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Désambiguïsation lexicale à base de connaissances par sélection distributionnelle et traits sémantiques
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Billami, Mokhtar Boumedyen |
| Copyright Year | 2015 |
| Abstract | La desambiguisation lexicale permet d’ameliorer de nombreuses applications en traitement automatique des langues (TAL) comme la recherche d’information, l’extraction d’information, la traduction automatique, ou la simplification lexicale de textes. Schematiquement, il s’agit de choisir quel est le sens le plus approprie pour chaque mot d’un texte. Une des approches classiques consiste a estimer la similarite semantique qui existe entre les sens de deux mots puis de l’etendre a l’ensemble des mots du texte. La methode la plus directe donne un score de similarite a toutes les paires de sens de mots puis choisit la chaine de sens qui retourne le meilleur score (on imagine la complexite exponentielle liee a cette approche exhaustive). Dans cet article, nous proposons d’utiliser une meta-heuristique d’optimisation combinatoire qui consiste a choisir les voisins les plus proches par selection distributionnelle autour du mot a desambiguiser. Le test et l’evaluation de notre methode portent sur un corpus ecrit en langue francaise en se servant du reseau semantique BabelNet. Le taux d’exactitude obtenu est de 78% sur l’ensemble des noms et des verbes choisis pour l’evaluation. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01477463/document |
| Alternate Webpage(s) | http://pageperso.lif.univ-mrs.fr/~mokhtar.billami/data/RECITAL_2015/Slides_RECITAL2015.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
