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        <title>Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l’aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé</title>
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        <dateIssued>2007-06</dateIssued>
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            <title>Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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            <namePart type="given">Nabil</namePart>
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    <abstract>L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d’explorer des séquences de phénomènes alors qu’on a tendance à se focaliser sur l’analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l’analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l’aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé
%A Recanati, Catherine
%A Rogovschi, Nicoleta
%Y Hathout, Nabil
%Y Muller, Philippe
%S Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
%D 2007
%8 June
%I ATALA
%C Toulouse, France
%G French
%F recanati-rogovschi-2007-enchainements
%X L’apprentissage non supervisé permet la découverte de catégories initialement inconnues. Les techniques actuelles permettent d’explorer des séquences de phénomènes alors qu’on a tendance à se focaliser sur l’analyse de phénomènes isolés ou sur la relation entre deux phénomènes. Elles offrent ainsi de précieux outils pour l’analyse de données organisées en séquences, et en particulier, pour la découverte de structures textuelles. Nous présentons ici les résultats d’une première tentative de les utiliser pour inspecter les suites de verbes provenant de phrases de récits d’accident de la route. Les verbes étaient encodés comme paires (cat, temps), où cat représente la catégorie aspectuelle d’un verbe, et temps son temps grammatical. L’analyse, basée sur une approche originale, a fourni une classification des enchaînements de deux verbes successifs en quatre groupes permettant de segmenter les textes. Nous donnons ici une interprétation de ces groupes à partir de statistiques sur des annotations sémantiques indépendantes.
%U https://aclanthology.org/2007.jeptalnrecital-long.35
%P 355-364

Markdown (Informal)

[Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l’aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé](https://aclanthology.org/2007.jeptalnrecital-long.35) (Recanati & Rogovschi, JEP/TALN/RECITAL 2007)

• Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l’aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé (Recanati & Rogovschi, JEP/TALN/RECITAL 2007)

ACL

• Catherine Recanati and Nicoleta Rogovschi. 2007. Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l’aspect utilisant des techniques d’apprentissage non supervisé. In Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 355–364, Toulouse, France. ATALA.