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1248-9433
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 ARTICLE VOL 46/2 - 2005  - pp.65-89
TITRE
Analyse syntaxique profonde à grande échelle : SXLFG

RÉSUMÉ
Cet article présente un nouvel analyseur syntaxique, nommé SXLFG, qui repose sur le formalisme des Grammaires Lexicales Fonctionnelles (Lexical Functional Grammars, LFG). Nous décrivons l'analyseur non contextuel sous-jacent ainsi que la façon dont les structures fonctionnelles sont efficacement calculées sur la forêt partagée résultant de l'analyse non contextuelle. Nous présentons ensuite les différentes techniques de rattrapage et de tolérance d'erreur que nous avons implémentées pour en faire un analyseur robuste. Enfin, nous donnons des résultats concrets de l'utilisation de SXLFG avec une grammaire du français à large couverture. Nous montrons que notre analyseur, tout en étant un analyseur profond non probabiliste, est à la fois efficace et robuste et permet l'analyse rapide de très gros corpus, bien que la grammaire utilisée pour l'évaluation soit très ambiguë.


ABSTRACT
In this paper, we introduce a new parser, called SXLFG, based on the LexicalFunctional Grammars formalism (LFG). We describe the underlying context-free parser and how functional structures are efficiently computed on top of the CFG shared forest thanks to computation sharing, lazy evaluation, and compact data representation. We then present various error recovery and tolerance techniques we implemented in order to build a robust parser. Finally, we offer concrete results when SXLFG is used with an existing grammar for French. We show that our parser, while being a deep and non-probabilistic parser, is both efficient and robust, allowing to parse huge corpora, although the grammar used for the evaluation is very ambiguous.


AUTEUR(S)
Pierre BOULLIER, Benoît SAGOT

MOTS-CLÉS
analyse profonde, analyseur LFG, robustesse,eEfficacité, analyse de corpus volumineux.

KEYWORDS
deep parsing, LFG parser, robustness, efficiency, parsing of large corpora.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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