@inproceedings{besancon-etal-2001-integration,
title = "Int{\'e}gration probabiliste de sens dans la repr{\'e}sentation de textes",
author = "Besan{\c{c}}on, Romaric and
Rozenknop, Antoine and
Chappelier, Jean-C{\'e}dric and
Rajman, Martin",
editor = "Maurel, Denis",
booktitle = "Actes de la 8{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
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year = "2001",
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pages = "83--91",
abstract = "Le sujet du pr{\'e}sent article est l{'}int{\'e}gration des sens port{\'e}s par les mots en contexte dans une repr{\'e}sentation vectorielle de textes, au moyen d{'}un mod{\`e}le probabiliste. La repr{\'e}sentation vectorielle consid{\'e}r{\'e}e est le mod{\`e}le DSIR, qui {\'e}tend le mod{\`e}le vectoriel (VS) standard en tenant compte {\`a} la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L{'}int{\'e}gration des sens dans cette repr{\'e}sentation se fait {\`a} l{'}aide d{'}un mod{\`e}le de Champ de Markov avec variables cach{\'e}es, en utilisant une information s{\'e}mantique d{\'e}riv{\'e}e de relations de synonymie extraites d{'}un dictionnaire de synonymes.",
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<title>Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes</title>
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<title>Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.</abstract>
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%A Besançon, Romaric
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%X Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.
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[Intégration probabiliste de sens dans la représentation de textes](https://aclanthology.org/2001.jeptalnrecital-long.6) (Besançon et al., JEP/TALN/RECITAL 2001)
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