Appel: Revue TAL, 56-2, numero special sur la semantique distributionnelle

[Thierry Hamon]

Date: Thu, 18 Sep 2014 16:56:59 +0200
From: Cécile Fabre <cecile.fabre at univ-tlse2.fr>
Message-ID: <541AF2BB.5090507 at univ-tlse2.fr>
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PREMIER APPEL À CONTRIBUTIONS

SEMANTIQUE DISTRIBUTIONNELLE / DISTRIBUTIONAL SEMANTICS

-- Call for papers - English version appears below --

UN NUMÉRO SPÉCIAL DE LA REVUE 'TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES' (TAL)

ÉDITEURS INVITÉS
- Cécile Fabre (CLLE-ERSS, Université de Toulouse)
- Alessandro Lenci (CoLing Lab, Université de Pise)

DATE LIMITE DE SOUMISSION : 16 février 2015

THEMATIQUE DU NUMERO :
L'utilisation du critère distributionnel pour calculer des liens de
proximité sémantique entre les mots est une méthode devenue très
courante en TAL. Sa popularité s'explique facilement : elle donne accès
à des informations sémantiques en appliquant un principe simple, sans
apport de connaissances autres que des informations relatives à la
distribution des mots dans un corpus, brut ou annoté. Les systèmes ont
généralement recours à des modèles d'espace vectoriel pour représenter
et comparer les caractéristiques distributionnelles des unités
lexicales. Cette approche a bénéficié ces dernières années de la
disponibilité de grandes masses de données textuelles et de capacités
informatiques accrues pour les traiter, ce qui a permis de produire des
ressources distributionnelles à très grande échelle.

On peut dire aujourd'hui que le domaine est arrivé à maturité : des
expérimentations nombreuses ont été menées sur plusieurs langues, des
travaux de synthèse ont permis de stabiliser les notions et les
procédures relatives au calcul distributionnel, divers modèles
distributionnels sont disponibles ainsi que des jeux d'évaluation.
Néanmoins, de nombreuses questions de recherche restent ouvertes pour
mieux contrôler l'application de cette méthode distributionnelle et
améliorer la compréhension des types d'information sémantique qu'elle
permet de calculer.

Une première direction de recherche concerne l'optimisation de la
méthode distributionnelle pour traiter des données toujours plus
volumineuses, ainsi que le contrôle des nombreux paramètres susceptibles
de jouer sur la qualité et la nature des relations sémantiques extraites
(mesures de similarité, nature des contextes distributionnels,
techniques de réduction de dimension, pondération des contextes, etc.).
D'autres travaux s'intéressent plutôt à l'exploitation de ces données
sémantiques, qu'il s'agisse de l'intégration d'indices distributionnels
dans des applications de TAL (recherche d'information, résumé
automatique, classification d'entités nommées, calcul d'inférence,
etc.), ou de la construction de réseaux lexicaux permettant de
visualiser les relations sémantiques entre les mots d'un corpus. Enfin,
depuis quelques années, des travaux ont été consacrés à l'extension du
calcul distributionnel à des unités plus larges ou plus petites que le
mot, selon un principe de compositionnalité, ou à la modélisation de
l'information distributionnelle pour la combiner avec d'autres modes de
représentation du sens.

Nous souhaitons que ce numéro spécial soit représentatif de la richesse
actuelle de ce champ, sur le plan à la fois linguistique et
computationnel, et invitons par conséquent des contributions sur
l'ensemble de ces aspects. Plus spécifiquement, les thématiques
concernées sont (de façon non exclusive) les suivantes :
- utilisation d'indices distributionnels pour la construction de
  ressources lexicales et sémantiques
- compositionnalité sémantique dans le cadre distributionnel
- repérage de relations sémantiques spécifiques
- exploitation de la proximité distributionnelle dans des tâches de TAL
- optimisation du calcul de similarité sémantique
- visualisation et manipulation graphique des espaces de mots
- évaluation de ressources distributionnelles
- impact des corpus (taille, contenu, genre, annotations, traitements)
  sur la méthode distributionnelle
- intégration d'informations sémantiques distributionnelles et
  non-distributionnelles
- sémantique distributionnelle et deep learning
- évaluation de modèles distributionnels

COMITÉ SCIENTIFIQUE
(en cours de constitution)
Marianna Apidianaki – LIMSI, Orsay
Marco Baroni – CIMeC, Trento
Ann Bertels -ILT, K.U. Leuven
Romaric Besançon – CEA, Gif-sur-Yvette
Yves Bestgen - UCL/CECL, Louvain-La-Neuve
Gemma Boleda - Université Pompeu Fabra, Barcelone
Marie Candito - ALPAGE, Paris
Olivier Ferret – CEA, Gif-sur-Yvette
Andre Freitas - DERI, National University of Ireland,Galway
Gregory Grefenstette - INRIA, Saclay
Thierry Hamon - LIMSI, Paris
Aurélie Herbelot - Institut für Linguistik, Potsdam
Guillaume Jacquet - European Commission, JRC, Ispra
Olivier Kraif - LIDILEM, Grenoble
Laurent Prévot - LPL, Aix-Marseille
Benoît Sagot - ALPAGE, Paris
Magnus Sahlgren - Gavagai, Inc., Suède
Franck Sajous - CLLE-ERSS, Toulouse
Sabine Schulte im Walde - IMS, Stuttgart
Ludovic Tanguy, CLLE-ERSS, Toulouse
Peter Turney - National Research Council Canada, Ottawa
Tim Van de Cruys - IRIT, Toulouse
Lonneke Van der Plas - Institute for NLP, Stuttgart

DATES IMPORTANTES
16 février 2015  : Date limite de soumission des articles
15 avril : Notification aux auteurs
1er juin : Soumission des versions révisées
9 juillet : Décision finale
1er sept : Version finale
Fin 2015 : Publication

INFORMATIONS PRATIQUES
Informations complémentaires : http://tal-56-2.sciencesconf.org/
Les articles (25 pages environ, format PDF) doivent être déposés sur la
plateforme sciencesconf à l'adresse ci-dessus.
Les feuilles de style sont disponibles sur le site web de la revue
(http://www.atala.org/-Revue-TAL).
Le journal ne publie que des contributions originales, en français ou en
anglais.

==========ENGLISH VERSION============

TAL journal - special issue on Distributional Semantics

GUEST EDITORS
- Cécile Fabre (CLLE-ERSS, University of Toulouse)
- Alessandro Lenci (CoLing Lab, University of Pisa)

SUBMISSION DEADLINE : february 16, 2015

THEMES :
The use of distributional information extracted from corpora to compute
semantic similarity between words has become a very common method in
NLP. Its popularity is easily explained: it provides access to semantic
content on the basis of an elementary principle, requiring no sources of
knowledge other than corpus-derived information about word distribution
in contexts. In recent years, distributional semantics based on vector
space models has benefited from the availability of massive amounts of
textual data and increased computational power, allowing for the
application of these methods on a large scale.

Today, the field has reached maturity: many experiments have been
carried out on several languages, several survey articles have recently
helped to consolidate the concepts and procedures used for
distributional computations, various distributional models and
evaluation data are now available. Still, many issues remain open to
have a better control on the application of the distributional
methodology in computational semantics and to improve the understanding
of the the types of information that is induced by these methods.

Much research effort has focused on optimization methods to handle
massive corpora and on the adjustment of the many parameters that are
likely to have impact on the quality and nature of semantic relations –
such as similarity measures, types of distributional contexts,
dimensionality reduction techniques, context weighting schemes, etc. A
second important issue relates to the use of distributional semantic
information for a large number of applications (information retrieval,
summarization, textual entailment, etc.). Distributional features have
been incorporated into a wide range of NLP tasks, such as named entity
classification and paraphrasing. They are also used for the construction
of lexical networks that enable the visualization of the semantic
relations that hold between the words of a corpus. Finally, in the last
few years, research has focused on combining distributional
representations with other kinds of semantic representations, and on
modeling semantic compositionality within a distributional framework,
such that not only individual words but also larger phrases can be taken
into account.

We wish that this special issue of the TAL journal on distributional
semantics will reflect the current diversity of the field, regarding
linguistic and computational issues. We welcome papers that focus on any
of the aforementioned topics, and in particular:
- construction of distributional semantic models
- compositionality within a distributional framework
- induction of specific semantic relations
- use of distributional methods within NLP tasks
- optimization techniques for distributional computations
- visualization techniques for word spaces
- role of corpora in distributional semantics models
- “deep learning” and distributional semantics
- integrating distributional and non-distributional semantic information
- evaluation of distributional semantic models

REVIEW COMMITTEE
(to be completed)
Marianna Apidianaki – LIMSI, Orsay
Marco Baroni – CIMeC, Trento
Ann Bertels -ILT, K.U. Leuven
Romaric Besançon – CEA, Gif-sur-Yvette
Yves Bestgen - UCL/CECL, Louvain-La-Neuve
Gemma Boleda - Université Pompeu Fabra, Barcelone
Marie Candito - ALPAGE, Paris
Olivier Ferret – CEA, Gif-sur-Yvette
Andre Freitas - DERI, National University of Ireland,Galway
Gregory Grefenstette - INRIA, Saclay
Thierry Hamon - LIMSI, Paris
Aurélie Herbelot - Institut für Linguistik, Potsdam
Guillaume Jacquet - European Commission, JRC, Ispra
Olivier Kraif - LIDILEM, Grenoble
Laurent Prévot - LPL, Aix-Marseille
Benoît Sagot - ALPAGE, Paris
Magnus Sahlgren - Gavagai, Inc., Suède
Franck Sajous - CLLE-ERSS, Toulouse
Sabine Schulte im Walde - IMS, Stuttgart
Ludovic Tanguy, CLLE-ERSS, Toulouse
Peter Turney - National Research Council Canada, Ottawa
Tim Van de Cruys - IRIT, Toulouse
Lonneke Van der Plas - Institute for NLP, Stuttgart

IMPORTANT DATES
February  16, 2015: Submission deadline
April 15: First notification to authors
June 1: revised submission
July 9: final notification
September 1: final version
End of 2015: Publishing

PAPER SUBMISSION
Papers must describe original, completed, and unpublished work. Each
submission will be reviewed by two programme committee members.
Papers must be submitted thorugh the Sciencesconf platform:
http://tal-56-2.sciencesconf.org/?eng
Accepted papers will be maximum 25 pages long in PDF.
Style sheets are available for download on the Web site of the TAL
journal.

LANGUAGE
Manuscripts may be submitted in English or French.
French-speaking authors are requested to submit their contributions in
French.

THE TAL JOURNAL
TAL (Traitement Automatique des Langues / Natural Language Processing)
is an international journal published by ATALA (French Association for
Natural Language Processing, http://www.atala.org) since 1959 with the
support of CNRS (National Centre for Scientific Research). It has moved
to an electronic mode of publication, with printing on demand.

ADDITIONAL INFORMATION
http://tal-56-2.sciencesconf.org/?eng

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Message diffuse par la liste Langage Naturel <LN at cines.fr>
Informations, abonnement : http://www.atala.org/article.php3?id_article=48
English version       : 
Archives                 : http://listserv.linguistlist.org/archives/ln.html
                                http://liste.cines.fr/info/ln

La liste LN est parrainee par l'ATALA (Association pour le Traitement
Automatique des Langues)
Information et adhesion  : http://www.atala.org/

ATALA décline toute responsabilité concernant le contenu des
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