@inproceedings{vial-etal-2017-representation,
title = {Repr{\'e}sentation vectorielle de sens pour la d{\'e}sambigu{\"i}sation lexicale {\`a} base de connaissances (Sense Embeddings in Knowledge-Based Word Sense Disambiguation)},
author = {Vial, Lo{\"i}c and
Lecouteux, Benjamin and
Schwab, Didier},
editor = "Eshkol-Taravella, Iris and
Antoine, Jean-Yves",
booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts",
month = "6",
year = "2017",
address = "Orl{\'e}ans, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.18/",
pages = "142--149",
language = "fra",
abstract = {Dans cet article, nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour repr{\'e}senter sous forme vectorielle les sens d`un dictionnaire. Nous utilisons les termes employ{\'e}s dans leur d{\'e}finition en les projetant dans un espace vectoriel, puis en additionnant les vecteurs r{\'e}sultants, avec des pond{\'e}rations d{\'e}pendantes de leur partie du discours et de leur fr{\'e}quence. Le vecteur de sens r{\'e}sultant est alors utilis{\'e} pour trouver des sens reli{\'e}s, permettant de cr{\'e}er un r{\'e}seau lexical de mani{\`e}re automatique. Le r{\'e}seau obtenu est ensuite {\'e}valu{\'e} par rapport au r{\'e}seau lexical de WordNet, construit manuellement. Pour cela nous comparons l`impact des diff{\'e}rents r{\'e}seaux sur un syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"i}sation lexicale bas{\'e} sur la mesure de Lesk. L`avantage de notre m{\'e}thode est qu`elle peut {\^e}tre appliqu{\'e}e {\`a} n`importe quelle langue ne poss{\'e}dant pas un r{\'e}seau lexical comme celui de WordNet. Les r{\'e}sultats montrent que notre r{\'e}seau automatiquement g{\'e}n{\'e}r{\'e} permet d`am{\'e}liorer le score du syst{\`e}me de base, atteignant quasiment la qualit{\'e} du r{\'e}seau de WordNet.}
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<title>Représentation vectorielle de sens pour la désambiguïsation lexicale à base de connaissances (Sense Embeddings in Knowledge-Based Word Sense Disambiguation)</title>
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<title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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<abstract>Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour représenter sous forme vectorielle les sens d‘un dictionnaire. Nous utilisons les termes employés dans leur définition en les projetant dans un espace vectoriel, puis en additionnant les vecteurs résultants, avec des pondérations dépendantes de leur partie du discours et de leur fréquence. Le vecteur de sens résultant est alors utilisé pour trouver des sens reliés, permettant de créer un réseau lexical de manière automatique. Le réseau obtenu est ensuite évalué par rapport au réseau lexical de WordNet, construit manuellement. Pour cela nous comparons l‘impact des différents réseaux sur un système de désambiguïsation lexicale basé sur la mesure de Lesk. L‘avantage de notre méthode est qu‘elle peut être appliquée à n‘importe quelle langue ne possédant pas un réseau lexical comme celui de WordNet. Les résultats montrent que notre réseau automatiquement généré permet d‘améliorer le score du système de base, atteignant quasiment la qualité du réseau de WordNet.</abstract>
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%X Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode pour représenter sous forme vectorielle les sens d‘un dictionnaire. Nous utilisons les termes employés dans leur définition en les projetant dans un espace vectoriel, puis en additionnant les vecteurs résultants, avec des pondérations dépendantes de leur partie du discours et de leur fréquence. Le vecteur de sens résultant est alors utilisé pour trouver des sens reliés, permettant de créer un réseau lexical de manière automatique. Le réseau obtenu est ensuite évalué par rapport au réseau lexical de WordNet, construit manuellement. Pour cela nous comparons l‘impact des différents réseaux sur un système de désambiguïsation lexicale basé sur la mesure de Lesk. L‘avantage de notre méthode est qu‘elle peut être appliquée à n‘importe quelle langue ne possédant pas un réseau lexical comme celui de WordNet. Les résultats montrent que notre réseau automatiquement généré permet d‘améliorer le score du système de base, atteignant quasiment la qualité du réseau de WordNet.
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[Représentation vectorielle de sens pour la désambiguïsation lexicale à base de connaissances (Sense Embeddings in Knowledge-Based Word Sense Disambiguation)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.18/) (Vial et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)
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