CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique

Indiquer les mots clés du texte : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
Indiquer les mots clés du texte : Acquisition et évaluation sur corpus de propriétés de sous-catégorisation syntaxique Cette étude est menée dans le cadre du développement de l’analyseur syntaxique de corpus Syntex et porte sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels. Les données de sous-catégorisation syntaxique exploitées par Syntex pour la désambiguïsation se présentent sous la forme de probabilités de sous-catégorisation (que telle unité lexicale - verbe, nom ou adjectif - se construise avec telle préposition). Elles sont acquises automatiquement à partir d’un corpus de 200 millions de mots, étiqueté et partiellement analysé syntaxiquement. Pour évaluer ces données, nous utilisons 4 corpus de test de genres variés, sur lesquels nous avons annoté à la main plusieurs centaines de cas de rattachement prépositionnels ambigus. Nous testons plusieurs stratégies de désambiguïsation, une stratégie de base, une stratégie endogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation spécifiques acquises à partir du corpus en cours de traitement, une stratégie exogène qui exploite des propriétés de sous-catégorisation génériques acquises à partir du corpus de 200 millions de mots, et enfin une stratégie mixte qui utilisent les deux types de ressources. L’analyse des résultats montre que la stratégie mixte est la meilleure, et que les performances de l’analyseur sur la tâche de désambiguïsation des rattachements prépositionnels varient selon les corpus de 79.4 % à 87.2 %.
sous-catégorisation syntaxique, analyse syntaxique
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles

Isoler les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
Isole les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles

Isolez les mots clés importants du texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
Dégager des mots clés dans le texte : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles

Dégage des mots clés dans le texte : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles

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Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles

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Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles

Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
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Apprentissage actif, Apprentissage de règles

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Apprentissage actif, Apprentissage de règles
Indiquer les mots clés du texte : Induction de règles de correction pour l'étiquetage morphosyntaxique de la littérature de biologie en utilisant l'apprentissage actif Dans le contexte de l’étiquetage morphosyntaxique des corpus de spécialité, nous proposons une approche inductive pour réduire les erreurs les plus difficiles et qui persistent après étiquetage par le système de Brill. Nous avons appliqué notre système sur deux types de confusions. La première confusion concerne un mot qui peut avoir les étiquettes ‘verbe au participe passé’, ‘verbe au passé’ ou ‘adjectif’. La deuxième confusion se produit entre un nom commun au pluriel et un verbe au présent, à la 3ème personne du singulier. A l’aide d’interface conviviale, l’expert corrige l’étiquette du mot ambigu. A partir des exemples annotés, nous induisons des règles de correction. Afin de réduire le coût d’annotation, nous avons utilisé l’apprentissage actif. La validation expérimentale a montré une amélioration de la précision de l’étiquetage. De plus, à partir de l’annotation du tiers du nombre d’exemples, le niveau de précision réalisé est équivalent à celui obtenu en annotant tous les exemples.
Apprentissage actif, Apprentissage de règles
Extraire les mots clés importants du texte suivant : 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

Extrais les mots clés importants du texte suivant : 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

Extrayez les mots clés importants du texte suivant : 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
Isoler les mots clés importants du texte suivant : 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.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : 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.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : 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.
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Dégager des mots clés dans le 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.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : 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.
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