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        <title>MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la détection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction)</title>
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        <dateIssued>2017-06</dateIssued>
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            <title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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    <abstract>Les marqueurs de relation conceptuelle sont un moyen efficace de détecter automatiquement en corpus des Contextes Riches en Connaissances. Dans le domaine de la terminologie ou de l‘ingénierie des connaissances, les Contextes Riches en Connaissances peuvent être utiles pour l’élaboration de ressources termino-ontologiques. Bien que la littérature concernant ce sujet soit riche, il n‘existe pas de recensement systématique ni d’évaluation à grande échelle des marqueurs de relation conceptuelle. Pour ces raisons notamment, nous avons constitué une base de marqueurs pour les relations d‘hyperonymie, de méronymie, et de cause, en français. Pour chacun de ces marqueurs, son taux de précision est proposé pour des corpus qui varient en fonction du domaine et du genre textuel.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la détection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction)
%A Lefeuvre, Luce
%A Condamines, Anne
%Y Eshkol-Taravella, Iris
%Y Antoine, Jean-Yves
%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
%D 2017
%8 June
%I ATALA
%C Orléans, France
%G fra
%F lefeuvre-condamines-2017-mar
%X Les marqueurs de relation conceptuelle sont un moyen efficace de détecter automatiquement en corpus des Contextes Riches en Connaissances. Dans le domaine de la terminologie ou de l‘ingénierie des connaissances, les Contextes Riches en Connaissances peuvent être utiles pour l’élaboration de ressources termino-ontologiques. Bien que la littérature concernant ce sujet soit riche, il n‘existe pas de recensement systématique ni d’évaluation à grande échelle des marqueurs de relation conceptuelle. Pour ces raisons notamment, nous avons constitué une base de marqueurs pour les relations d‘hyperonymie, de méronymie, et de cause, en français. Pour chacun de ces marqueurs, son taux de précision est proposé pour des corpus qui varient en fonction du domaine et du genre textuel.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.23/
%P 183-191

Markdown (Informal)

[MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la détection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.23/) (Lefeuvre & Condamines, JEP/TALN/RECITAL 2017)

• MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la détection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction) (Lefeuvre & Condamines, JEP/TALN/RECITAL 2017)

ACL

• Luce Lefeuvre and Anne Condamines. 2017. MAR-REL : une base de marqueurs de relations conceptuelles pour la détection de Contextes Riches en Connaissances (MAR-REL : a conceptual relation markers database for Knowledge-Rich Contexts extraction). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts, pages 183–191, Orléans, France. ATALA.