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    • 2019 (6)
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The output of this prediction is a set of pairs in which the first entries are semantic relations and the second entries are the probabilities of existence of such relations. Due to the statement of the problem we choose the random forest (RF) predictor classifier approach to tackle this problem. We take for granted the existing semantic relations, for training/test dataset, gathered and validated by crowdsourcing. We describe how all of the mentioned ideas can be followed after using the node2vec approach in the feature extraction phase. We show how this approach can lead to acceptable results. ; Cette étude porte sur la prédiction de six relations sémantiques manquantes (telles que is_a et has_part) entre deux noeuds de RezoJDM, un réseau lexico-sémantique pour le français. Le résultat de cette prédiction est un ensemble de paires dans lesquelles les premières entrées sont des relations sémantiques et les secondes sont les probabilités d'existence de la relation. En raison de l'énoncé du problème, nous avons choisi d'utiliser un classifieur de forêt aléatoire pour le résoudre. Nous exploitons RezoJDM pour en extraire les relations sémantiques et construire nos données d'entraînement/test. Nous expliquons en quoi les idées développées peuvent être utilisées après l'utilisation de l'approche node2vec dans la phase de feature extraction. Nous montrons finalement comment cette approche conduit à des résultats prometteurs. Mots-clés. Apprentissage automatique, apprentissage supervisé, prédiction de relations sémantiques, classifieur de forêts aléatoires, réseau lexico-sémantique, traitement du langage naturel. Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; Computational Semantics; Lexical-Semantic Network; Machine Learning; Natural Language Processing; Random Forest Classifier; Semantic Relation Prediction; Supervised Learning URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02356649/file/paper_Cousot__Mirzapour_Ragheb_PRAXILING2019.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02356649/document https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02356649 BASE Hide details 2 A computational account of virtual travelers in the Montagovian generative lexicon Lefeuvre-Halftermeyer, Anaïs; Moot, Richard; Retoré, Christian In: The Semantics of Dynamic Space in French ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02093536 ; Michel Aurnague; Dejan Stosic. The Semantics of Dynamic Space in French, John Benjamins, pp.407-450, 2019, Part IV. Formal and computational aspects of motion-based narrations, 9789027203205. ⟨10.1075/hcp.66.09lef⟩ ; https://benjamins.com/catalog/hcp.66.09lef (2019) BASE Show details 3 Towards TreeLex++: Syntactico-Semantic Lexical Resource for French Kupść, Anna; Haas, Pauline; Marin, Rafael... In: Language & Technology Conference ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02120183 ; Language & Technology Conference, May 2019, Poznan, Poland (2019) BASE Show details 4 Častotnoe povedenie prilagatelʹnych cveta v russkich poėtičeskich tekstach : = Frequency behavior of color adjectives in Russian poetic texts Masevič, Andrej C.; Zacharov, Viktor P. In: Novosibirskij gosudarstvennyj universitet. Vestnik Novosibirskogo Gosudarstvennogo Universiteta. Serija lingvistika i mežkul'turnaja kommunikacija. - Novosibirsk 17 (2019) 1, 21-48 BLLDB Show details 5 Ispolʹzovanie mer semantičeskoj blizosti dlja raspoznavanija koreferencii v russkom jazyke : = Using semantic relatedness measures in coreference resolution for Russian Azerkovich, Ilya In: Novosibirskij gosudarstvennyj universitet. Vestnik Novosibirskogo Gosudarstvennogo Universiteta. Serija lingvistika i mežkul'turnaja kommunikacija. - Novosibirsk 17 (2019) 1, 65-77 BLLDB Show details 6 Augmentic Compositional Models for Knowledge Base Completion Using Gradient Representations Lalisse, Matthias R; Smolensky, Paul In: Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (2019) BASE Show details

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