@inproceedings{zweigenbaum-etal-2003-apprentissage,
title = "Apprentissage de relations morphologiques en corpus",
author = "Zweigenbaum, Pierre and
Hadouche, Fadila and
Grabar, Natalia",
editor = "Daille, B{\'e}atrice and
Morin, Emmanuel",
booktitle = "Actes de la 10{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
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year = "2003",
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pages = "285--294",
abstract = "Nous proposons une m{\'e}thode pour apprendre des relations morphologiques d{\'e}rivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage compl{\'e}mentaire sur la forme des mots d{\'e}riv{\'e}s. Elle est mise en oeuvre et exp{\'e}riment{\'e}e sur un corpus m{\'e}dical. Les relations obtenues avant filtrage ont une pr{\'e}cision moyenne de 75,6 {\%} au 5000{\`e} rang (fen{\^e}tre de 150 mots). L{'}examen d{\'e}taill{\'e} des d{\'e}riv{\'e}s adjectivaux d{'}un {\'e}chantillon de 633 noms du champ de l{'}anatomie montre une bonne pr{\'e}cision de 85{--}91 {\%} et un rappel mod{\'e}r{\'e} de 32{--}34 {\%}. Nous discutons ces r{\'e}sultats et proposons des pistes pour les compl{\'e}ter.",
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<title>Apprentissage de relations morphologiques en corpus</title>
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<abstract>Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.</abstract>
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%X Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.
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[Apprentissage de relations morphologiques en corpus](https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-long.27) (Zweigenbaum et al., JEP/TALN/RECITAL 2003)
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- Pierre Zweigenbaum, Fadila Hadouche, and Natalia Grabar. 2003. Apprentissage de relations morphologiques en corpus. In Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 285–294, Batz-sur-Mer, France. ATALA.