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        <title>Induction de règles de correction pour l’étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l‘apprentissage actif</title>
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        <dateIssued>2005-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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    <abstract>Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l‘aide d‘interface conviviale, l‘expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d‘annotation, nous avons utilisé l‘apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l‘annotation du tiers du nombre d‘exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Induction de règles de correction pour l’étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l‘apprentissage actif
%A Amrani, Ahmed
%A Kodratoff, Yves
%A Matte-Tailliez, Oriane
%Y Jardino, Michèle
%S Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2005
%8 June
%I ATALA
%C Dourdan, France
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%F amrani-etal-2005-induction
%X Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l‘aide d‘interface conviviale, l‘expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d‘annotation, nous avons utilisé l‘apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l‘annotation du tiers du nombre d‘exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
%U https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.1/
%P 385-390

Markdown (Informal)

[Induction de règles de correction pour l’étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l’apprentissage actif](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.1/) (Amrani et al., JEP/TALN/RECITAL 2005)

• Induction de règles de correction pour l’étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l’apprentissage actif (Amrani et al., JEP/TALN/RECITAL 2005)

ACL

• Ahmed Amrani, Yves Kodratoff, and Oriane Matte-Tailliez. 2005. Induction de règles de correction pour l’étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l’apprentissage actif. In Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 385–390, Dourdan, France. ATALA.