@inproceedings{ferret-2018-des,
title = "Des pseudo-sens pour am{\'e}liorer l{'}extraction de synonymes {\`a} partir de plongements lexicaux (Pseudo-senses for improving the extraction of synonyms from word embeddings)",
author = "Ferret, Olivier",
editor = "S{\'e}billot, Pascale and
Claveau, Vincent",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
month = "5",
year = "2018",
address = "Rennes, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.19",
pages = "365--374",
abstract = "Au-del{\`a} des mod{\`e}les destin{\'e}s {\`a} construire des plongements lexicaux {\`a} partir de corpus, des m{\'e}thodes de sp{\'e}cialisation de ces repr{\'e}sentations selon diff{\'e}rentes orientations ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es. Une part importante d{'}entre elles repose sur l{'}utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle m{\'e}thode de sp{\'e}cialisation de plongements lexicaux focalis{\'e}e sur la similarit{\'e} s{\'e}mantique et op{\'e}rant sans connaissances externes. Pseudofit s{'}appuie sur la notion de pseudo-sens afin d{'}obtenir plusieurs repr{\'e}sentations pour un m{\^e}me mot et utilise cette pluralit{\'e} pour rendre plus g{\'e}n{\'e}riques les plongements initiaux. Nous illustrons l{'}int{\'e}r{\^e}t de Pseudofit pour l{'}extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre diff{\'e}rentes variantes visant {\`a} en am{\'e}liorer les r{\'e}sultats.",
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<title>Des pseudo-sens pour améliorer l’extraction de synonymes à partir de plongements lexicaux (Pseudo-senses for improving the extraction of synonyms from word embeddings)</title>
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<title>Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN</title>
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<abstract>Au-delà des modèles destinés à construire des plongements lexicaux à partir de corpus, des méthodes de spécialisation de ces représentations selon différentes orientations ont été proposées. Une part importante d’entre elles repose sur l’utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle méthode de spécialisation de plongements lexicaux focalisée sur la similarité sémantique et opérant sans connaissances externes. Pseudofit s’appuie sur la notion de pseudo-sens afin d’obtenir plusieurs représentations pour un même mot et utilise cette pluralité pour rendre plus génériques les plongements initiaux. Nous illustrons l’intérêt de Pseudofit pour l’extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre différentes variantes visant à en améliorer les résultats.</abstract>
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%X Au-delà des modèles destinés à construire des plongements lexicaux à partir de corpus, des méthodes de spécialisation de ces représentations selon différentes orientations ont été proposées. Une part importante d’entre elles repose sur l’utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle méthode de spécialisation de plongements lexicaux focalisée sur la similarité sémantique et opérant sans connaissances externes. Pseudofit s’appuie sur la notion de pseudo-sens afin d’obtenir plusieurs représentations pour un même mot et utilise cette pluralité pour rendre plus génériques les plongements initiaux. Nous illustrons l’intérêt de Pseudofit pour l’extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre différentes variantes visant à en améliorer les résultats.
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[Des pseudo-sens pour améliorer l’extraction de synonymes à partir de plongements lexicaux (Pseudo-senses for improving the extraction of synonyms from word embeddings)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.19) (Ferret, JEP/TALN/RECITAL 2018)
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