The purpose of this paper is to identify automatically hypernyms for dictionary entries by exploring their definitions. In order to do this, we propose a weighting methodology that lets us assign to each lexeme a weight in a definition. This fact allows us to predict that lexemes with the highest weight are the closest hypernyms of the defined lexeme in the dictionary. The extracted semantic relation “is-a” is used for the automatic construction of a thesaurus for image indexing and retrieval. We conclude the paper by showing some experimental results to validate our method and by presenting our methodology of automatic thesaurus construction.

Cet article présente une méthodologie d’utilisation du Trésor de la Langue Française informatisée (TLFi) pour l’indexation et la recherche des images fondée sur l’annotation textuelle. Nous utilisons les définitions du TLFi pour la création automatique et l’enrichissement d’un thésaurus à partir des mots-clés de la requête de recherche et des mots-clés attribués à l’image lors de l’indexation. Plus précisement il s’agit d’associer, de façon automatisé, à chaque mot-clé de l’image une liste des mots extraits de ses définitions TLFi pour un domaine donné, en construisant ainsi un arbre hiérarchique. L’approche proposée permet une catégorisation très précise des images, selon les domaines, une indexation de grandes quantités d’images et une recherche rapide.