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        <title>Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie</title>
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        <dateIssued>2002-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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    <abstract>Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie
%A Schwab, Didier
%A Lafourcade, Mathieu
%A Prince, Violaine
%Y Pierrel, Jean-Marie
%S Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
%D 2002
%8 June
%I ATALA
%C Nancy, France
%G French
%F schwab-etal-2002-vers
%X Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.
%U https://aclanthology.org/2002.jeptalnrecital-long.10
%P 126-135

Markdown (Informal)

[Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie](https://aclanthology.org/2002.jeptalnrecital-long.10) (Schwab et al., JEP/TALN/RECITAL 2002)

• Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie (Schwab et al., JEP/TALN/RECITAL 2002)

ACL

• Didier Schwab, Mathieu Lafourcade, and Violaine Prince. 2002. Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie. In Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 126–135, Nancy, France. ATALA.