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Génère des mots clés issus du texte suivant : Induction de sens pour enrichir des ressources lexicales En traitement automatique des langues, les ressources lexico-sémantiques ont été incluses dans un grand nombre d’applications. La création manuelle de telles ressources est consommatrice de temps humain et leur couverture limitée ne permet pas toujours de couvrir les besoins des applications. Ce problème est encore plus important pour les langues moins dotées que le français ou l’anglais. L’induction de sens présente dans ce cadre une piste intéressante. À partir d’un corpus de texte, il s’agit d’inférer les sens possibles pour chacun des mots qui le composent. Nous étudions dans cet article une approche basée sur une représentation vectorielle pour chaque occurrence d’un mot correspondant à ses voisins. À partir de cette représentation, construite sur un corpus en bengali, nous comparons plusieurs approches de classification non-supervisées (k-moyennes, regroupement hiérarchique et espérance-maximisation) des occurrences d’un mot pour déterminer les différents sens qu’il peut prendre. Nous comparons nos résultats au Bangla WordNet ainsi qu’à une référence établie pour l’occasion. Nous montrons que cette méthode permet de trouver des sens qui ne se trouvent pas dans le Bangla WordNet.
Induction de sens, bengali, Classification non-supervisée

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dictionnaire, grammaire, ressources, mots composés

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : ORTOLANG : une infrastructure de mutualisation de ressources linguistiques écrites et orales Nous proposons une démonstration de la Plateforme de l’Equipex ORTOLANG (Open Resources and Tools for LANGuage : www.ortolang.fr) en cours de mise en place dans le cadre du programme d’investissements d’avenir (PIA) lancé par le gouvernement français. S’appuyant entre autres sur l’existant des centres de ressources CNRTL (Centre National de Ressources Textuelles et Lexicales : www.cnrtl.fr) et SLDR (Speech and Language Data Repository : http://sldr.org/), cette infrastructure a pour objectif d’assurer la gestion, la mutualisation, la diffusion et la pérennisation de ressources linguistiques de type corpus, dictionnaires, lexiques et outils de traitement de la langue, avec une focalisation particulière sur le français et les langues de France.
Ortolang, mutualisation, ressources linguistiques, plateforme, corpus

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Utilisabilité d'une ressource propriétaire riche dans le cadre de la classification de documents Dans ce papier, nous nous intéressons à l’utilisation d’une ressource linguistique propriétaire riche pour une tâche de classification. L'objectif est ici de mesurer l'impact de l'ajout de ces ressources sur cette tâche en termes de performances. Nous montrons que l’utilisation de cette ressource en temps que traits supplémentaires de classification apporte un réel avantage pour un ajout très modéré en termes de nombre de traits.
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