Chrystel Millon
2005
Acquisition semi-automatique de relations lexicales bilingues (français-anglais) à partir du Web
Stéphanie Léon
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Chrystel Millon
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
Cet article présente une méthode d’acquisition semi-automatique de relations lexicales bilingues (français-anglais) faisant appel à un processus de validation sur le Web. Notre approche consiste d’abord à extraire automatiquement des relations lexicales françaises. Nous générons ensuite leurs traductions potentielles grâce à un dictionnaire électronique. Ces traductions sont enfin automatiquement filtrées à partir de requêtes lancées sur le moteur de recherche Google. Notre évaluation sur 10 mots français très polysémiques montre que le Web permet de constituer ou compléter des bases de données lexicales multilingues, encore trop rares, mais dont l’utilité est pourtant primordiale pour de nombreuses applications, dont la traduction automatique.
2004
Acquisition de relations lexicales désambiguïsées à partir du Web
Chrystel Millon
Actes de la 11ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
Nous montrons dans cet article qu’un pré-étiquetage des usages des mots par un algorithme de désambiguïsation tel qu’HyperLex (Véronis, 2003, 2004) permet d’obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu’elles-mêmes catégorisées en fonction des usages. De plus, cette technique permet d’obtenir des relations pour des usages très peu fréquents, alors qu’une extraction indifférenciée « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fréquents. Nous avons conduit une évaluation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l’un des 10 mots-cibles très polysémiques choisis pour cette expérience, et nous montrons que la précision obtenue est très bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L’analyse des erreurs ouvre des perspectives d’améliorations pour la suite de notre travail de thèse.
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