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Un corpus arboré pour le français : le French Treebank [A parsed corpus for French: the French treebank]

Summary

The article reviews the French Treebank (FTB), the first large syntactically annotated corpus of French. It was developed at Université Paris Diderot from 1996 to 2016. Before the FTB, there was no reference resource for French syntax. The corpus was modeled on the annotation of the Wall Street Journal in the Penn Treebank. Articles from the newspaper Le Monde were chosen as the source because they are accessible, carefully edited and cover a range of topics. The annotation was done in layers. The lexical layer includes part of speech, subcategory, lemma, inflection and compound words. The syntactic layer includes constituents and grammatical functions. Metadata were added to each article. Each layer was first annotated by dedicated automatic tools, and linguists then checked the output manually with double proofreading. The authors describe the final version of the corpus, its formats (including a dependency format) and a first evaluation of annotation quality. The article also covers derived resources, sample queries to the corpus and a comparison with more recent French corpora. The annotation scheme was deliberately made neutral with respect to syntactic theories, so the corpus is easy to convert into other representations. The FTB has about 300 users worldwide and remains a core resource for French NLP.

Key points

  • The morphosyntactic annotation has 11 lexical categories plus ET (foreign word) and PONCT (punctuation). With subcategories this gives 41 tags, and with inflection 218. For comparison, the Penn Treebank has 36 tags.
  • Pre-annotation was done by a tagger based on the Brill algorithm: 322 hand-written contextual rules, 103 tags, an estimated error rate of about 8 %.
  • The corpus contains 32 546 compound words, roughly 1.5 per sentence. They include both grammatical compounds and what are now called named entities. 59 compound words are split by other words.
  • Syntactic layer: a chunker with 12 constituent labels and a function tagger with 8 labels and 115 rules using unification. On 1000 checked sentences, the function tagger achieved an average precision of 89.69 % and recall of 89.27 %.
  • The authors acknowledge that some decisions should have been made differently. For example, numerals would have been better grouped under a single tag, and impersonal il/ce annotated separately. Some of these changes have already been made in later versions of the corpus (Ribeyre et al., 2014).

The middle of the article is missing from the provided text. As a result, the summary does not include specific evaluation figures for the final version, details of the dependency format or the data from the comparison with other corpora.

Our summary of the paper, in our own words — not its text. The work belongs to its authors; read it at the links above.

Fields: Linguistics & languages

Topics: Treebanks · Part-of-speech tagging

Cite

The paper itself, not this page. BibTeX from the library's record of the work.

@misc{abeille2019un,
  title = {{Un corpus arboré pour le français : le French Treebank [A parsed corpus for French: the French treebank]}},
  author = {Abeillé, Anne and Clément, Lionel and Liégeois, Loïc},
  year = {2019},
  url = {https://aclanthology.org/2019.tal-2.2/}
}

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