</td><td/><td>\u039b(\u03a3conc.)</td></tr><tr><td>G surface</td><td/><td/></tr><tr><td colspan=\"4\">FIGURE 3: Architecture ACG utilis\u00e9e pour les TAG et leur interface syntaxe-s\u00e9mantique</td></tr><tr><td>Interface syntaxe-s\u00e9mantique</td><td/><td/></tr></table>",
                "text": "Lexique pour les formes de surfaces \u00e0 partir des formes d\u00e9riv\u00e9es La r\u00e9alisation de l'interface syntaxe-s\u00e9mantique avec les ACG s'obtient par un mode de composition des ACG diff\u00e9rent du pr\u00e9c\u00e9dent. Il s'agit de partager la structure de d\u00e9rivation, autrement dit de consid\u00e9rer deux ACG qui partagent un m\u00eame vocabulaire abstrait. La partie droite de la figure 3 illustre cette composition. Le vocabulaire abstrait \u03a3 d\u00e9rivations \u00e9tant d\u00e9j\u00e0 d\u00e9fini, il nous suffit de d\u00e9finir le vocabulaire objet \u03a3 conc. et le lexique de G s\u00e9m. . \u03a3 conc. comprend les deux types atomiques THING (entit\u00e9s) et PROP (propositions), qui correspondent respectivement aux types e et t chez Montague, ainsi que les constantes typ\u00e9es de la table 4. Le lecteur pourra v\u00e9rifier que :",
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                "content": "<table><tr><td>Il correspond \u00e0 l'abre de g-d\u00e9rivation (\u00e0 l'ordre des ar-</td></tr></table>",
                "text": "Lexique de G s\u00e9m. pour la repr\u00e9sentation conceptuelle3.2 TAG, G-TAG, et ACGCette architecture permet donc d'utiliser un vocabulaire abstrait partag\u00e9 entre deux ACG pour r\u00e9aliser l'interface entre syntaxe et s\u00e9mantique. Or, dans le cas de l'encodage des TAG avec les ACG, le langage abstrait des structures de d\u00e9rivation, c'est-\u00e0-dire les termes de type S, correspond aux arbres de d\u00e9rivation des TAG. Par ailleurs, on a vu dans la section 2.3 que les arbres de g-derivation de G-TAG sont des arbres de d\u00e9rivation TAG non compl\u00e8tement instanci\u00e9s. Cela correspond en fait aux termes de \u039b(\u03a3 d\u00e9rivations ) d'ordre 2. Ainsi, le terme C r\u00e9compense : S A \u2192 V A \u2192 NP \u2192 NP \u2192 S peut \u00eatre \u00e9crit sous-forme \u03b7-longue \u03bbS a s o.C r\u00e9compense S a s o.",
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