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 (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)-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 (CEA)), 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: Conference Object
• Language: English
• Published: HAL CCSD 2014
• Subjects: French Lexical Resources; [SCCO.LING]Cognitive science/Linguistics; Reykjavík; Iceland
• Online Access: https://hal.inria.fr/hal-01084560; https://hal.inria.fr/hal-01084560/document; https://hal.inria.fr/hal-01084560/file/VerbeNet_LREC_2014-final.pdf

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).