This paper focuses on the task of word sense disambiguation (WSD) on lexicographic examples relying on the French Lexical Network (fr-LN). For this purpose, we exploit the lexical and relational properties of the network, that we integrated in a feedforward neural WSD model on top of pretrained French BERT embeddings. We provide a comparative study with various models and further show the impact of our approach regarding polysemic units.

Nous présentons l’instrument de navigation Spiderlex, mis au point pour permettre une exploration dynamique des Réseaux Lexicaux du Français et de l’Anglais (RL-fr et RL-en). Spiderlex est à la fois un outil de visualisation des données lexicales et un instrument de travail pour les lexicographes.

Cet article s’inscrit dans les recherches sur l’exploitation de ressources terminologiques pour l’analyse de textes de spécialité, leur annotation et leur indexation. Les ressources en présence sont, d’une part, un thesaurus des Sciences du Langage, le Thesaulangue et, d’autre part, un corpus d’échantillons issus de cinq ouvrages relevant du même domaine. L’article a deux objectifs. Le premier est de déterminer dans quelle mesure les termes de Thesaulangue sont représentés dans les textes. Le second est d’évaluer si les occurrences des unités lexicales correspondant aux termes de Thesaulangue relèvent majoritairement d’emplois terminologiques ou de langue courante. A cette fin, les travaux présentés utilisent une mesure de richesse lexicale telle qu’elle a été définie par Brunet (rapporté dans Muller, 1992) dans le domaine de la lexicométrie, l’indice W. Cette mesure est adaptée afin de mesurer la richesse terminologie (co-occurrents lexicaux et sémantiques qui apparaissent dans Thesaulangue).