Adapting VerbNet to French using existing resources

• Main Authors: Pradet, Quentin, Danlos, Laurence, De Chalendar, Gaël
• Other Authors: Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus (LVIC), Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs (DIASI), Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Direction de Recherche Technologique (CEA) (DRT (CEA)), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay-Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies (LIST), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Université Paris-Saclay, Analyse Linguistique Profonde à Grande Echelle, Large-scale deep linguistic processing (ALPAGE), Inria Paris-Rocquencourt, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Paris Diderot - Paris 7 (UPD7), Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)-Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA)
• Format: Other/Unknown Material
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2014
• Subjects: French Lexical Resources; lang; litt; Reykjavík; Iceland
• Online Access: https://hal.inria.fr/hal-01084560/file/VerbeNet_LREC_2014-final.pdf; https://hal.inria.fr/hal-01084560

International audience VerbNet is an English lexical resource for verbs that has proven useful for English NLP due to its high coverage and coherent classification. Such a resource doesn’t exist for other languages, despite some (mostly automatic and unsupervised) attempts. We show how to semi-automatically adapt VerbNet using existing resources designed for different purposes. This study focuses on French and uses two French resources: a semantic lexicon (Les Verbes Français) and a syntactic lexicon (Lexique-Grammaire).