Laboratoire d'informatique fondamentale, Marseille UMR CNRS, Université de la Méditerranée, Université de Provence

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1 Laboratoire d'informatique fondamentale, Marseille UMR CNRS, Université de la Méditerranée, Université de Provence Robert Pasero & Paul Sabatier ILLICO Version 3.5 Principes, connaissances et formalismes Version du document : 3 mai 2007

2 AVERTISSEMENT Pour un usage individuel et non commercial, ILLICO 3.5 peut être téléchargé gratuitement et utilisé par des personnes affiliées à un établissement public à caractère scientifique et technique (EPST). Les organismes publics ou privés qui souhaitent utiliser ILLICO dans le cadre de projets de recherche et de développement ou de projets éducatifs doivent contacter le Laboratoire d informatique fondamentale de Marseille (LIF) ou les auteurs. Le logiciel et sa documentation constituent des œuvres originales protégées par la loi du 11 mars 1957 sur la propriété littéraire et artistique, modifiée par la loi du 3 juillet Tout ou partie du logiciel ILLICO ne peut être copié, redistribué, incorporé dans d autres programmes ou publié sans l accord préalable des auteurs. Toute publication de travaux réalisés au moyen d ILLICO doit mentionner cette utilisation en citant comme référence la documentation d ILLICO et leurs auteurs. Les auteurs ne peuvent garantir que le logiciel pourra satisfaire aux besoins particuliers de l'utilisateur. Les auteurs déclinent toute responsabilité quant à l'utilisation du logiciel. Plus particulièrement, ils déclinent tout dommage qui pourrait résulter de cette utilisation. Pour des informations complémentaires, vous pouvez contacter : Robert.Pasero@lif.univ-mrs.fr Paul.Sabatier@lif.univ-mrs.fr Robert Pasero & Paul Sabatier 2

3 Sommaire 0. Introduction Objet de ce document Le projet ILLICO Le logiciel ILLICO Applications d'illico Versions d'illico Compréhension automatique du langage naturel Principes Niveaux de bonne formation et de représentation Analyse, synthèse et composition guidée de phrases Conventions et syntaxe des objets de base Caractères et unités minimales de traitement Jeu de caractères Unités minimales de traitement Affichage des expressions synthétisées Traits Attributs et valeurs des traits Structures d'attributs et de valeurs de traits Catégorisation et sous-catégorisation Formalisme pour la définition des traits Connaissances lexicales et modèle lexical Item lexical Entrée lexicale Catégorie lexicale et traits lexicaux Connaissances phonologiques Lemme Etiquette sémantique Connaissances du lexique attendues par ILLICO Connaissances syntaxiques et modèle syntaxique Symbole lexical Symbole syntaxique Règles syntaxiques Formalisme pour le modèle syntaxique Modèle d'accès au lexique Format des connaissances lexicales Les accès au lexique Formalisme pour le modèle d'accès au lexique Connaissances sémantiques et modèle sémantique Types de base Symboles externes Type sémantique des catégories lexicales et syntaxiques Règles de composition sémantique Utilisation de variables dans le modèle sémantique Utilisation de constantes dans le modèle sémantique Formalisme pour le modèle sémantique Connaissances conceptuelles et modèle conceptuel Individus, relations, fonctions et domaines Contraintes de connectivité sur les relations Formalisme pour le modèle conceptuel...48 Annexes...52 A.1 Bref rappel sur le lambda-calcul...52 A.2 Fichiers et contenus des fichiers...55 A.3 Un exemple très simple...56 Robert Pasero & Paul Sabatier 3

4 0. Introduction 0.1 Objet de ce document Ce document est consacré aux modèles et aux formalismes pour représenter les différents types de connaissances lexicales, syntaxiques, sémantiques et conceptuelles nécessaires aux traitements réalisables par la version 3.5 logiciel ILLICO. 0.2 Le projet ILLICO Depuis 1973, nous nous intéressons au problème de la compréhension automatique du langage naturel. Dans ce cadre, pour illustrer nos travaux, nous avons conçu et développé plusieurs petits systèmes programmés en Prolog ayant pour fonction : soit de comprendre de courts récits, de réagir aux incohérences ou aux redondances qu'ils pouvaient contenir, de répondre à des questions sur leur contenu (Pasero R. 1973, 1976, 1982 ), (Colmerauer A. et al. 1973), (Sabatier P. 1980) ; soit de permettre d'interroger en français des bases de connaissances structurées (Pique J.F. & Sabatier P 1982), (Mathieu Y. & Sabatier P. 1986), (Rincel P. & Sabatier P. 1989), (Sabatier P. 1987, 1989). Chacun de ces systèmes rendait compte de quelques uns des multiples aspects de la vaste problématique de la compréhension automatique d'une langue, comme par exemple la représentation d'un sous-ensemble du français en logique du premier ordre, la résolution de certaines ellipses et anaphores, le traitement du non-attendu dans le dialogue homme-machine. Une fois réalisés, ces systèmes, comme c'est souvent le cas, étaient rangés dans un placard. À partir de 1991, nous avons décidé d'inscrire nos travaux dans une démarche générique et incrémentale. C'est ainsi que nous avons tracé les grandes lignes d'un projet, le projet ILLICO, dont les cinq principaux objectifs théoriques, computationnels et applicatifs sont les suivants : 1. Concevoir un cadre théorique rendant compte des différents niveaux de bonne formation et de représentation d'une phrase, en particulier les niveaux lexical, syntaxique, sémantique, conceptuel et contextuel. 2. Développer dans ce cadre théorique une grammaire extensible et portable des constructions fondamentales du français : GNF (Grammaire Noyau du Français). 3. Pour le traitement automatique, concevoir et programmer de nouvelles techniques permettant d'analyser et de synthétiser des phrases, et d'aider, si nécessaire, à leur composition. 4. Réaliser ILLICO, un logiciel générique intégrant les trois aspects ci-dessus afin de tester nos hypothèses et développer des applications particulières. 5. Réaliser des applications dans le domaine de la compréhension automatique des langues. 0.3 Le logiciel ILLICO Entièrement programmée en Prolog II+, la première version du logiciel ILLICO a vu le jour en La version d ILLICO qui est mise à la disposition du public est une plate-forme qui permet : de définir des connaissances lexicales, syntaxiques, sémantiques et conceptuelles ; Robert Pasero & Paul Sabatier 4

5 de réaliser, à partir des connaissances définies, les traitements suivants : analyser des expressions (mots, syntagmes, propositions, phrases, etc.) et produire les différentes représentations (lexicales, syntaxiques, sémantiques et conceptuelles) associées ; synthétiser (produire ou engendrer ou générer) des expressions à partir de leurs représentations partielles ou complètes ; guider la composition d expressions ; détecter au plus tôt au cours du processus d'analyse d'une expression tout mot non attendu, et synthétiser dans leurs formes fléchies ou lemmatisées l'ensemble des mots attendus ; détecter dans une expression complète ou partielle des fautes d'orthographe ou des fautes grammaticales, et synthétiser l'ensemble des phrases partielles ou complètes attendues. ILLICO offre : un ensemble de modèles et de formalismes pour exprimer les différents types de connaissances ; un ensemble de programmes pour traduire ces connaissances et produire une machine permettant d'effectuer automatiquement les traitements définis ci-dessus ; un ensemble de fonctionnalités permettant de définir des contraintes formelles (contraintes sur la longueur des expressions, le vocabulaire, les structures syntaxiques, etc.) que doivent vérifier les expressions à analyser ou à synthétiser. 0.4 Applications d'illico Une grammaire noyau du français, GNF, (lexique, syntaxe et sémantique) a été développée au moyen d'illico et est régulièrement étendue. Dans GNF, les représentations sémantiques associées aux expressions bien formées sont dérivées de la logique dynamique des prédicats. Au moyen d'illico, plusieurs applications ont été développées dans différents domaines, en particulier : des interfaces pour interroger en français (avec GNF) des bases de données relationnelles (Milhaud G. 1994), (Pasero R. 1997), (Pasero R. & Sabatier P. 1998b) ; KOMBE : un système d'aide à la communication en français et en allemand pour des handicapés (Guenthner F. et al. 1992), (Richardet N. 1998) ; EREL : un système d'aide à la rééducation de la faculté de langage et de la cognition (Godbert E. et al.1997) ; un ensemble de jeux linguistiques pour l'apprentissage de langues (Pasero R. & Sabatier P. 1998a) ; TARMUZ : un système d'aide à la composition simultanée de phrases en arabe et en français (Boïde O. 1998), (Boïde et al. 1999), opérant sur un sous-ensemble de GNF et une grammaire noyau de l'arabe (GNA) équivalente. WebVoice : un système de consultation vocale d un site internet (2001). ILLICO est aussi utilisé dans le cadre de formations aux techniques du traitement automatique des langues. Robert Pasero & Paul Sabatier 5

6 0.5 Versions d'illico Dans la version actuelle, ILLICO 3.5, le cœur du système est programmée en Prolog II+. Les interfaces développeur et utilisateur sont programmées en Java afin d'assurer une large portabilité et de faciliter l'introduction de nouvelles fonctionnalités. ILLICO 3.5 fonctionne sur les systèmes Windows et Linux. 0.6 Compréhension automatique du langage naturel ILLICO a été conçu pour développer en particulier des systèmes de compréhension du langage naturel. Les connaissances (lexique, syntaxe, modèle conceptuel, modèle contextuel) rendant compte des différents niveaux de bonne formation nous permettent de savoir si une phrase a un sens. Ce sens est celui que décrit la représentation sémantique associée. Ce que l'on attend essentiellement d'un système de compréhension, c'est qu'il fournisse une représentation du sens et ce indépendamment des opérations réalisables sur ces représentations. Bien comprendre une question, comme par exemple Quels sont les États frontaliers de la France?, ce n'est certainement pas en connaître la réponse. Mais dans le cadre d'un système de compréhension, l'intérêt d'associer à toute phrase une représentation sémantique décrivant son sens de façon explicite et non ambiguë est de permettre la réalisation d'opérations à partir de cette représentation : interrogation, traduction, action, etc. Ces opérations constituent des tests pour vérifier que les énoncés ont été bien compris et évaluer ainsi les systèmes de compréhension. Si la représentation sémantique associée à une question est adéquate, on doit être capable d'effectuer les calculs permettant de trouver les bonnes réponses. Les deux opérations que sont l'évaluation et la déduction restent fondamentales parce qu'elles s'occupent des conditions pour lesquelles une phrase est vraie. Ces conditions ne relèvent plus de considérations linguistiques mais de considérations purement logiques. Les conditions qui font qu'une phrase a un sens sont à distinguer de celles qui font qu'une phrase est vraie ou non. L'évaluation consiste à associer à la représentation sémantique une valeur de vérité par rapport à une situation de référence donnée. Il s'agit de savoir si la situation décrite par la représentation sémantique est en accord avec la situation de référence donnée. L'aspect évaluation concerne plus particulièrement l'interrogation de base de connaissances structurées (comme des bases de données relationnelles). Répondre à une question totale consiste à vérifier si la représentation sémantique est valide. Répondre à une question partielle consiste à calculer sous quelles conditions la représentation est valide. L'aspect déduction est un aspect plus général qui permet à la fois d'acquérir des connaissances, d'en déduire de nouvelles tout en vérifiant et en maintenant leur cohérence. Les applications fondamentales sont la compréhension de textes, de récits, etc. ainsi que la création, la mise à jour et l'interrogation en langage naturel de bases de connaissances. L'approche que nous avons développée en termes de niveaux de bonne formation et de représentation constitue un cadre minimal. Ce cadre modulaire permet l'enrichissement incrémental de ses composants et l'ajout de nouveaux composants si nécessaire. Le principe de mener de façon concurrente par coroutinage les processus rendant compte, tant en analyse qu'en synthèse, de ces différents niveaux permet une très grande souplesse dans la mise au point d'un processus général de compréhension. Concevoir et réaliser un système de compréhension comme ILLICO, c'est aussi mettre les mains dans le cambouis. Ce n'est pas simplement assembler des données et des procédures étudiées par d'autres. C'est mesurer la distance qui sépare l'étude sur papier d'un phénomène (quand cette étude existe) de sa formalisation que réclame la rigueur du traitement algorithmique. Concevoir et réaliser un système de compréhension, c'est toujours faire preuve de modestie et savoir que l'on peut faire mieux encore. C'est Robert Pasero & Paul Sabatier 6

7 faire des choix dans ce que l'on traitera et ne traitera pas. Avec le risque que le public qui découvre votre système ne retienne que ce qu'il ne fait pas. Concevoir et développer un système générique de compréhension et réaliser des applications particulières, c'est un peu comme lancer une pierre sur l'eau où chaque ricochet est une application réussie. On espère alors que la pierre rebondira le plus de fois possible avant de finir sa course au fond de l'eau ou sur l autre rive. Si l'on jette un coup d'œil sur ces dix dernières années, on constate que les amateurs de ricochets sont de moins en moins nombreux. Le découragement causé par l'absence de résultats immédiats et probants (qui auraient été obtenus, selon la phraséologie consacrée, sur de réelles applications, et non sur des applications jouets ) peut expliquer cette raréfaction. Les recherches et les applications sur la compréhension du langage naturel semblent être guidées aujourd'hui par des objectifs plus réalistes. C'est ainsi que des démonstrateurs effectuant des tâches particulières considérées comme liées à la compréhension (extraction d'entités définies, marquage de liens de coréférence, remplissage de formulaires décrivant un événement, etc.) ont été développés dans des domaines spécifiques et évalués dans le cadre du programme Message Understanding Conference (MUC). Dans son rapport final (Sabatier P. & al. 2000), un groupe de réflexion sur l'évaluation des systèmes de compréhension du français écrivait : Dans l'état actuel des choses, il n'existe pas pour le français de système ayant une très large couverture de compréhension. Il est difficile dans ce cas d'envisager une campagne d'évaluation de tels systèmes. La conception et le développement de systèmes complets de compréhension sont des tâches ardues et de longue haleine ; elles sont scientifiquement salutaires. Pour le français, l'extension des compétences des systèmes existants, comme la création de nouveaux systèmes, doivent être encouragées. Puisse le logiciel ILLICO y contribuer. Références bibliographiques BOÏDE, O.S. (1998) : Aide à la composition simultanée de phrases en arabe et en français, Thèse de doctorat, Univ. de la Méditerranée, Laboratoire d Informatique de Marseille. BOÏDE, O.S. ; PASERO R. ; SABATIER, P. (1999), Composition simultanée de phrases en arabe et en français, Proceedings of the Arabic Translation and Localisation Symposium (ATLAS 99), COLMERAUER, A. ; KANOUI, H. ; PASERO, R. ; ROUSSEL, Ph. (1973) : Un système de communication homme-machine en français, Rapport de recherche, Groupe Intelligence Artificielle, Univ. Aix-Marseille 2. GODBERT, E. ; MOURET, P. ; PASERO, R. ; ROLBERT, M. (1997) : A Software for Language Rehabilitation and Education of Autistic-like Children, Proceedings of the Workshop on Natural Language Processing for Communication Aids (ACL), GUENTHNER, F. ; KRÜGER-THIELMANN, K. ; PASERO, R. ; SABATIER, P. (1992) : Communications Aids for ALS Patients, Proceedings of the Third International Conference on Computers for Handicapped Persons, GUENTHNER, F.; SABATIER, P. (1987) : Sémantique formelle et représentation des connaissances, Langages, 87, MATHIEU, Y. ; SABATIER, P. (1986) : Interfacile : Linguistic Coverage and Query Reformulation, Proceedings of the International Conference on Computational Linguistics (COLING 86), MILHAUD, G. (1994) : Un environnement pour la composition de phrases assistée, Thèse de doctorat, Univ. de la Méditerranée, Laboratoire d Informatique de Marseille. PASERO, R. (1997) : Une interface en français à une base de données discographiques, Logiciel, Laboratoire d Informatique de Marseille. PASERO, R. (1982) : A Dialogue in Natural Language, Proceedings of the First International Conference on Logic Programming, PASERO, R. (1976) : Un essai de communication sensée en langue naturelle, Rapport de recherche, Groupe Intelligence Artificielle, Univ. Aix-Marseille 2. PASERO, R. (1973) : Représentation du français en logique du 1er ordre en vue de dialoguer avec un ordinateur, Thèse de doctorat, Univ. Aix-Marseille 2, Groupe Intelligence Artificielle. PASERO, R. ; SABATIER, P. (2000) : Modèle conceptuel et classes d'objets, Revue BULAG, Numéro Hors Série, Lexique, Syntaxe et Sémantique, Presses Universitaires de Franche-Comté, Robert Pasero & Paul Sabatier 7

8 PASERO, R. ; SABATIER, P. (1999) : Specifying and Processing Constraints on Formal Representations of Sentences, Proceedings of the 6th International Conference on Natural Language Understanding and Logic Programming, Fong S. and Sabatier P. (Eds.), PASERO, R. ; SABATIER, P. (1998) : Linguistic Games For Language Learning, Journal of Computer Assisted Language Learning, Vol. 11, 5, , Swets & Zeitlinger Publishers. PASERO, R. ; SABATIER, P. (1998) : Une interface en français à une base de données sur les États du monde, Logiciel, Laboratoire d Informatique de Marseille. PIQUE, J.F. ; SABATIER, P. (1982) : An Informative, Adaptable and Efficient Natural Language database System, Proceedings of the European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 82), RICHARDET, N. (1998) : Composition de phrases assistée Un système d'aide à la communication pour handicapés, Thèse de doctorat, Univ. de la Méditerranée, Laboratoire d Informatique de Marseille. RINCEL, Ph. ; SABATIER, P. (1989) : LEADER : Un générateur d'interfaces en langage naturel pour bases de données relationnelles, Actes du Congrès Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA 89), SABATIER, P. (1989) : Interfaces en langage naturel : du traitement du non-attendu à la composition de phrases assistée, Annales des Télécommunications, 44 (1-2), SABATIER, P. (1987) : Contribution au développement d'interfaces en langage naturel, Thèse de Doctorat d'état, Univ. Paris 7, LADL. SABATIER, P. (1980) : Dialogues en français avec un ordinateur, Thèse de doctorat, Univ. Aix-Marseille 2, Groupe Intelligence Artificielle. SABATIER, P. ; BLACHE, Ph. ; GUIZOL, J. ; LÉVY, F. ; NAZARENKO, A. ; N'GUEMA, S. ; ROLBERT, M. ; PASERO R. (2000) : Evaluer des systèmes de compréhension de textes, Ressources et Evaluation en Ingénierie Linguistique, K. Chibout et al. (Eds), Duculot, Robert Pasero & Paul Sabatier 8

9 1. Principes 1.1 Niveaux de bonne formation et de représentation Dans le cadre d'illico, nous faisons l'hypothèse qu'associés à chaque phrase, on peut distinguer différents niveaux de bonne formation et de représentation. Nous nous intéressons en particulier aux niveaux lexical, syntaxique, sémantique, conceptuel et contextuel. Une phrase est lexicalement bien formée (bf) si tous les mots qu'elle contient appartiennent au lexique. Elle est syntaxiquement bien formée si sa structure syntaxique est décrite par la grammaire (c'est-à-dire, si une ou plusieurs représentations syntaxiques peuvent être associées à la phrase). Si une phrase est lexicalement et syntaxiquement bf, on peut lui associer une représentation sémantique. Une phrase est alors conceptuellement bf si les relations et les individus qu'elle contient (et exprimés dans la représentation sémantique) décrivent une situation compatible avec le domaine d'application. Une phrase est contextuellement bf si en particulier, pour toutes les expressions référentielles (définis, anaphores, noms propres, etc.) qu'elle contient, il existe des référents dans le monde décrit par le contexte du discours. Si une phrase est bien formée à tous les niveaux, on doit pouvoir utiliser sa représentation sémantique pour évaluer cette phrase (savoir si elle est vraie ou fausse dans des situations données) et réaliser des inférences. Les différents niveaux de bonne formation et de représentation d'une phrase peuvent être exprimés au moyen des connaissances suivantes : un ensemble d'items lexicaux constituant le lexique spécifie les mots et les expressions attendus ; un ensemble de règles de réécriture définit les structures syntaxique de surface des phrases bf, les accords grammaticaux, les fonctions grammaticales et capture d'intéressantes généralisations pour construire la représentation sémantique des phrases lexicalement et syntaxiquement bf ; un ensemble de règles d'accès lexical spécifie l'interface entre les catégories lexicales des règles syntaxiques et les items lexicaux du lexique ; un ensemble de règles de composition sémantique exprimées dans le formalisme du lambda-calcul spécifie les représentations sémantiques pour les phrases lexicalement et syntaxiquement bf ; un ensemble de connaissances constituant le modèle conceptuel spécifie en termes d'individus, de domaines et de relations les possibles situations que peuvent décrire les phrases conceptuellement bf ; un ensemble de connaissances constituant le modèle contextuel spécifie en termes d'individus et de structures logiques l'état du monde de référence décrit par l'ensemble des phrases constituant jusque-là le discours. La figure ci-dessous illustre les différents niveaux de bonne formation et de représentation : Robert Pasero & Paul Sabatier 9

10 Phrase LEXICAL SEMANTIQUE SYNTAXIQUE Lexique Règles comp. sémantique Règles syntaxiques Représentation sémantique intermédiaire CONCEPTUEL Modèle conceptuel CONTEXTUEL Modèle contextuel Représentation sémantique finale Fig. 1. Niveaux de bonne formation et de représentation Ce document est consacré aux modèles et aux formalismes pour représenter les différents types de connaissances lexicales, syntaxiques, sémantiques et conceptuelles nécessaires aux traitements réalisables par ILLICO. 1.2 Analyse, synthèse et composition guidée de phrases À partir des connaissances définies avec les formalismes décrits dans ce document, ILLICO : analyse et synthétise des expressions (mots, syntagmes, propositions, phrases, etc.) complètes ou partielles, et guide, si nécessaire, leur composition ; détecte au plus tôt au cours du processus d'analyse, à chaque niveau (lexical, syntaxique, conceptuel et contextuel), tout mot non attendu, et synthétise dans leur formes fléchies ou lemmatisées l'ensemble des mots attendus ; détecte dans une expression complète ou partielle des fautes d'orthographe ou des fautes grammaticales, et synthétise l'ensemble des expressions partielles ou complètes attendues ; évite les impasses dans le processus de synthèse et de composition guidée. (Par impasse, on entend le fait qu'à un moment donné, le système ne peut pas proposer une continuation ou une fin pour la phrase dont il avait guidé jusque-là la composition). ILLICO réalise l'ensemble de ces fonctionnalités grâce au principe de coroutinage qui consiste à prendre en compte au plus tôt au cours de la production des différentes représentations (lexicales, syntaxiques, sémantiques, etc.) les contraintes exprimées sur ces représentations et entre ces représentations. ILLICO vérifie ou exécute les contraintes au plus tôt, c'est-à-dire au fur et à mesure que les structures arborescentes des différentes représentations sur lesquelles elles s'appliquent sont construites. Les représentations syntaxiques sont produites selon une stratégie descendante ( top-down ) et non déterministe. Cette façon de faire permet à la fois et en même temps d'analyser et de synthéthiser des expressions (mots, syntagmes, propositions, phrases, etc.) et de guider si nécessaire leur composition par synthèse partielle. ILLICO comprend deux environnements : un environnement Développeur et un environnement Exécution. Dans l'environnement Développeur, l'utilisateur exprime les différentes connaissances dans les formalismes appropriés. Les connaissances suivantes : modèle syntaxique ; modèle d'accès au lexique ; Robert Pasero & Paul Sabatier 10

11 modèle sémantique ; modèle conceptuel ; modèle contextuel 1 ; sont traduites par ILLICO pour produire un programme que l'on peut appeler Connaissances traduites. L'environnement Exécution permet d'analyser ou de synthétiser des expressions. Il comprend : les connaissances traduites ; le lexique considéré (pour le modèle d'accès au lexique considéré) ; un ensemble de contraintes formelles sur les expressions à analyser ou à synthétiser ; la machine d'analyse/synthèse. L'ensemble de contraintes formelles spécifie des contraintes sur les expressions à analyser ou à synthétiser. Deux contraintes doivent être obligatoirement spécifiées : le type d'expression à analyser ou à synthétiser et le niveau de bonne formation (lexical, syntaxique, ) de ces expressions. Il est possible de définir d'autres contraintes comme la forme interne des expressions (spécifiée au moyen d'une coupe syntaxique), la longueur des expressions (spécifiée au moyen d'un intervalle), le vocabulaire que doivent ou non contenir ces expressions, etc. La machine d'analyse/synthèse est le programme qui permet de réaliser toutes les fonctionnalités d'analyse et de synthèse des expressions, d'aide à la composition et de corrections. La figure ci-dessous schématise les deux environnements d'illico. Fig. 2 : Les deux environnements d'illico 1 Le modèle contextuel n est pas disponible dans la version 3.5 d ILLICO. Robert Pasero & Paul Sabatier 11

12 2.1 Conventions 2. Conventions et objets de base Dans ce document, la syntaxe des formalismes ILLICO définissant les modèles et les connaissances sont exprimés au moyen de règles de réécriture avec les conventions suivantes : L'expression :== est le symbole de la réécriture. Les symboles non terminaux sont placés entre chevrons ("<" et ">"). Les symboles terminaux sont en caractères gras. L'expression /a/ représente 0 ou plusieurs occurrences de a. La barre verticale exprime les alternatives. Le texte en italiques est une définition en compréhension. 2.2 Syntaxe des objets de bases La définition des différents formalismes fait appel à différents objets de base définis ci-dessous. Ces objets de base sont des objets Prolog II+ : <identificateur> :== <mot long> /_<mot>/ <identificateur dif1> :== un identificateur différent de valeur, var, cst et nn <identificateur dif2> :== un identificateur différent de et et ou <symbole de test> :== = # <terme> :== <terme simple> /.<terme>/ <terme simple> :== <constante> :== <identificateur> ( <terme> /,<terme> ) :== <> :== < <terme> /,<terme>/ > :== ( <terme> ) <constante> :== <identificateur> <chaîne> <entier> <variable> :== <mot court> /_<mot>/ <chaîne> :== "/<caractère>/" <entier> :== <chiffre> /<chiffre>/ <mot court> :== <lettre> /<chiffre>/ / / <mot long> :== <lettre> /<lettre>/ <mot court> <mot> :== <mot court> <mot long> Toute suite de caractères entre /* et */ est un commentaire. Dans une même ligne, toute suite de caractères situés après le caractère % est un commentaire. Robert Pasero & Paul Sabatier 12

13 3. Caractères et unités minimales de traitement 3.1 Jeu de caractères ILLICO analyse ou synthétise des expressions (mots, syntagmes, propositions, phrases, etc.). Chaque expression est formée par une suite finie de caractères pris dans un jeu de caractères. Le jeu de caractères est constitué par l'ensemble fini des caractères composables au moyen d'un clavier d ordinateur. ILLICO code tout caractère c composable au moyen d'un clavier d'ordinateur par la chaîne "c", sauf certains caractères spéciaux comme ceux ci-dessous : le caractère saut de ligne qui est codé "\n" le caractère de tabulation qui est codé "\t" Parmi les caractères, ILLICO distingue : les chiffres (0, 1,, 9) ; les lettres (majuscules, minuscules, non accentuées, accentuées ou ligaturées) ; les séparateurs : c'est-à-dire tout caractère qui n'est ni un chiffre ni une lettre. ILLICO distingue deux types de séparateurs : les séparateurs effaçables (comme l'espace, si on le souhaite, par exemple) ; les séparateurs non effaçables (comme la virgule, si on le souhaite, par exemple). C'est au développeur de déclarer quels sont les séparateurs effaçables. Les séparateurs qui ne sont pas définis comme effaçables sont considérés par défaut comme des séparateurs non effaçables. Lettres Les caractères définis comme lettres minuscules, majuscules, non accentués, accentuées et ligaturées sont les suivants : A a Á á À à  â Ä ä à ã Æ æ Å å B b C c Ç ç D d E e É é È è Ê ê Ë ë F f G g H h I I Í í Ì ì Î î Ï ï J j K k L l M m N n Ñ ñ O o Ó ó Ò ò Ô ô Ö ö Õ õ Œ œ Ø ø P p Q q R r S s T t U u Ú ú Ù u Û û Ü ü V v W w X x Y y Ý ý Ÿ ÿ Z z Robert Pasero & Paul Sabatier 13

14 Chiffres Les caractères définis comme chiffres sont les suivants : Séparateurs effaçables Les caractères définis comme séparateurs effaçables sont les suivants : le caractère espace qui est codé " " le caractère saut de ligne qui est codé "\n" le caractère tabulation qui est codé "\t" Séparateurs non effaçables Tous les caractères qui ne sont ni des lettres, ni des chiffres, ni des séparateurs effaçables sont par défaut des séparateurs non effaçables. 3.2 Unités minimales de traitement ILLICO fonctionne en analyse et en synthèse. En analyse, la première opération qu'illico effectue est de lire la suite de caractères qui lui est donnée en entrée (au clavier ou dans un fichier) et de la transformer en une suite d'unités minimales de traitement (UMT) ou tokens. Une UMT est soit : un entier : toute suite de chiffres ; un réel : toute suite de chiffres suivie d'une virgule (",") suivie d'une suite de chiffres (dans ce cas, la virgule n'est pas considérée comme un séparateur ; elle est constitutive du réel) ; un mot : toute suite de lettres ; si le mot se réduit à une lettre, le mot est alors le caractère associé à la lettre ; un caractère séparateur : tout séparateur non effaçable. Formellement, étant donnée une suite quelconque de caractères c 1,, c p, à toute sous-suite x i,, x i+n (avec n 0) est associée une UMT si et seulement si : tous les x i sont des lettres et ni x i-1 n'est une lettre (si x i c 1 ) ni x i+n n'est une lettre (si x i+n c p ) ; l'umt est alors le mot x i x i+n ; tous les x i sont des chiffres et ni x i-1 n'est un chiffre (si x i c 1 ) ni x i+n n'est un chiffre ou la virgule "," (si x i+n c p ) ; l'umt est alors l'entier x i x i+n ; il existe k avec i<k i +n et x k ="," tous les autres x i sont des chiffres et ni x i+n+1 n'est un chiffre (si x i c 1 ) ni x i+n n'est un chiffre (si x i+n c p ) ; l'umt est alors le réel dont la partie entière est x i x k-1 et la partie décimale est x k+1 x i+n ; n=0 et x i est un séparateur non effaçable ; l'umt est alors x i. Les séparateurs effaçables permettent de séparer les UMT entre elles sans en faire partie. Une suite quelconque de caractères représente alors la suite des UMT qui la composent. Par exemple, si le caractère espace (" ") a été défini comme seul séparateur effaçable, pour la suite de caractères donnée en entrée : l'airbus A330 vole-t-il à plus de 700,5 km/h? Robert Pasero & Paul Sabatier 14

15 ILLICO produira la suite d'umt suivante : "l" "'" airbus "A" 330 vole "-" "t" "-" il "à" plus de km "/" "h" "?" 3.3 Affichage des expressions synthétisées Les expressions synthétisées par ILLICO sont affichées en respectant les règles en usage pour le français en ce qui concerne les espaces. Ces règles sont les suivantes : Etant données deux UMT u 1 et u 2, ILLICO insère une espace entre u 1 et u 2 sauf dans les deux cas suivants : 1 er cas : le point. le point d'interrogation? le point d'exclamation! la virgule, u 1 est quelconque et u 2 est l' apostrophe ' le guillemet ouvrant le trait d'union - la parenthèse fermante ) le crochet fermant ] le trait d'union 2 ème cas : le guillemet ouvrant l'apostrophe ' u 1 est le trait d'union - et u 2 est quelconque la parenthèse ouvrante ( le crochet ouvrant [ Robert Pasero & Paul Sabatier 15

16 4. Traits Dans ILLICO, un certain nombre de connaissances sont exprimables au moyen de traits. C est au développeur de définir les traits qu il souhaite utiliser. 4.1 Attributs et valeurs des traits Un trait est défini par un attribut (ou nom du trait) a et l'ensemble fini des valeurs v 1,,v n qu'il peut prendre : a = {v 1,,v n } Exemples de définitions de traits : genre = {masculin,feminin} ; nombre = {singulier,pluriel} ; personne = {1,2,3} fonction = {sujet,complément} ; cas = {agent,objet,bénéfactif,locatif} ; position = {préverbal,postverbal} ; Dans ILLICO, l'attribut d'un trait est un identificateur. La valeur d'un trait est : soit une valeur simple : un identificateur, une chaîne ou un entier ; soit un couple <v,x> où v est une valeur simple et x est une variable Structures d'attributs et de valeurs de traits Étant donné un ensemble de traits, on appelle : structure d'attributs de traits, une structure de la forme : a 1 a n où chaque a i est l'attribut d'un trait, avec n>0. Exemple : genre.nombre structure de valeurs de traits, une structure de la forme : v 1 v n où chaque v i est la valeur d'un trait, avec n>0. Exemple : 2 Le couple <v,x> permet en particulier d'exprimer le fait qu'au niveau syntaxique la valeur pertinente du trait est simplement v. La variable x permet de préciser une information complémentaire parfois pertinente au niveau sémantique. Par exemple, en français, le pluriel peut s'exprimer au moyen des articles les, des, ou d'expressions précisant la cardinalité (deux, les quatre, ). Si cette information sur la cardinalité n'est pas pertinente au niveau syntaxique, elle l'est au niveau sémantique, en particulier pour la résolution de certaines références. Dans ILLICO, l'information sur le nombre peut, par exemple, être exprimée au moyen d'un trait ainsi défini : nombre = {singulier,<pluriel,i>} ; où i est une variable. Par exemple, associée à l'expression les chiens, on aura pour le trait nombre la valeur <pluriel,i>, associée à l'expression (les) quatre chiens, on aura la valeur <pluriel,4>. Robert Pasero & Paul Sabatier 16

17 Si s est une structure d'attributs de traits a i a n, les valeurs possibles de s sont toutes les structures de valeurs de traits v 1 v n où chaque v i est une des valeurs possibles de l'attribut a i. 4.3 Catégorisation et sous-catégorisation Le modèle syntaxique repose sur une catégorisation des expressions. Ces catégories peuvent être ellesmêmes sous-catégorisées au moyen de traits. Dans ILLICO, pour chaque catégorie c, une contrainte spécifie les traits qui sont associés à cette catégorie et qui permettent de la sous-catégoriser : c(s 1,, s n ) où c est le nom de la catégorie et chaque s i est une structure d'attributs de traits (avec n 0). Exemples : groupe_nominal(cas,genre.nombre) nom_commun(genre,nombre) 4.4 Formalisme pour la définition des traits Dans ILLICO, la déclaration des traits est facultative. Par contre, elle est obligatoire : 1) si l'on veut qu'illico procède à une vérification de la conformité de la valeur des traits apparaissant dans les modèles syntaxique, sémantique et d'accès au lexique ; 2) si l'on veut qu'illico produise automatiquement la grammaire indépendante du contexte (context-free grammar) correspondante aux connaissances syntaxiques. Cela présuppose bien sûr que l'ensemble des valeurs de chaque trait soit fini. Certaines applications requièrent l'utilisation de telles grammaires contexfree. C'est en particulier le cas de certains systèmes de reconnaissance de la parole. Les traits des symboles lexicaux et des symboles syntaxiques doivent être déclarés dans un même fichier (traits.txt, par exemple). Dans ce fichier sont tours à tour définis : les traits utilisés par le modèle syntaxique (rubrique traits_syntaxiques) ; les traits utilisés par le modèle sémantique (rubrique traits_semantiques) ; les symboles lexicaux et les symboles syntaxiques (rubrique traits_des_categories). Le fichier a la forme suivante : traits_syntaxiques ; /<définition d'un trait> ;/ traits_semantiques ; /<définition d'un trait> ;/ traits_des_categories ; /<traits d'une catégorie> ;/ fin ; Fichier traits.txt avec : <définition d'un trait> :== <attribut du trait> = { <valeur du trait> /, <valeur du trait>/ } <valeur du trait> :== <valeur simple de trait> Robert Pasero & Paul Sabatier 17

18 :== < <valeur simple de trait>, <variable> > <valeur simple de trait> :== <entier> <chaîne> <identificateur> <attribut du trait> :== <identificateur> <traits d'une catégorie> :== <nom de catégorie syntaxique ou lexicale> ( <liste des structures de traits ou vide> ) <nom de catégorie syntaxique ou lexicale> :== <identificateur dif1> <liste des structures de traits ou vide> :== :== <structure ou union de traits> /, <structure ou union de traits>/ <structure ou union de traits> :== <structure d'attributs de traits> :== <union d'attributs de traits> <structure d'attributs de traits> :== <attribut de trait> /. <attribut de trait> / <union d'attributs de traits> :== <attribut de trait> ou <attribut de trait> /ou <attribut de trait>/ <entier> :== voir Syntaxe des objets de base <chaîne> :== voir Syntaxe des objets de base <variable> :== voir Syntaxe des objets de base <identificateur> :== voir Syntaxe des objets de base <identificateur dif1> :== un identificateur différent de valeur, var, cst et nn Commentaires Dans la rubrique traits_syntaxiques sont définis les traits qui expriment des contraintes dans le modèle syntaxique et éventuellement dans le modèle sémantique. Dans la rubrique traits_semantiques sont définis les traits qui n'expriment aucune contrainte dans le modèle syntaxique mais uniquement par le modèle sémantique. Robert Pasero & Paul Sabatier 18

19 5. Connaissances lexicales et modèle lexical ILLICO n impose pas de formalisme pour représenter les connaissances lexicales formant un lexique. On peut ainsi utiliser un lexique déjà existant dans un format donné ou définir soi-même un formalisme pour représenter les connaissances lexicales. Ce que propose ILLICO, c'est un formalisme pour réaliser l'interface entre les symboles lexicaux du modèle syntaxique et le lexique considéré (voir le chapitre intitulé Modèle d accès au lexique). Si ILLICO n impose pas de formalisme pour représenter les connaissances lexicales, il attend du lexique interfacé un certain nombre de connaissances que l on peut formaliser dans le cadre d'un modèle lexical dont nous donnons ci-dessous les caractéristiques. 5.1 Item lexical Formellement, un lexique peut être vu comme un ensemble fini d'items lexicaux. Chaque item lexical est composé d une entrée lexicale e et d un ensemble de connaissances associées à e que l on peut exprimer au moyen de traits. Voici un exemple très simple d item lexical : entrée lexicale : bateaux catégorie lexicale : nom commun genre : masculin nombre : pluriel... Plusieurs items lexicaux peuvent partager la même entrée lexicale. Dans ce cas, l'entrée lexicale est dite lexicalement ambiguë. Par exemple en français, l entrée lexicale la peut être un article défini (la voiture), un pronom personnel complément (Max la veut), le nom commun qui désigne la note de musique (Donnemoi le la) ou le nom commun désignant le mot (Le mot la a plusieurs sens). 5.2 Entrée lexicale Une entrée lexicale peut consister en : un mot simple. Ex. : pomme ; une suite de mots, comme par exemple : les mots composés. Ex. : pomme de terre, stylo-bille ; les expressions avec terme support. Ex. : mettre en marche/place/relief/... ; avoir faim/froid/soif/... les expressions figées. Ex. : prendre la poudre d escampette. Des entrées lexicales peuvent être définies en intension, comme les nombres par exemple. Pour ILLICO, les entrées lexicales sont des connaissances nécessaires pour analyser et synthétiser des expressions lexicalement bien formées. 5.3 Catégorie lexicale et traits lexicaux A chaque entrée lexicale est associée une catégorie lexicale dont la dénomination (verbe, adjectif, nom commun, etc.) est laissée à la liberté du concepteur du lexique. Robert Pasero & Paul Sabatier 19

20 Pour ILLICO, les catégories lexicales associées aux entrées lexicales sont des connaissance nécessaires (mais non suffisantes) pour analyser et synthétiser des expressions syntaxiquement bien formées. A chaque catégorie lexicale sont en général associés des traits qui lui sont étroitement liés : les traits lexicaux. C est le cas par exemple en français des traits de personne (1, 2 et 3) et de nombre (singulier ou pluriel) pour un verbe conjugué, ou les traits de genre (masculin ou féminin) et de nombre (singulier ou pluriel) pour un nom ou un adjectif. On peut bien sûr envisager des modèles lexicaux où toutes ou certaines catégories lexicales sont dépourvues de traits lexicaux. 5.4 Connaissances phonologiques Des connaissances phonologiques peuvent être associées à une entrée lexicale, comme par exemple la transcription phonétique de l entrée lexicale. Pour le nom commun bateau, on peut associer le trait suivant : transcription phonétique : [bato] Dans une langue comme le français, des connaissances phonologiques sont nécessaires pour le traitement de phénomènes comme l élision : J'arrive *Je arrive mais Je est un pronom personnel Ce phénomène concerne en autres les entrées lexicales suivantes : le, la, l' (articles) ; le, la, l', je, j', me, m', te, t', se, s' (pronoms) ; qu' (élision du pronom que) ; de, d' (deux formes de la préposition de) ; Toujours pour le français, des connaissances phonologiques sont nécessaires pour le traitement de phénomènes apparentés à celui de l élision, comme celui concernant l emploi en français des adjectifs possessifs ma, ta, sa, mon, ton, son : son avion *sa avion son histoire *sa histoire sa voiture *son voiture mais sa belle histoire *son belle histoire Lorsqu'elles sont employées comme noms, ces entrées lexicales n'imposent aucune contrainte sur le phonème initial du mot qui les suit. Exemple : Je est un pronom personnel. Pour traiter ces phénomènes, il faut pouvoir associer à chaque entrée lexicale e un trait spécifiant si le phonème initial de e est consonantique (e commence par une consonne ou un h aspiré) ou vocalique (e commence par une voyelle ou un h muet). Si e est concerné par le phénomène de l élision (ou apparenté à ce phénomène) un trait supplémentaire doit spécifier la nature, vocalique ou consonantique, du phonème initial du mot suivant. Par exemple, associé à l entrée lexicale homme, on aura le trait suivant : phonème initial : vocalique A l entrée lexicale j' (pronom personnel sujet) seront associés les traits suivants : phonème initial : consonantique phonème initial du mot suivant : vocalique Pour l entrée lexicale son (adjectif possessif), on associera les traits suivants : Robert Pasero & Paul Sabatier 20

21 phonème initial : consonantique phonème initial du mot suivant : vocalique C est à partir de ces connaissances phonologiques associées aux entrées lexicales qu ILLICO gèrera automatiquement les phénomènes d élision et les phénomènes apparentés dans les processus d analyse et de synthèse d expressions. 5.5 Lemme Le lemme est la forme canonique d une entrée lexicale dont la forme peut varier. Par exemple, en français, les adjectifs qualificatifs varient en genre et en nombre : petit petite petits petites vieux vieille vieilles facile faciles Un verbe varie en fonction du mode, du temps et de la personne, exemple : chanter chante chantes chantons chantez chantent etc. Pour ILLICO, les lemmes associés aux entrées lexicales sont nécessaires pour produire automatiquement des corrections. Si par exemple, associé aux différentes formes du verbe chanter, on a le trait suivant : lemme : chanter la correction de Je chantes en Je chante pourra être réalisée automatiquement si on le souhaite. 5.6 Etiquette sémantique Les représentations sémantiques des expressions syntaxiquement bien formées sont construites en partie à partir des représentations sémantiques associées aux entrées lexicales qui composent ces expressions. Pour construire ces représentations, doit être associée à chaque entrée lexicale une étiquette sémantique à partir de laquelle la représentation sera construite. Par exemple, à l entrée lexicale homme on peut associer le trait suivant : étiquette sémantique : homme Pour plus de détail sur la nature des représentations sémantiques et leur construction, se reporter au chapitre intitulé Connaissances sémantiques et modèle sémantique. 5.7 Connaissances du lexique attendues par ILLICO Le tableau ci-dessous récapitule les connaissances du lexique attendues par ILLICO et à quoi ces connaissances sont nécessaires (mais pas forcément suffisantes). Connaissances du lexique Pour ILLICO... entrée lexicale connaissance nécessaire pour analyser et synthétiser des expressions lexicalement bien formées catégorie lexicale connaissance nécessaire pour analyser et synthétiser des expressions syntaxiquement bien formées phonème initial connaissances nécessaires pour traiter automatiquement phonème initial du mot suivant les phénomènes d élision et les phénomènes apparentés exprimables au moyen des ces connaissances lemme connaissance nécessaire pour produire des corrections sur la base de lemmes étiquette sémantique connaissance nécessaire pour produire une représentation sémantique pour les expressions syntaxiquement bien formées Robert Pasero & Paul Sabatier 21

22 6. Connaissances syntaxiques et modèle syntaxique Les connaissances syntaxiques formulées dans le modèle syntaxique définissent les expressions syntaxiquement bien formées (bf). En analyse, ces connaissances permettent de décider du caractère syntaxiquement bf ou non des expressions analysées et, si ces expressions sont syntaxiquement bf, de leur associer une ou plusieurs (en cas d'ambiguïtés) représentations syntaxiques. En synthèse, ces connaissances permettent de produire des expressions syntaxiquement bf et leurs représentations syntaxiques. Les connaissances syntaxiques sont formellement définies par : un ensemble fini non vide L de symboles lexicaux ; un ensemble fini non vide S de symboles syntaxiques ; un ensemble fini éventuellement vide C de conditions ; un ensemble fini non vide R de règles de réécriture (ou règles syntaxiques) de la forme s => w où s est un élément de S et w est une suite éventuellement vide d'éléments de L, de S ou de C ; un élément a de S appelé axiome (ou symbole initial). 6.1 Symbole lexical Les connaissances syntaxiques sont, entre autres, définies par un ensemble fini non vide de symboles lexicaux. Qu est-ce qu un symbole lexical? Un symbole lexical est une notation simplifiée d'un descripteur lexical. Un descripteur lexical est composé du trait spécifiant la catégorie lexicale et des traits lexicaux. Les traits lexicaux sont les traits étroitement liés à la catégorie lexicale. Les traits phonologiques, sémantiques et lemmatiques ne font pas partie du descripteur lexical. Dans la notation sous forme de symbole lexical, la catégorie lexicale joue un rôle central sous la forme d'un prédicat et les valeurs des traits jouent le rôle des arguments. L ordre des arguments est pertinent. Si [catégorie lexicale : c, a 1 :v 1,, a m :v m ] est un descripteur lexical où : c est la catégorie lexicale ; a i :v i est un trait lexical (avec 0 i m et a i est l attribut du trait et v i est la valeur du trait) ; alors c(v1, v m ) est le symbole lexical correspondant Voici un exemple de descripteur lexical : [ catégorie lexicale : nom_commun, genre : féminin, nombre : singulier ] Voici le symbole lexical correspondant : nom_commun(féminin,singulier) Si dans un même symbole lexical une ou plusieurs variables apparaissent, les variables de même nom désignent les mêmes valeurs. Un symbole lexical l, qui est, on vient de voir, une notation particulière d'un descripteur lexical, recouvre l ensemble des items lexicaux i qui partagent ce même descripteur lexical. Ces items lexicaux i sont dits accessibles à partir de l. Dans ILLICO, on admet qu une entrée lexicale peut être définie en extension ou en intension. Les premières sont les entrées lexicales qui sont données explicitement dans le lexique. Elles sont forcément en nombre fini. Les secondes sont celles définies par une propriété. Elles peuvent être alors en nombre Robert Pasero & Paul Sabatier 22

23 infini (comme par exemple les entrées lexicales qui définissent les nombres entiers). À cet effet, on distingue deux types de symboles lexicaux : les symboles lexicaux qui recouvrent des entrées lexicales définis en extension ; les symboles lexicaux qui recouvrent des entrées lexicales définis en intension. Les symboles lexicaux qui recouvrent des entrées lexicales définis en extension sont aussi appelés symboles préterminaux non variables (ou en raccourci préterminaux non variables). Les symboles lexicaux qui recouvrent des entrées lexicales définis en intension sont aussi appelés symboles préterminaux variables (ou en raccourci préterminaux variables). On qualifie les symboles lexicaux de (symboles) préterminaux (non variables ou variables) dans la mesure où leur réécriture produit une entrée lexicale qui, elle, peut-être vue comme un symbole terminal dans la théorie des grammaires formelles. 6.2 Symbole syntaxique Le modèle syntaxique repose sur une catégorisation des expressions. De la même façon que dans le lexique les catégories lexicales (article, nom, verbe, etc.) catégorisent les entrées lexicales, le modèle syntaxique catégorise les expressions à l'aide de catégories syntaxiques (groupe nominal, proposition, phrase, etc.). Ces catégories peuvent être sous-catégorisées au moyen de traits. La dénomination des catégories et le choix des traits sont laissés à la liberté du concepteur du modèle syntaxique. Qu est-ce qu un symbole syntaxique? Un symbole syntaxique est une notation simplifiée d'un descripteur syntaxique. Le descripteur syntaxique associé à une expression est composé du trait spécifiant la catégorie syntaxique de cette expression et les traits de sous-catégorisations. Si [catégorie syntaxique : c, a 1 :v 1,, a m :v m ] est un descripteur syntaxique où : c est la catégorie syntaxique ; a i :v i est un trait (avec 0 i m et a i est l attribut du trait et v i est la valeur du trait) ; alors c(v 1, v m ) est le symbole syntaxique correspondant. A l expression une pomme dans Luc mange une pomme, on peut par exemple associé le descripteur syntaxique suivant : [ catégorie syntaxique : groupe_nominal, fonction : objet, genre : féminin, nombre : singulier ] Le symbole syntaxique correspondant est alors : groupe_nominal(objet,féminin,singulier) Si dans un même symbole syntaxique une ou plusieurs variables apparaissent, les variables de même nom désignent les mêmes valeurs. 6.3 Règles syntaxiques Chaque règle syntaxique est une règle de réécriture de la forme s => w où s est un symbole syntaxique et w est une suite éventuellement vide de symboles lexicaux, de symboles syntaxiques ou de conditions. La récursivité à gauche n'est pas autorisée. La réécriture dans le vide est possible. Robert Pasero & Paul Sabatier 23