Conférence
Notice
Langue :
Français
Conditions d'utilisation
Droit commun de la propriété intellectuelle
DOI : 10.60527/d0v0-j973
Citer cette ressource :
CEMU. (2015, 23 juin). 09c - Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels (taln2015) , in Session sémantique (taln 2015). [Vidéo]. Canal-U. https://doi.org/10.60527/d0v0-j973. (Consultée le 27 juillet 2024)
logo caen
Centre d'Enseignement Multimédia Universitaire (C.E.M.U.)Université de Caen Normandie
S'abonner
Contacter

09c - Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels (taln2015)

Réalisation : 23 juin 2015 - Mise en ligne : 17 juillet 2015
  • document 1 document 2 document 3
  • niveau 1 niveau 2 niveau 3
Descriptif

Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015

Session Sémantique

Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels

Olivier Ferret

Résumé : La plupart des méthodes d’amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d’être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d’une entrée, nous adoptons une approche s’inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l’entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l’entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l’intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013) selon une stratégie de type vote.

Thème
Disciplines :
Documentation

Dans la même collection

Voir tout

Sur le même thème