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Trouver les mots clés du texte : Application du métalangage de la BDéf au traitement formel de la polysémie Cet article a pour objet le métalangage définitionnel de la base de données lexicale BDéf, plus précisément l’utilisation de ce métalangage dans la modélisation des structures polysémiques du français. La Bdéf encode sous forme de définitions lexicographiques les sens lexicaux d’un sous-ensemble représentatif du lexique du français parmi lequel on compte environ 500 unités polysémiques appartenant aux principales parties du discours. L’article comprend deux sections. La première présente le métalangage de la BDéf et le situe par rapport aux différents types de définitions lexicales, qu’elles soient ou non formelles, qu’elles visent ou non l’informatisation. La seconde section présente une application de la BDéf qui vise à terme à rendre compte de la polysémie régulière du français. On y présente, à partir d’un cas spécifique, la notion de patron de polysémie.
polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale

Trouve les mots clés du texte : Application du métalangage de la BDéf au traitement formel de la polysémie Cet article a pour objet le métalangage définitionnel de la base de données lexicale BDéf, plus précisément l’utilisation de ce métalangage dans la modélisation des structures polysémiques du français. La Bdéf encode sous forme de définitions lexicographiques les sens lexicaux d’un sous-ensemble représentatif du lexique du français parmi lequel on compte environ 500 unités polysémiques appartenant aux principales parties du discours. L’article comprend deux sections. La première présente le métalangage de la BDéf et le situe par rapport aux différents types de définitions lexicales, qu’elles soient ou non formelles, qu’elles visent ou non l’informatisation. La seconde section présente une application de la BDéf qui vise à terme à rendre compte de la polysémie régulière du français. On y présente, à partir d’un cas spécifique, la notion de patron de polysémie.
polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale

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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale
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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale

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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale
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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale

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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale
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polysémie, métalangage définitionnel, Base de données lexicale
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage de relations prédicat-argument pour l'extraction d'information à partir de textes conversationnels Nous présentons les résultats de notre approche d’apprentissage de relations prédicat-argument dans le but de générer des patrons d’extraction pour des textes conversationnels. Notre approche s’effectue en trois étapes incluant la segmentation linguistique des textes pour définir des unités linguistiques à l’instar de la phrase pour les textes bien formés tels que les dépêches journalistiques. Cette étape prend en considération la dimension discursive importante dans ces types de textes. La deuxième étape effectue la résolution des anaphores pronominales en position de sujet. Cela tient compte d’une particularité importante des textes conversationnels : la pronominalisation du thème. Nous montrons que la résolution d’un sous ensemble d’anaphores pronominales améliore l’apprentissage des patrons d’extraction. La troisième utilise des modèles de Markov pour modéliser les séquences de classes de mots et leurs rôles pour un ensemble de relations données. Notre approche expérimentée sur des transcriptions de conversations téléphoniques dans le domaine de la recherche et sauvetage identifie les patrons d’extraction avec un F-score moyen de 73,75 %.
Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage de relations prédicat-argument pour l'extraction d'information à partir de textes conversationnels Nous présentons les résultats de notre approche d’apprentissage de relations prédicat-argument dans le but de générer des patrons d’extraction pour des textes conversationnels. Notre approche s’effectue en trois étapes incluant la segmentation linguistique des textes pour définir des unités linguistiques à l’instar de la phrase pour les textes bien formés tels que les dépêches journalistiques. Cette étape prend en considération la dimension discursive importante dans ces types de textes. La deuxième étape effectue la résolution des anaphores pronominales en position de sujet. Cela tient compte d’une particularité importante des textes conversationnels : la pronominalisation du thème. Nous montrons que la résolution d’un sous ensemble d’anaphores pronominales améliore l’apprentissage des patrons d’extraction. La troisième utilise des modèles de Markov pour modéliser les séquences de classes de mots et leurs rôles pour un ensemble de relations données. Notre approche expérimentée sur des transcriptions de conversations téléphoniques dans le domaine de la recherche et sauvetage identifie les patrons d’extraction avec un F-score moyen de 73,75 %.
Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information
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Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information

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Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information
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Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information
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Indiquer les mots clés du texte : Apprentissage de relations prédicat-argument pour l'extraction d'information à partir de textes conversationnels Nous présentons les résultats de notre approche d’apprentissage de relations prédicat-argument dans le but de générer des patrons d’extraction pour des textes conversationnels. Notre approche s’effectue en trois étapes incluant la segmentation linguistique des textes pour définir des unités linguistiques à l’instar de la phrase pour les textes bien formés tels que les dépêches journalistiques. Cette étape prend en considération la dimension discursive importante dans ces types de textes. La deuxième étape effectue la résolution des anaphores pronominales en position de sujet. Cela tient compte d’une particularité importante des textes conversationnels : la pronominalisation du thème. Nous montrons que la résolution d’un sous ensemble d’anaphores pronominales améliore l’apprentissage des patrons d’extraction. La troisième utilise des modèles de Markov pour modéliser les séquences de classes de mots et leurs rôles pour un ensemble de relations données. Notre approche expérimentée sur des transcriptions de conversations téléphoniques dans le domaine de la recherche et sauvetage identifie les patrons d’extraction avec un F-score moyen de 73,75 %.
Apprentissage de relations prédicat-argument, extraction d’information
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Un analyseur LFG efficace pour le français : SXLFG Dans cet article, nous proposons un nouvel analyseur syntaxique, qui repose sur une variante du modèle Lexical-Functional Grammars (Grammaires Lexicales Fonctionnelles) ou LFG. Cet analyseur LFG accepte en entrée un treillis de mots et calcule ses structures fonctionnelles sur une forêt partagée. Nous présentons également les différentes techniques de rattrapage d’erreurs que nous avons mises en oeuvre. Puis nous évaluons cet analyseur sur une grammaire à large couverture du français dans le cadre d’une utilisation à grande échelle sur corpus variés. Nous montrons que cet analyseur est à la fois efficace et robuste.
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