@inproceedings{lavallee-langlais-2010-apprentissage,
title = "Apprentissage non supervis{\'e} de la morphologie d{'}une langue par g{\'e}n{\'e}ralisation de relations analogiques",
author = "Lavall{\'e}e, Jean-Fran{\c{c}}ois and
Langlais, Philippe",
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.38",
pages = "373--382",
abstract = "Bien que les approches fond{\'e}es sur la th{\'e}orie de l{'}information sont pr{\'e}dominantes dans le domaine de l{'}analyse morphologique non supervis{\'e}e, depuis quelques ann{\'e}es, d{'}autres approches ont gagn{\'e} en popularit{\'e}, dont celles bas{\'e}es sur l{'}analogie formelle. Cette derni{\`e}re reste tout de m{\^e}me marginale due notamment {\`a} son co{\^u}t de calcul {\'e}lev{\'e}. Dans cet article, nous proposons un algorithme bas{\'e} sur l{'}analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de r{\`e}gle de cofacteur qui permet de g{\'e}n{\'e}raliser l{'}information captur{\'e}e par une analogie tout en contr{\^o}lant les temps de traitement. Nous comparons notre syst{\`e}me {\`a} 2 syst{\`e}mes : Morfessor (Creutz {\&} Lagus, 2005), un syst{\`e}me de r{\'e}f{\'e}rence dans de nombreux travaux sur l{'}analyse morphologique et le syst{\`e}me analogique d{\'e}crit par Langlais (2009). Nous en montrons la sup{\'e}riorit{\'e} pour 3 des 5 langues {\'e}tudi{\'e}es ici : le finnois, le turc, et l{'}allemand.",
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<title>Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques</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>Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.</abstract>
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%Y Gagnon, Michel
%S Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
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%X Bien que les approches fondées sur la théorie de l’information sont prédominantes dans le domaine de l’analyse morphologique non supervisée, depuis quelques années, d’autres approches ont gagné en popularité, dont celles basées sur l’analogie formelle. Cette dernière reste tout de même marginale due notamment à son coût de calcul élevé. Dans cet article, nous proposons un algorithme basé sur l’analogie formelle capable de traiter les lexiques volumineux. Nous introduisons pour cela le concept de règle de cofacteur qui permet de généraliser l’information capturée par une analogie tout en contrôlant les temps de traitement. Nous comparons notre système à 2 systèmes : Morfessor (Creutz & Lagus, 2005), un système de référence dans de nombreux travaux sur l’analyse morphologique et le système analogique décrit par Langlais (2009). Nous en montrons la supériorité pour 3 des 5 langues étudiées ici : le finnois, le turc, et l’allemand.
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%P 373-382
Markdown (Informal)
[Apprentissage non supervisé de la morphologie d’une langue par généralisation de relations analogiques](https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-long.38) (Lavallée & Langlais, JEP/TALN/RECITAL 2010)
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