@inproceedings{choi-etal-2024-au,
title = "Au-del{\`a} de la performance des mod{\`e}les : la pr{\'e}diction de liens peut-elle enrichir des graphes lexico-s{\'e}mantiques du fran{\c{c}}ais ?",
author = {Choi, Hee-Soo and
Trivedi, Priyansh and
Constant, Mathieu and
Fort, Kar{\"e}n and
Guillaume, Bruno},
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.3/",
pages = "36--49",
language = "fra",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une {\'e}tude sur l`utilisation de mod{\`e}les de pr{\'e}diction de liens pour l`enrichissement de graphes lexico-s{\'e}mantiques du fran{\c{c}}ais. Celle-ci porte sur deux graphes, RezoJDM16k et RL-fr et sept mod{\`e}les de pr{\'e}diction de liens. Nous avons {\'e}tudi{\'e} les pr{\'e}dictions du mod{\`e}le le plus performant, afin d`extraire de potentiels nouveaux triplets en utilisant un score de confiance que nous avons {\'e}valu{\'e} avec des annotations manuelles. Nos r{\'e}sultats mettent en {\'e}vidence des avantages diff{\'e}rentspour le graphe dense RezoJDM16k par rapport {\`a} RL-fr, plus clairsem{\'e}. Si l`ajout de nouveaux triplets {\`a} RezoJDM16k offre des avantages limit{\'e}s, RL-fr peut b{\'e}n{\'e}ficier substantiellement de notre approche."
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="choi-etal-2024-au">
<titleInfo>
<title>Au-delà de la performance des modèles : la prédiction de liens peut-elle enrichir des graphes lexico-sémantiques du français ?</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Hee-Soo</namePart>
<namePart type="family">Choi</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Priyansh</namePart>
<namePart type="family">Trivedi</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Mathieu</namePart>
<namePart type="family">Constant</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Karën</namePart>
<namePart type="family">Fort</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Bruno</namePart>
<namePart type="family">Guillaume</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2024-07</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">fra</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Mathieu</namePart>
<namePart type="family">Balaguer</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Nihed</namePart>
<namePart type="family">Bendahman</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Lydia-Mai</namePart>
<namePart type="family">Ho-dac</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Julie</namePart>
<namePart type="family">Mauclair</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Jose</namePart>
<namePart type="family">G Moreno</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Julien</namePart>
<namePart type="family">Pinquier</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA and AFPC</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Toulouse, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>Cet article présente une étude sur l‘utilisation de modèles de prédiction de liens pour l‘enrichissement de graphes lexico-sémantiques du français. Celle-ci porte sur deux graphes, RezoJDM16k et RL-fr et sept modèles de prédiction de liens. Nous avons étudié les prédictions du modèle le plus performant, afin d‘extraire de potentiels nouveaux triplets en utilisant un score de confiance que nous avons évalué avec des annotations manuelles. Nos résultats mettent en évidence des avantages différentspour le graphe dense RezoJDM16k par rapport à RL-fr, plus clairsemé. Si l‘ajout de nouveaux triplets à RezoJDM16k offre des avantages limités, RL-fr peut bénéficier substantiellement de notre approche.</abstract>
<identifier type="citekey">choi-etal-2024-au</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.3/</url>
</location>
<part>
<date>2024-7</date>
<extent unit="page">
<start>36</start>
<end>49</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T Au-delà de la performance des modèles : la prédiction de liens peut-elle enrichir des graphes lexico-sémantiques du français ?
%A Choi, Hee-Soo
%A Trivedi, Priyansh
%A Constant, Mathieu
%A Fort, Karën
%A Guillaume, Bruno
%Y Balaguer, Mathieu
%Y Bendahman, Nihed
%Y Ho-dac, Lydia-Mai
%Y Mauclair, Julie
%Y G Moreno, Jose
%Y Pinquier, Julien
%S Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position
%D 2024
%8 July
%I ATALA and AFPC
%C Toulouse, France
%G fra
%F choi-etal-2024-au
%X Cet article présente une étude sur l‘utilisation de modèles de prédiction de liens pour l‘enrichissement de graphes lexico-sémantiques du français. Celle-ci porte sur deux graphes, RezoJDM16k et RL-fr et sept modèles de prédiction de liens. Nous avons étudié les prédictions du modèle le plus performant, afin d‘extraire de potentiels nouveaux triplets en utilisant un score de confiance que nous avons évalué avec des annotations manuelles. Nos résultats mettent en évidence des avantages différentspour le graphe dense RezoJDM16k par rapport à RL-fr, plus clairsemé. Si l‘ajout de nouveaux triplets à RezoJDM16k offre des avantages limités, RL-fr peut bénéficier substantiellement de notre approche.
%U https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.3/
%P 36-49
Markdown (Informal)
[Au-delà de la performance des modèles : la prédiction de liens peut-elle enrichir des graphes lexico-sémantiques du français ?](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.3/) (Choi et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
ACL