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UD French ParisStories

Language: French (code: fr)
Family: IE

This treebank has been part of Universal Dependencies since the UD v2.9 release.

The following people have contributed to making this treebank part of UD: Kim Gerdes, Sylvain Kahane, Menel Mahamdi.

Repository: UD_French-ParisStories
Search this treebank on-line: PML-TQ
Download all treebanks: UD 2.17

License: CC BY-SA 4.0

Genre: spoken

Questions, comments? General annotation questions (either French-specific or cross-linguistic) can be raised in the main UD issue tracker. You can report bugs in this treebank in the treebank-specific issue tracker on Github. If you want to collaborate, please contact [gerdes (æt) lisn • fr]. Development of the treebank happens outside the UD repository. If there are bugs, either the original data source or the conversion procedure must be fixed. Do not submit pull requests against the UD repository.

Annotation	Source
Lemmas	annotated manually in non-UD style, automatically converted to UD
UPOS	annotated manually in non-UD style, automatically converted to UD
XPOS	not available
Features	annotated manually in non-UD style, automatically converted to UD
Relations	annotated manually in non-UD style, automatically converted to UD

Description

Paris Stories is a corpus of oral French collected and transcribed by Linguistics students from Sorbonne Nouvelle and corrected by students from the Plurital Master’s Degree of Computational Linguistics ( Inalco, Paris Nanterre, Sorbonne Nouvelle) between 2017 and 2021. It contains monologues and dialogues from speakers living in the Parisian region.

For an assignment, students had to record a friend or a relative sharing an anecdote about a given theme (meaningful encounters, vacations, interesting stories..). The corpus was created for the study of contemporary spoken French and to train a syntactic parser for spoken French. All data has been morpho-syntactically annotated following the SUD (Surface Syntactic Universal Dependencies) guidelines.

See SUD Guidelines : https://surfacesyntacticud.github.io/guidelines/u/

The Treebank can be found here : http://match.grew.fr/?corpus=SUD_French-ParisStories@latest

The recordings can be downloaded via the url given in the ‘# sound_url’ metadata.

Description

– Paris Stories 2019 –

Creation Year : 2017

Annotation Year : 2019

Size :

• 19 samples
• 13951 tokens
• 709 sentences
• app. 1 hour of recordings

Topics : travels, funny/unusual stories

– Paris Stories 2020 –

Creation Year : 2018

Annotation Year : 2020

Size :

• 16 samples
• 9064 tokens
• 553 sentences
• app. 30 min of recordings

Topics : vacation stories, funny/unusual stories

– Paris Stories 2021 –

Creation Year : 2020

Annotation Year : 2021

Size :

• 14 samples
• 7825 tokens
• 499 sentences
• app. 45 minutes of recordings

Topics : first encounters, funny/unusual stories

Development

The corpus is maintained here in the SUD framework and automatically converter into UD using the Grew software with the conversions rules described here.

Data Split

The file fr_parisstories-ud-test.conllu contains the following data:

• ParisStories_2019_cuisineApproximative.conllu
• ParisStories_2019_devoirPhilosophie.conllu
• ParisStories_2019_peripitiesVoiture.conllu
• ParisStories_2019_prepaScientifique.conllu
• ParisStories_2019_vacancesEte.conllu
• ParisStories_2019_voyageItalie.conllu
• ParisStories_2020_blessureRecreation.conllu
• ParisStories_2020_campBedouin.conllu
• ParisStories_2020_concoursInstagram.conllu
• ParisStories_2020_histoireHorreur.conllu
• ParisStories_2020_poissonsNoel.conllu
• ParisStories_2020_sortiesAdolescence.conllu
• ParisStories_2021_adoptionMouts.conllu
• ParisStories_2021_couruLaVoir.conllu
• ParisStories_2021_loulouLeChat.conllu
• ParisStories_2021_soireeHalloweenGrange.conllu

The file fr_parisstories-ud-train.conllu contains the following data:

• ParisStories_2019_concoursEquitation.conllu
• ParisStories_2019_experienceFac.conllu
• ParisStories_2019_histoireDeBanlieue.conllu
• ParisStories_2019_journeeTournage.conllu
• ParisStories_2019_mauriceAventure.conllu
• ParisStories_2019_mercrediSoir.conllu
• ParisStories_2019_patisserieFine.conllu
• ParisStories_2019_peripleCrous.conllu
• ParisStories_2019_stagePrimaire.conllu
• ParisStories_2019_voyageEcosse.conllu
• ParisStories_2020_aideAuxEnfants.conllu
• ParisStories_2020_alarmeTrain.conllu
• ParisStories_2020_anecdoteMetro.conllu
• ParisStories_2020_descenteCanoe.conllu
• ParisStories_2020_dragQueen.conllu
• ParisStories_2020_galereNice.conllu
• ParisStories_2020_histoireOurs.conllu
• ParisStories_2020_maisonAbondonnee.conllu
• ParisStories_2020_requinReunion.conllu
• ParisStories_2020_sangDEncre.conllu
• ParisStories_2021_discussionSansAbris.conllu
• ParisStories_2021_maintenantJeSais.conllu
• ParisStories_2021_neesLeMemeMois.conllu
• ParisStories_2021_nouveauxEleves.conllu
• ParisStories_2021_nouvelleCollegue.conllu
• ParisStories_2021_pireSoireeHorrible.conllu
• ParisStories_2021_pluieEtMamie.conllu
• ParisStories_2021_prenomDeVieille.conllu
• ParisStories_2021_rencontreAngelaMerkel.conllu
• ParisStories_2021_rencontreMourinho.conllu

Acknowledgments

Annotation : Sylvain Kahane, Bruno Guillaume, Mariam Nakhlé, Vanessa Gaudray-Bouju, Menel Mahamdi

Annotation tools development : Kim Gerdes, Marine Courtin, Gaël Guibon

Conversion and handling of data validation : Bruno Guillaume

Direction of data collection : Cédric Gendrot, Kim Gerdes, Marine Courtin

We would like to thank all the students who participated in this project.

References

An article about the annotation of spoken French will soon be released (Kahane et al. 2021)

Statistics of UD French ParisStories

POS Tags

ADJ – ADP – ADV – AUX – CCONJ – DET – INTJ – NOUN – NUM – PRON – PROPN – PUNCT – SCONJ – VERB – X

Features

Case – Definite – Emph – ExtPos – Gender – Mood – Number – Number[psor] – Person – Person[psor] – Polarity – Poss – PronType – Reflex – Tense – VerbForm – Voice

Relations

acl – acl:relcl – advcl – advcl:cleft – advmod – amod – appos – aux:caus – aux:pass – aux:tense – case – cc – ccomp – compound – conj – cop – csubj – dep – dep:comp – det – discourse – dislocated – expl:comp – expl:pass – expl:pv – expl:subj – fixed – flat – flat:name – iobj – iobj:agent – mark – nmod – nmod:appos – nsubj – nsubj:caus – nsubj:outer – nsubj:pass – nummod – obj – obj:agent – obj:lvc – obl – obl:agent – obl:arg – obl:mod – parataxis – parataxis:parenth – punct – reparandum – root – vocative – xcomp

Tokenization and Word Segmentation

• This corpus contains 2776 sentences, 42257 tokens and 42789 syntactic words.

• This corpus contains 10245 tokens (24%) that are not followed by a space.

• This corpus does not contain words with spaces.

• This corpus contains 91 types of words that contain both letters and punctuation. Examples: c', j', l', qu', d', s', m', n', -ce, t', là-bas, -là, peut-être, quelqu'un, jusqu', grands-parents, -y, après-midi, aujourd'hui, demi-tour, haut-parleur, puisqu', -moi, celui-là, dix-neuf, quarante-sept, rendez-vous, vingt-deux, vingt-six, Français-Chinois, c'est-à-dire, centre-ville, demi-heure, demi-soeur, dix-huit, dix-sept, franco-allemand, grand-mère, là-haut, quarante-deux, quatre-vingt, soixante-quinze, trente-cinq, vingt-cinq, vingt-et-un, -Alpes, -on, Marie-Paul, Mitry-Claye, O'Takey

• This corpus contains 532 multi-word tokens. On average, one multi-word token consists of 2.00 syntactic words.
• There are 5 types of multi-word tokens. Examples: du, au, des, aux, auxquelles.

Morphology

Tags

• This corpus uses 15 UPOS tags out of 17 possible: ADJ, ADP, ADV, AUX, CCONJ, DET, INTJ, NOUN, NUM, PRON, PROPN, PUNCT, SCONJ, VERB, X
• This corpus does not use the following tags: PART, SYM

• This corpus contains 37 lemmas tagged as pronouns (PRON): aucun, autre, autrui, ce, cela, celui, celui-là, certain, chacun, dont, en, eux, eux-mêmes, lequel, lesquelles, lui, lui-même, moi, moi-même, nous, on, où, personne, que, quelqu'un, qui, quoi, rien, sien, soi, tien, toi, tout, un, vous, y, ça

• This corpus contains 19 lemmas tagged as determiners (DET): aucun, ce, certain, cette, chaque, de, différent, du, le, les, plusieurs, quel, quelle, quelque, quelques, son, tout, un, une

• Out of the above, 5 lemmas occurred sometimes as PRON and sometimes as DET: aucun, ce, certain, tout, un

• This corpus contains 4 lemmas tagged as auxiliaries (AUX): avoir, faire, refaire, être

• Out of the above, 4 lemmas occurred sometimes as AUX and sometimes as VERB: avoir, faire, refaire, être

• There are 3 (de)verbal forms:

• Fin
  • AUX: est, était, a, ai, suis, étais, avait, sont, avais, étaient
  • VERB: avait, a, sais, fait, dit, va, avais, vois, ai, faisait

• Inf
  • AUX: être, faire, avoir, refaire
  • VERB: faire, aller, dire, voir, parler, prendre, avoir, manger, rentrer, passer

• Part
  • ADJ: specialisée, spécialisée
  • AUX: été, fait, eu
  • VERB: fait, dit, allée, allé, eu, vu, passé, parti, arrivé, parlé
  • X: re~, dispro~, fa~

Nominal Features

• Gender

• Fem
  • ADJ: petite, première, toute, toutes, bonne, contente, grande, petites, dernière, différentes
  • ADJ-Part: specialisée, spécialisée
  • DET: la, une, ma, cette, sa, ta, aucune, quelle, certaines, toute
  • NUM: une
  • PRON: elle, elles, la, une, lesquelles, toutes, certaines, elle-même
  • PROPN: Flora, Caraïbes, GoPro, Latine, Terres
  • VERB-Fin: avance
  • VERB-Part: mise, prise, assise, morte, ouverte, soumise
  • X: ju~, quest~

• Masc
  • ADJ: tout, petit, tous, premier, gros, mignon, beau, petits, bon, long
  • ADV: mal, tout, plus, super
  • AUX-Part: été, fait, eu
  • DET: le, un, mon, ce, son, du, ton, cet, des, les
  • NOUN: champignon, coocooning
  • NUM: neuf, un
  • PRON: on, c', il, ça, ils, ce, le, lui, -ce, tout
  • PROPN: Anglais, PSG, Chevaliers, M
  • VERB-Fin: fait
  • VERB-Inf: revoir
  • VERB-Part: fait, dit, pris, mis, pu, été, compris, écrit, découvert, dégouté
  • X: re~, dispro~, fa~, frig~, fr~, hu~, mid~
  • X-Part: re~, dispro~, fa~

• Number

• Plur
  • ADJ: petits, meilleures, grands, autres, amicaux, beaux, bonnes, jeunes, musicaux, mêmes
  • ADV: sympas
  • AUX-Fin: sont, étaient, ont, avaient, êtes, étiez, avez, avons, seraient, soient
  • DET: les, des, mes, ses, nos, quelques, leurs, d', tes, ces
  • NOUN: yeux, animaux, œufs, hôpitaux
  • NUM: dix, cinq, mille, cents, cinquante, deux, dix-sept, douze, quatre, six
  • PRON: nous, ils, vous, les, tous, elles, leur, eux, ceux, autres
  • PROPN: Anglais, Caraïbes, Cinq, Chevaliers, Terres
  • VERB-Fin: avaient, ont, avez, disent, disaient, voulez, étaient, allez, arrivent, faisaient
  • VERB-Part: dégoutés, expliquant

• Sing
  • ADJ: génial, normal, bonne, spécial, première, général, meilleure, même, deuxième, petit
  • ADV: mal, tout, même, sympa, plus, super
  • AUX-Fin: est, était, a, ai, suis, étais, avait, avais, as, serait
  • AUX-Part: été, fait, eu
  • DET: le, la, un, une, l', mon, ma, cette, ce, son
  • NOUN: cheval, mal, animal, signal, général, hôpital, terminale, rougail, total
  • PRON: on, je, c', il, j', ça, elle, tu, me, moi
  • PROPN: Flora, PSG, GoPro, Latine, M
  • VERB-Fin: avait, a, sais, fait, dit, va, avais, vois, ai, faisait
  • VERB-Inf: revoir
  • VERB-Part: pu, été, dégouté, fallu, courru, intéragi, menais, supspendu
  • X: re~, a~, dispro~, d~, fa~, frig~, fr~, hu~, ju~, mid~
  • X-Part: re~, dispro~, fa~

• Case

• Acc
  • PRON: l', nous, le, m', me, les, te, la, t', vous

• Dat
  • PRON: me, lui, m', nous, leur, te, t', vous

• Nom
  • PRON: on, je, il, j', elle, tu, ils, vous, nous, elles

• Definite

• Def
  • DET: le, la, les, l'

• Ind
  • DET: un, une, des, du, d', de, le, les

Degree and Polarity

• Polarity

• Neg
  • ADV: pas, n', ne, que, non, plus, qu'
  • SCONJ: qu', que

Verbal Features

• Mood

• Cnd
  • AUX-Fin: serait, aurait, aurais, seraient
  • VERB-Fin: voudrais, dirait, irait, pourrait, aimerais, changerait, connaîtrais, courait, devrait, essaierait

• Imp
  • AUX-Fin: sois
  • VERB-Fin: vas, dis, allez, inquiète, écoute, allume, attends, demande, faites, laisse

• Ind
  • AUX-Fin: est, était, a, ai, suis, étais, avait, sont, avais, étaient
  • VERB-Fin: avait, a, sais, fait, dit, va, avais, vois, ai, faisait

• Sub
  • AUX-Fin: soit, soient, soyez
  • VERB-Fin: fasse, ait, passe, cherche, choisisse, décolle, puisse, accompagnes, appelle, crie

• Tense

• Fut
  • AUX-Fin: sera
  • VERB-Fin: passerez, rappellerai, reverrai, verras

• Imp
  • AUX-Fin: était, étais, avait, avais, étaient, avaient, étiez
  • VERB-Fin: avait, avais, faisait, était, allait, voulait, fallait, savais, devait, voulais

• Past
  • ADJ-Part: specialisée, spécialisée
  • AUX-Part: été, fait, eu
  • X-Part: re~, dispro~, fa~

• Pres
  • AUX-Fin: est, a, ai, suis, sont, as, ont, serait, soit, es
  • VERB-Fin: a, sais, fait, dit, va, vois, ai, souviens, faut, pense

• Voice

• Act
  • AUX-Part: été
  • VERB-Part: fait, eu, dit, vu, pris, commencé, parlé, rencontré, mis, demandé

• Pass
  • VERB-Part: amélioré, dit, fait, rentrée, repartie, tiré, assise, confrontée, déguisé, mise

Pronouns, Determiners, Quantifiers

• PronType

• Art
  • DET: le, la, un, les, une, l', des, du, de, d'

• Dem
  • DET: cette, ce, ces, cet
  • PRON: c', ça, ce, -ce, ceux, celui, celui-là, cela

• Ind
  • ADJ: tout, tous, toute
  • DET: chaque, quelque, quelques, plusieurs, certaines, toute, différents, tous
  • PRON: on, tout, tous, quelqu'un, un, une, autre, chacun, autres, quoi

• Int
  • DET: quelle
  • PRON: quoi, qu'

• Neg
  • ADV: jamais, nul, rien
  • DET: aucune, aucun
  • PRON: rien, personne, aucuns

• Prs
  • DET: mon, ma, mes, son, ses, nos, sa, notre, leurs, leur
  • PRON: je, il, j', y, elle, tu, me, moi, s', se

• Rel
  • ADV: où
  • PRON: qui, que, où, qu', dont, quoi, lesquelles, lequel

• Poss

• Yes
  • DET: mon, ma, mes, son, ses, nos, sa, notre, leurs, leur

• Reflex

• Yes
  • PRON: me, s', se, te, m', elle-même, eux-mêmes, lui-même, moi-même, t'

• Person

• 1
  • AUX-Fin: ai, suis, étais, avais, aurais, fais, avait, avons, sommes
  • PRON: je, j', me, moi, nous, m', toi, -moi, moi-même
  • VERB-Fin: sais, ai, avais, pense, souviens, crois, dis, vais, vois, fais
  • VERB-Part: revenue, expliquant

• 2
  • AUX-Fin: as, es, étais, êtes, étiez, avais, avez, sois, fais, soyez
  • PRON: tu, vous, te, t', toi
  • VERB-Fin: vois, as, sais, vas, fais, peux, veux, avais, souviens, avez

• 3
  • AUX-Fin: est, était, a, avait, sont, étaient, ont, avaient, serait, soit
  • AUX-Part: fait
  • PRON: on, c', il, ça, y, elle, s', se, lui, ils
  • VERB-Fin: avait, a, fait, dit, va, faisait, faut, était, est, allait
  • VERB-Part: fait, dit, menais, passé
  • X: a~, d~, s~, é~

• Number[psor]

• Plur
  • DET: nos, notre, leurs, leur, ses, vos

• Sing
  • DET: mon, ma, mes, son, ses, sa, tes, ton, ta

Other Features

• Emph
  • No
    • PRON: on, je, il, j', elle, tu, me, nous, m', ils
  • Yes
    • PRON: moi, lui, elle, toi, eux, soi, -moi, elle-même, elles, eux-mêmes

• ExtPos
  • ADJ
    • ADP: en, à
    • X: ferm~, jus~, ty~
  • ADP
    • ADP: en, à
    • PRON: il
    • VERB: vu
    • VERB-Part: vu
    • X: d~, de~
  • ADV
    • ADP: en, de, à, d', par, pour, pendant, dès, a, sauf
    • ADV: bien, quand, non, pas, bel, que
    • CCONJ: et
    • DET: un, une, des
    • INTJ: oh
    • NOUN: pile
    • SCONJ: quand
    • X: aus~, préci~, vraim~
  • CCONJ
    • CCONJ: et, c'est-à-dire
  • DET
    • ADP: de
    • X: du~
  • INTJ
    • ADJ: sympa, génial, normal
    • ADV: enfin, non, ~enfin, alors, clairement, effectivement, franchement, là, vraiment
    • INTJ: ah, quoi
    • NOUN: genre, dieu, machin, pardon, bonjour, nana, patacaisse, patati
    • VERB: voilà
    • X: euh~
  • NOUN
    • ADP: à
    • NOUN: drag, bac, road, tote
    • X: an~, clip~, d~, fai~, indé~, mob~, pers~, zom~, frig~, fr~
  • PRON
    • DET: quelque
    • X: j~, i~
  • PROPN
    • X: XXX, Céc~, Re~
  • SCONJ
    • ADP: sauf
    • ADV: parce, alors, surtout, déjà, même, peut-être
    • SCONJ: parce
    • X: qu~
  • VERB
    • PRON: se, s', il, me, te, y
    • X: s~, a~, é~, confron~, con~, do~, dé~, e~, manif~, port
    • X-Part: re~, dispro~, fa~

• Person[psor]
  • 1
    • DET: mon, ma, mes, nos, notre
  • 2
    • DET: tes, ton, ta, vos
  • 3
    • DET: son, ses, sa, leurs, leur

Syntax

Auxiliary Verbs and Copula

• This corpus uses 1 lemmas as copulas (cop). Examples: être.

• This corpus uses 1 lemmas as passive auxiliaries (aux:pass). Examples: être.

Core Arguments, Oblique Arguments and Adjuncts

Here we consider only relations between verbs (parent) and nouns or pronouns (child).

• nsubj
  • VERB--PRON (2)
  • VERB-Fin--NOUN (55)
  • VERB-Fin--PRON (301)
  • VERB-Fin--PRON-Nom (1566)
  • VERB-Inf--NOUN (2)
  • VERB-Inf--PRON (8)
  • VERB-Inf--PRON-Nom (6)
  • VERB-Part--NOUN (33)
  • VERB-Part--PRON (89)
  • VERB-Part--PRON-Nom (845)

• obj
  • VERB--NOUN (3)
  • VERB--PRON (1)
  • VERB-Fin--NOUN (513)
  • VERB-Fin--NOUN-ADP(de) (6)
  • VERB-Fin--NOUN-ADP(par) (1)
  • VERB-Fin--NOUN-ADP(que) (2)
  • VERB-Fin--PRON (167)
  • VERB-Fin--PRON-ADP(de) (1)
  • VERB-Fin--PRON-ADP(que) (1)
  • VERB-Fin--PRON-Acc (125)
  • VERB-Fin--PRON-Nom (1)
  • VERB-Fin--PRON-Nom-ADP(quand) (1)
  • VERB-Inf--NOUN (189)
  • VERB-Inf--NOUN-ADP(de) (2)
  • VERB-Inf--PRON (57)
  • VERB-Inf--PRON-ADP(de) (1)
  • VERB-Inf--PRON-Acc (83)
  • VERB-Inf--PRON-Nom (1)
  • VERB-Part--NOUN (219)
  • VERB-Part--NOUN-ADP(dans) (1)
  • VERB-Part--NOUN-ADP(de) (1)
  • VERB-Part--NOUN-ADP(à) (1)
  • VERB-Part--PRON (86)
  • VERB-Part--PRON-Acc (114)

• iobj
  • VERB-Fin--PRON (27)
  • VERB-Fin--PRON-Acc (3)
  • VERB-Fin--PRON-Dat (150)
  • VERB-Inf--PRON (14)
  • VERB-Inf--PRON-Acc (1)
  • VERB-Inf--PRON-Dat (38)
  • VERB-Part--PRON (27)
  • VERB-Part--PRON-Acc (1)
  • VERB-Part--PRON-Dat (93)

Reflexive Verbs

• This corpus contains 19 lemmas that occur at least once with an expl:pv child. Examples: souvenir me, appeler s', passer se, rendre me, souvenir te, adresser s', balader se, entendre s', méfier se, appeler t', apprêter s', asseoir s', imaginer me, lever se, mettre s', plaindre se, ramener se, retrouver me, souvenir m'

Reflexive Passive

• This corpus contains 17 lemmas that occur at least once with an expl:pass child. Examples: améliorer s', apprendre s', décoller se, faire s', faire se, bouffer me, coiffer se, décoller s', détacher se, enrager s', faire me, maquiller se, prendre se, trouver se, tuer s', éjecter se, étaler s'

Verbs with Reflexive Core Objects

• This corpus contains 38 lemmas that occur at least once with a reflexive core object (obj or iobj). Examples: dire me, dire s', arrêter s', connaître se, rappeler me, dire se, rappeler te, retrouver s', voir s', arrêter se, demander me, inscrire me, parler se, sentir me, acheter s', faire me, faire s', infliger m', inscrire s', joindre me, mettre me, moi te, poser se, prendre me, prendre s', raconter se, rappeler m', rappeler se, rappeller te, rapprocher s', regarder s', regarder se, remettre me, rencontrer s', reparler s', retourner me, s~ me, vexer s'

Relations Overview

• This corpus uses 22 relation subtypes: acl:relcl, advcl:cleft, aux:caus, aux:pass, aux:tense, dep:comp, expl:comp, expl:pass, expl:pv, expl:subj, flat:name, iobj:agent, nmod:appos, nsubj:caus, nsubj:outer, nsubj:pass, obj:agent, obj:lvc, obl:agent, obl:arg, obl:mod, parataxis:parenth
• The following 2 main types are not used alone, they are always subtyped: aux, expl
• The following 4 relation types are not used in this corpus at all: clf, list, orphan, goeswith

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