@inproceedings{denis-sagot-2010-exploitation,
title = "Exploitation d{'}une ressource lexicale pour la construction d{'}un {\'e}tiqueteur morpho-syntaxique {\'e}tat-de-l{'}art du fran{\c{c}}ais",
author = "Denis, Pascal and
Sagot, Beno{\^\i}t",
editor = "Langlais, Philippe and
Gagnon, Michel",
booktitle = "Actes de la 17e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jul,
year = "2010",
address = "Montr{\'e}al, Canada",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-long.3",
pages = "21--30",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente MEltfr, un {\'e}tiqueteur morpho-syntaxique automatique du fran{\c{c}}ais. Il repose sur un mod{\`e}le probabiliste s{\'e}quentiel qui b{\'e}n{\'e}ficie d{'}informations issues d{'}un lexique exog{\`e}ne, {\`a} savoir le Lefff. Evalu{\'e} sur le FTB, MEltfr atteint un taux de pr{\'e}cision de 97.75{\%} (91.36{\%} sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 {\'e}tiquettes. Ceci correspond {\`a} une diminution du taux d{'}erreur de 18{\%} (36.1{\%} sur les mots inconnus) par rapport au m{\^e}me mod{\`e}le sans couplage avec le Lefff. Nous {\'e}tudions plus en d{\'e}tail la contribution de cette ressource, au travers de deux s{\'e}ries d{'}exp{\'e}riences. Celles-ci font appara{\^\i}tre en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu{'}une mod{\'e}lisation plus fine du contexte droit des mots.",
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<title>Exploitation d’une ressource lexicale pour la construction d’un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l’art du français</title>
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<title>Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>Cet article présente MEltfr, un étiqueteur morpho-syntaxique automatique du français. Il repose sur un modèle probabiliste séquentiel qui bénéficie d’informations issues d’un lexique exogène, à savoir le Lefff. Evalué sur le FTB, MEltfr atteint un taux de précision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 étiquettes. Ceci correspond à une diminution du taux d’erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au même modèle sans couplage avec le Lefff. Nous étudions plus en détail la contribution de cette ressource, au travers de deux séries d’expériences. Celles-ci font apparaître en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu’une modélisation plus fine du contexte droit des mots.</abstract>
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%X Cet article présente MEltfr, un étiqueteur morpho-syntaxique automatique du français. Il repose sur un modèle probabiliste séquentiel qui bénéficie d’informations issues d’un lexique exogène, à savoir le Lefff. Evalué sur le FTB, MEltfr atteint un taux de précision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 étiquettes. Ceci correspond à une diminution du taux d’erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au même modèle sans couplage avec le Lefff. Nous étudions plus en détail la contribution de cette ressource, au travers de deux séries d’expériences. Celles-ci font apparaître en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu’une modélisation plus fine du contexte droit des mots.
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[Exploitation d’une ressource lexicale pour la construction d’un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l’art du français](https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-long.3) (Denis & Sagot, JEP/TALN/RECITAL 2010)
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