Clémentine Adam


2014

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Predicting the relevance of distributional semantic similarity with contextual information
Philippe Muller | Cécile Fabre | Clémentine Adam
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

2013

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Evaluer et améliorer une ressource distributionnelle: protocole d’annotation de liens sémantiques en contexte [Evaluating and improving a distributional resource: protocol for in-context annotation of semantic links]
Clémentine Adam | Cécile Fabre | Philippe Muller
Traitement Automatique des Langues, Volume 54, Numéro 1 : Varia [Varia]

2012

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Exploiting naive vs expert discourse annotations: an experiment using lexical cohesion to predict Elaboration / Entity-Elaboration confusions
Clémentine Adam | Marianne Vergez-Couret
Proceedings of the Sixth Linguistic Annotation Workshop

2010

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Une évaluation de l’impact des types de textes sur la tâche de segmentation thématique
Clémentine Adam | Philippe Muller | Cécile Fabre
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Cette étude a pour but de contribuer à la définition des objectifs de la segmentation thématique (ST), en incitant à prendre en considération le paramètre du type de textes dans cette tâche. Notre hypothèse est que, si la ST est certes pertinente pour traiter certains textes dont l’organisation est bien thématique, elle n’est pas adaptée à la prise en compte d’autres modes d’organisation (temporelle, rhétorique), et ne peut pas être appliquée sans précaution à des textes tout-venants. En comparant les performances d’un système de ST sur deux corpus, à organisation thématique “forte” et “faible”, nous montrons que cette tâche est effectivement sensible à la nature des textes.

2009

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Détection de la cohésion lexicale par voisinage distributionnel : application à la segmentation thématique
Clémentine Adam | François Morlane-Hondère
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues

Cette étude s’insère dans le projet VOILADIS (VOIsinage Lexical pour l’Analyse du DIScours), qui a pour objectif d’exploiter des marques de cohésion lexicale pour mettre au jour des phénomènes discursifs. Notre propos est de montrer la pertinence d’une ressource, construite par l’analyse distributionnelle automatique d’un corpus, pour repérer les liens lexicaux dans les textes. Nous désignons par voisins les mots rapprochés par l’analyse distributionnelle sur la base des contextes syntaxiques qu’ils partagent au sein du corpus. Pour évaluer la pertinence de la ressource ainsi créée, nous abordons le problème du repérage des liens lexicaux à travers une application de TAL, la segmentation thématique. Nous discutons l’importance, pour cette tâche, de la ressource lexicale mobilixsée ; puis nous présentons la base de voisins distributionnels que nous utilisons ; enfin, nous montrons qu’elle permet, dans un système de segmentation thématique inspiré de (Hearst, 1997), des performances supérieures à celles obtenues avec une ressource traditionnelle.