Auteurs
Schwab, Didier
Lafourcade, Mathieu
Prince, Violaine
Résumé
Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’¡cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.
Mots-clés
vecteur
vecteur conceptuel
segment textuel
antonymie
coefficient de variation
terme
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