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Générer des mots clés issus du texte suivant : Estimation de l'homogénéité sémantique pour les Questionnaires à Choix Multiples L'homogénéité sémantique stipule que des termes sont sémantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au cœur de travaux relatifs à la génération automatique de questionnaires à choix multiples, et particulièrement à la sélection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous présentons une méthode d'estimation de l'homogénéité sémantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette méthode est fondée sur une combinaison de plusieurs critères de voisinage et de similarité sémantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre méthode permet d'obtenir une meilleure estimation de l'homogénéité sémantique que les méthodes proposées dans l'état de l'art.
similarité, voisinage sémantique

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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.
relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication

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Indiquer les mots clés du texte : Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.
relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication

Indiquer les mots clés du texte : Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.
relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication
Indiquer les mots clés du texte : Extraction automatique de relations sémantiques dans les dé finitions : approche hybride, construction d'un corpus de relations sémantiques pour le français Cet article présente une expérimentation visant à construire une ressource sémantique pour le français contemporain à partir d'un corpus d'environ un million de définitions tirées de deux ressources lexicographiques (Trésor de la Langue Française, Wiktionary) et d'une ressource encyclopédique (Wikipedia). L'objectif est d'extraire automatiquement dans les définitions différentes relations sémantiques : hyperonymie, synonymie, méronymie, autres relations sémantiques. La méthode suivie combine la précision des patrons lexico-syntaxiques et le rappel des méthodes statistiques, ainsi qu'un traitement inédit de canonisation et de décomposition des énoncés. Après avoir présenté les différentes approches et réalisations existantes, nous détaillons l'architecture du système et présentons les résultats : environ 900 000 relations d'hyperonymie et près de 100 000 relations de synonymie, avec un taux de précision supérieur à 90% sur un échantillon aléatoire de 500 relations. Plus de 2 millions de prédications définitoires ont également été extraites.
relations sémantiques, définition, hyperonymie, synonymie, méronymie, patrons lexico-syntaxiques, prédication
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
thésaurus distributionnels, similarité sémantique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
thésaurus distributionnels, similarité sémantique
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
thésaurus distributionnels, similarité sémantique

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Déclasser les voisins non sémantiques pour améliorer les thésaurus distributionnels La plupart des méthodes d'amélioration des thésaurus distributionnels se focalisent sur les moyens – représentations ou mesures de similarité – de mieux détecter la similarité sémantique entre les mots. Dans cet article, nous proposons un point de vue inverse : nous cherchons à détecter les voisins sémantiques associés à une entrée les moins susceptibles d'être liés sémantiquement à elle et nous utilisons cette information pour réordonner ces voisins. Pour détecter les faux voisins sémantiques d'une entrée, nous adoptons une approche s'inspirant de la désambiguïsation sémantique en construisant un classifieur permettant de différencier en contexte cette entrée des autres mots. Ce classifieur est ensuite appliqué à un échantillon des occurrences des voisins de l'entrée pour repérer ceux les plus éloignés de l'entrée. Nous évaluons cette méthode pour des thésaurus construits à partir de cooccurrents syntaxiques et nous montrons l'intérêt de la combiner avec les méthodes décrites dans (Ferret, 2013b) selon une stratégie de type vote.
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