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Participation de Berger-Levrault (BL.Research) à DEFT 2021 : de l’apprentissage des seuils de validation à la classification multi-labels de documents
In: Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT) ; Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265918 ; Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.82-94 (2021)
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Extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie dans un corpus métier
In: Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale ; Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265877 ; Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.162-170 (2021)
Abstract: International audience ; Nous nous intéressons dans cet article à l’extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie à partir d’un corpus de spécialités métier. Le corpus regroupe des ouvrages et articles en français d’expertise juridique et a été partiellement annoté en termes-clés par des experts. Nous prétraitons ces annotations afin de pouvoir les retrouver dans ce corpus et obtenir un concept général pour extraire les relations entre ces termes. Nous décrivons une étude expérimentale qui compare plusieurs méthodes de classification appliquées sur des vecteurs de relations construits à partir d’un modèle Word2Vec. Nous comparons les résultats obtenus grâce à un jeu de données construit à partir de relations d’hyperonymie tirées d’un réseau lexico-sémantique français que nous inversons pour obtenir les relations d’hyponymie. Nos résultats montrent que nous obtenons une classification pouvant atteindre un taux d'exactitude de 92 %.
Keyword: [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; apprentissage automatique; classification; Extraction de relations d’hyperonymie et d’hyponymie; réseau lexicosémantique; Word2Vec
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265877
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265877/file/16.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265877/document
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