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<title><string language="fre"><![CDATA[03c - Désambiguïsation lexicale à base de connaissances par sélection distributionnelle et traits sémantiques (Article RECITAL) (taln2015)]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015
Session Désambiguïsation
Désambiguïsation lexicale à base de connaissances par sélection distributionnelle et traits sémantiques (Article RECITAL)
Mokhtar Boumedyen Billami
Résumé : La désambiguïsation lexicale permet d’améliorer de nombreuses 
applications en traitement automatique des langues (TAL) comme la 
recherche d’information, l’extraction d’information, la traduction 
automatique, ou la simplification lexicale de textes. Schématiquement, 
il s’agit de choisir quel est le sens le plus approprié pour chaque mot 
d’un texte. Une des approches classiques consiste à estimer la 
similarité sémantique qui existe entre les sens de deux mots puis de 
l’étendre à l’ensemble des mots du texte. La méthode la plus directe 
donne un score de similarité à toutes les paires de sens de mots puis 
choisit la chaîne de sens qui retourne le meilleur score (on imagine la 
complexité exponentielle liée à cette approche exhaustive). Dans cet 
article, nous proposons d’utiliser une méta-heuristique d’optimisation 
combinatoire qui consiste à choisir une fenêtre contenant les voisins 
les plus proches par sélection distributionnelle autour du mot à 
désambiguïser. Le test et l’évaluation de notre méthode portent sur un 
corpus écrit en langue française en se servant du réseau sémantique 
BabelNet. Le taux d’exactitude obtenu est de 78% sur l’ensemble des noms
et des verbes choisis pour l’évaluation.]]></string></description>
<keyword><string language="fre"><![CDATA[traitement automatique du langage naturel]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[taln2015]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[Désambiguïsation]]></string></keyword>
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