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Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Extension lexicale de définitions grâce à des corpus annotés en sens

Résumé

Lexical Expansion of definitions based on sense-annotated corpus For many natural language processing tasks and applications, it is necessary to determine the semantic relatedness between senses, words or text segments. In this article, we focus on a knowledge-based measure, the Lesk measure, which is certainly among the most commonly used. The similarity between two senses is computed as the number of overlapping words in the definitions of the senses from a dictionary. In this article, we study the expansion of definitions through the use of sense-annotated corpora. The idea is to take into account words that are most frequently used around a particular sense and to use the top of the frequency distribution to extend the corresponding definition. We show better performances on a Word Sense Disambiguation task surpassing state-of-the-art
Pour un certain nombre de tâches ou d'applications du TALN, il est nécessaire de déterminer la proximité sémantique entre des sens, des mots ou des segments textuels. Dans cet article, nous nous intéressons à une mesure basée sur des savoirs, la mesure de Lesk. La proximité sémantique de deux définitions est évaluée en comptant le nombre de mots communs dans les définitions correspondantes dans un dictionnaire. Dans cet article, nous étudions plus particulièrement l'extension de définitions grâce à des corpus annotés en sens. Il s'agit de prendre en compte les mots qui sont utilisés dans le voisinage d'un certain sens et d'étendre lexicalement la définition correspondante. Nous montrons une amélioration certaine des performances obtenues en désambiguïsation lexicale qui dépassent l'état de l'art.
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Dates et versions

hal-01332850 , version 1 (16-06-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01332850 , version 1

Citer

Loïc Vial, Andon Tchechmedjiev, Didier Schwab. Extension lexicale de définitions grâce à des corpus annotés en sens. 23ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2016, Paris, France. ⟨hal-01332850⟩
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