@inproceedings{bernier-colborne-drouin-2016-combiner,
title = "Combiner des mod{\`e}les s{\'e}mantiques distributionnels pour mieux d{\'e}tecter les termes {\'e}voquant le m{\^e}me cadre s{\'e}mantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame)",
author = "Bernier-Colborne, Gabriel and
Drouin, Patrick",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)",
month = "7",
year = "2016",
address = "Paris, France",
publisher = "AFCP - ATALA",
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pages = "381--388",
abstract = "Nous utilisons des mod{\`e}les s{\'e}mantiques distributionnels pour d{\'e}tecter des termes qui {\'e}voquent le m{\^e}me cadre s{\'e}mantique. Dans cet article, nous v{\'e}rifions si une combinaison de diff{\'e}rents mod{\`e}les permet d{'}obtenir une pr{\'e}cision plus {\'e}lev{\'e}e qu{'}un mod{\`e}le unique. Nous mettons {\`a} l{'}{\'e}preuve plusieurs m{\'e}thodes simples pour combiner les mesures de similarit{\'e} calcul{\'e}es {\`a} partir de chaque mod{\`e}le. Les r{\'e}sultats indiquent qu{'}on obtient syst{\'e}matiquement une augmentation de la pr{\'e}cision par rapport au meilleur mod{\`e}le unique en combinant des mod{\`e}les diff{\'e}rents.",
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<title>Combiner des modèles sémantiques distributionnels pour mieux détecter les termes évoquant le même cadre sémantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame)</title>
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<title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)</title>
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%T Combiner des modèles sémantiques distributionnels pour mieux détecter les termes évoquant le même cadre sémantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame)
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%X Nous utilisons des modèles sémantiques distributionnels pour détecter des termes qui évoquent le même cadre sémantique. Dans cet article, nous vérifions si une combinaison de différents modèles permet d’obtenir une précision plus élevée qu’un modèle unique. Nous mettons à l’épreuve plusieurs méthodes simples pour combiner les mesures de similarité calculées à partir de chaque modèle. Les résultats indiquent qu’on obtient systématiquement une augmentation de la précision par rapport au meilleur modèle unique en combinant des modèles différents.
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Markdown (Informal)
[Combiner des modèles sémantiques distributionnels pour mieux détecter les termes évoquant le même cadre sémantique (Combining distributional semantic models to improve the identification of terms that evoke the same semantic frame)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-poster.9) (Bernier-Colborne & Drouin, JEP/TALN/RECITAL 2016)
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