pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Lifelong learning et syst\`emes de dialogue : d\'efinition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion )
Authors: Mathilde Veron
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Chatbot, Lifelong learning

Le but de cet article est de d{\'e}finir comment le Lifelong Learning (LL) pourrait {\^e}tre appliqu{\'e} aux syst{\`e}mes de dialogue orient{\'e}s t{\^a}che. Un syst{\`e}me de dialogue devrait {\^e}tre en mesure d{'}apprendre de nouvelles connaissances, apr{\`e}s avoir {\'e}t{\'e} d{\'e}ploy{\'e}, et ceci de mani{\`e}re continue gr{\^a}ce {\`a} ses interactions avec l{'}utilisateur. Nous identifions ainsi deux aspects s{'}appliquant {\`a} un tel syst{\`e}me : l{'}am{\'e}lioration de ses capacit{\'e}s conversationnelles, et l{'}enrichissement de sa base de connaissances. Nous appliquons ces id{\'e}es {\`a} un chatbot d{\'e}velopp{\'e} dans le cadre du projet LIHLITH. Nous montrons ainsi qu{'}un tel syst{\`e}me doit {\^e}tre capable (1) de d{\'e}tecter la pr{\'e}sence d{'}une situation inconnue (2) de d{\'e}cider quand et comment interagir avec l{'}utilisateur afin d{'}extraire de nouvelles connaissances et (3) de s{'}adapter {\`a} ces nouvelles connaissances, tout en consid{\'e}rant la fiabilit{\'e} de celles-ci.
M\'ethodes de repr\'esentation de la langue pour l'analyse syntaxique multilingue (Language representation methods for multilingual syntactic parsing )
Authors: Manon Scholivet
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: SENTER

L{'}existence de mod{\`e}les universels pour d{\'e}crire la syntaxe des langues a longtemps {\'e}t{\'e} d{\'e}battue. L{'}apparition de ressources comme le World Atlas of Language Structures et les corpus des Universal Dependencies rend possible l{'}{\'e}tude d{'}une grammaire universelle pour l{'}analyse syntaxique en d{\'e}pendances. Notre travail se concentre sur l{'}{\'e}tude de diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations des langues dans des syst{\`e}mes multilingues appris sur des corpus arbor{\'e}s de 37 langues. Nos tests d{'}analyse syntaxique montrent que repr{\'e}senter la langue dont est issu chaque mot permet d{'}obtenir de meilleurs r{\'e}sultats qu{'}en cas d{'}un apprentissage sur une simple concat{\'e}nation des langues. En revanche, l{'}utilisation d{'}un vecteur pour repr{\'e}senter la langue ne permet pas une am{\'e}lioration {\'e}vidente des r{\'e}sultats dans le cas d{'}une langue n{'}ayant pas du tout de donn{\'e}es d{'}apprentissage.
Parsing des textes journalistiques en serbe \`a l'aide du logiciel Talismane (Parsing of newspaper texts in Serbian using Talismane)
Authors: Dusica Terzic
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Cet article pr{\'e}sente la cr{\'e}ation d{'}un treebank journalistique serbe, ParCoJour. Il est compos{\'e} de 30K tokens et dot{\'e} de trois couches d{'}annotation : {\'e}tiquetage morphosyntaxique, lemmatisation et annotation syntaxique. Une fois construit, ParCoJour a {\'e}t{\'e} utilis{\'e} dans trois exp{\'e}riences afin d{'}{\'e}valuer l{'}impact du domaine textuel sur le parsing du serbe en comparant les performances de Talismane, un syst{\`e}me par apprentissage automatique, sur deux types de corpus, journalistique et litt{\'e}raire : 1) parsing du corpus journalistique avec un mod{\`e}le entra{\^\i}n{\'e} sur le corpus journalistique ; 2) parsing du corpus journalistique avec un mod{\`e}le entra{\^\i}n{\'e} sur le corpus litt{\'e}raire ; 3) parsing du corpus litt{\'e}raire avec un mod{\`e}le entra{\^\i}n{\'e} sur le corpus journalistique. Les r{\'e}sultats sont compar{\'e}s {\`a} ceux o{\`u} les deux corpus relevaient du domaine litt{\'e}raire. Le changement de domaine textuel dans la deuxi{\`e}me et la troisi{\`e}me exp{\'e}rience entra{\^\i}ne une baisse des performances, mais les r{\'e}sultats de parsing restent satisfaisants.
Vers la traduction automatique d'adverbiaux temporels du fran\ccais vers la langue des signes fran\ccaise (Towards the automatic translation of temporal adverbials from French to French sign language)
Authors: S Bellato, ra
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Nous pr{\'e}sentons ici de premiers travaux abordant la question de r{\`e}gles de passage entre deux formalismes d{\'e}crivant la s{\'e}mantique d{'}adverbiaux temporels respectivement pour le fran{\c{c}}ais et pour la Langue des Signes Fran{\c{c}}aise (LSF). Ces travaux prennent place dans une vis{\'e}e de traduction automatique d{'}une langue vers l{'}autre. Nous nous appuyons sur un corpus rassemblant 95 adverbiaux temporels du fran{\c{c}}ais traduits par trois locuteurs de la LSF.
Apporter des connaissances s\'emantiques \`a un jeu de pictogrammes destin\'e \`a des personnes en situation de handicap : Un ensemble de liens entre Princeton WordNet et Arasaac, Arasaac-WN (Giving semantic knowledge to a set of pictograms for people with disabilities : a set of links between WordNet and Arasaac, Arasaac-WN )
Authors: Didier Schwab, Pauline Trial, Vaschalde C{\'e}line, Lo{\"\i}c Vial, Benjamin Lecouteux
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Cet article pr{\'e}sente une ressource qui fait le lien entre WordNet et Arasaac, la plus grande base de pictogrammes librement disponible. Cette ressource est particuli{\`e}rement int{\'e}ressante pour la cr{\'e}ation d{'}applications visant l{'}aide aux personnes en situation de handicap cognitif.
Cameli@ : analyses automatiques d'e-mails pour am\'eliorer la relation client (Cameli@ : automatic e-mail analysis to improve the customer relationship )
Authors: Guillaume Dubuisson Duplessis, Sofiane Kerroua, Ludivine Kuznik, Anne-Laure Gu{\'e}net
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente un syst{\`e}me actuellement en production d{'}analyses automatiques d{'}emails en fran{\c{c}}ais incluant des analyses th{\'e}matiques, des analyses de l{'}opinion, des t{\^a}ches d{'}extraction d{'}information et une t{\^a}che de pseudo-anonymisation.
D\'emonstrateur en-ligne du projet ANR PARSEME-FR sur les expressions polylexicales (On-line demonstrator of the PARSEME-FR project on multiword expressions)
Authors: Marine Schmitt, Elise Moreau, Mathieu Constant, Agata Savary
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Nous pr{\'e}sentons le d{\'e}monstrateur en-ligne du projet ANR PARSEME-FR d{\'e}di{\'e} aux expressions polylexicales. Il inclut diff{\'e}rents outils d{'}identification de telles expressions et un outil d{'}exploration des ressources linguistiques de ce projet.
SylNews, un agr\'efilter multilingue (SylNews, a multilingual aggrefilter)
Authors: Olivier Hamon, K{\'e}vin Espasa, Sara Quispe
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: es-en

Depuis plusieurs ann{\'e}es, Syllabs int{\`e}gre de nombreux composants au sein d{'}un agr{\'e}filter, utilisant des technologies d{'}extraction d{'}information d{\'e}velopp{\'e}es en interne et dans un contexte multilingue. Originellement con{\c{c}}u pour agr{\'e}ger des contenus issus de la presse, SylNews peut {\^e}tre utilis{\'e} {\`a} des fins de veille, pour explorer des contenus, ou pour identifier d{'}une mani{\`e}re plus globale les sujets chauds de l{'}ensemble ou d{'}une partie des contenus stock{\'e}s.
Interpr\'etation et visualisation contextuelle de NOTAMs (messages aux navigants a\'eriens) ()
Authors: Alex Arnold, re, G{\'e}rard Dupont, Catherine Kobus, Fran{\c{c}}ois Lancelot, Pooja Narayan
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une d{\'e}monstration de visualisation de l{'}information extraite automatiquement de la partie textuelle des NOTAMs. Dans le domaine a{\'e}ronautique, les NOTAMs sont des messages publi{\'e}s par les agences gouvernementales de contr{\^o}le de la navigation a{\'e}rienne. Nous d{\'e}taillons la construction du jeu de donn{\'e}es, les exp{\'e}riences d{'}extraction d{'}information par apprentissage profond (approche et r{\'e}sultats), ainsi que le lien avec la visualisation contextuelle sur des cartes d{'}a{\'e}roports.
Recherche et extraction d'information dans des cas cliniques. Pr\'esentation de la campagne d'\'evaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)
Authors: Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon, Vincent Claveau
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Articles, Information Retrieval, Retrieval

Cet article pr{\'e}sente la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2019 sur l{'}analyse de textes cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais. Le corpus se compose de cas cliniques publi{\'e}s et discut{\'e}s dans des articles scientifiques, et index{\'e}s par des mots-cl{\'e}s. Nous proposons trois t{\^a}ches ind{\'e}pendantes : l{'}indexation des cas cliniques et discussions, {\'e}valu{\'e}e prioritairement par la MAP (mean average precision), l{'}appariement entre cas cliniques et discussions, {\'e}valu{\'e} au moyen d{'}une pr{\'e}cision, et l{'}extraction d{'}information parmi quatre cat{\'e}gories ({\^a}ge, genre, origine de la consultation, issue), {\'e}valu{\'e}e en termes de rappel, pr{\'e}cision et F-mesure. Nous pr{\'e}sentons les r{\'e}sultats obtenus par les participants sur chaque t{\^a}che.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2019 : des vecteurs et des r\`egles ! (EDF R\&D submission to DEFT 2019 )
Authors: Philippe Suignard, Meryl Bothua, Alex Benamar, ra
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Ce papier d{\'e}crit la participation d{'}EDF R{\&}D {\`a} la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2019. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux trois t{\^a}ch{\'e}s propos{\'e}es : Indexation de cas cliniques (T{\^a}che T1) ; D{\'e}tection de similarit{\'e} entre des cas cliniques et des discussions (T{\^a}che T2) ; Extraction d{'}information dans des cas cliniques (T{\^a}che 3). Nous avons utilis{\'e} des m{\'e}thodes symboliques et/ou num{\'e}riques en fonction de ces t{\^a}ches. Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d{'}apprentissage, n{'}a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des r{\'e}sultats satisfaisants sur l{'}ensemble des taches et se classe premi{\`e}re sur la tache 2. Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d{'}autres t{\^a}ches d{'}indexation et de d{\'e}tection de similarit{\'e} qui peuvent int{\'e}resser plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF.
Participation de l'\'equipe LAI \`a DEFT 2019 (Participation of team LAI in the DEFT 2019 challenge )
Authors: Jacques Hilbey, Louise Del{\'e}ger, Xavier Tannier
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Nous pr{\'e}sentons dans cet article les m{\'e}thodes con{\c{c}}ues et les r{\'e}sultats obtenus lors de notre participation {\`a} la t{\^a}che 3 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2019. Nous avons utilis{\'e} des approches simples {\`a} base de r{\`e}gles ou d{'}apprentissage automatique, et si nos r{\'e}sultats sont tr{\`e}s bons sur les informations simples {\`a} extraire comme l{'}{\^a}ge et le sexe du patient, ils restent mitig{\'e}s sur les t{\^a}ches plus difficiles.
D\'Efi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching )
Authors: Jean-Christophe Mensonides, Pierre-Antoine Jean, Andon Tchechmedjiev, S{\'e}bastien Harispe
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: SENTER

Cet article pr{\'e}sente la contribution de l{'}{\'e}quipe du Laboratoire de G{\'e}nie Informatique et d{'}Ing{\'e}nierie de Production (LGI2P) d{'}IMT Mines Al{\`e}s au D{\'E}fi Fouille de Textes (DEFT) 2019. Il d{\'e}taille en particulier deux approches propos{\'e}es pour les t{\^a}ches li{\'e}es {\`a} (1) l{'}indexation et {\`a} (2) la similarit{\'e} de documents. Ces m{\'e}thodes reposent sur des techniques robustes et {\'e}prouv{\'e}es du domaine de la Recherche d{'}Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont {\'e}t{\'e} adapt{\'e}es {\`a} la nature sp{\'e}cifique du corpus (biom{\'e}dical/clinique) et coupl{\'e}es {\`a} des m{\'e}canismes d{\'e}velopp{\'e}s pour r{\'e}pondre aux sp{\'e}cificit{\'e}s des t{\^a}ches trait{\'e}es. Pour la t{\^a}che 1, nous proposons une m{\'e}thode d{'}indexation par extraction appliqu{\'e}e sur une version normalis{\'e}e du corpus (MAP de 0,48 {\`a} l{'}{\'e}valuation) ; les sp{\'e}cificit{\'e}s de la phase de normalisation seront en particulier d{\'e}taill{\'e}es. Pour la t{\^a}che 2, au-del{\`a} de la pr{\'e}sentation de l{'}approche propos{\'e}e bas{\'e}e sur l{'}{\'e}valuation de similarit{\'e}s sur des repr{\'e}sentations de documents (score de 0,91 {\`a} l{'}{\'e}valuation), nous proposons une {\'e}tude comparative de l{'}impact des choix de la distance et de la mani{\`e}re de repr{\'e}senter les textes sur la performance de l{'}approche.
Indexation et appariements de documents cliniques pour le Deft 2019 (Indexing and pairing texts of the medical domain )
Authors: Davide Buscaldi, Dhaou Ghoul, Joseph Le Roux, Ga{\"e}l Lejeune
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons nos m{\'e}thodes pour les t{\^a}ches d{'}indexation et d{'}appariements du D{\'e}fi Fouile de Textes (Deft) 2019. Pour la ta{\^c}he d{'}indexation nous avons test{\'e} deux m{\'e}thodes, une fond{\'e}e sur l{'}appariemetn pr{\'e}alable des documents du jeu de tset avec les documents du jeu d{'}entra{\^\i}nement et une autre m{\'e}thode fond{\'e}e sur l{'}annotation terminologique. Ces m{\'e}thodes ont malheureusement offert des r{\'e}sultats assez faible. Pour la t{\^a}che d{'}appariement, nous avons d{\'e}vellop{\'e} une m{\'e}thode sans apprentissage fond{\'e}e sur des similarit{\'e}s de cha{\^\i}nes de caract{\`e}res ainsi qu{'}une m{\'e}thode exploitant des r{\'e}seaux siamois. L{\`a} encore les r{\'e}sultats ont {\'e}t{\'e} plut{\^o}t d{\'e}cevant m{\^e}me si la m{\'e}thode non supervis{\'e}e atteint un score plut{\^o}t honorable pour une m{\'e}thode non-supervis{\'e}e : 62{\%} .
DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de mod\`eles pour l'identification automatique de mots-cl\'es. Participation de l'\'equipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation's in the 2019 edition of DeFT)
Authors: Bouh, M{\'e}ri{\`e}me i, Florian Boudin, Ygor Gallina
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: SENTER

Nous pr{\'e}sentons dans cet article la participation de l{'}{\'e}quipe TALN du LS2N {\`a} la t{\^a}che d{'}indexation de cas cliniques (t{\^a}che 1). Nous proposons deux syst{\`e}mes permettant d{'}identifier, dans la liste de mots-cl{\'e}s fournie, les mots-cl{\'e}s correspondant {\`a} un couple cas clinique/discussion, ainsi qu{'}un classifieur entra{\^\i}n{\'e} sur la combinaison des sorties des deux syst{\`e}mes. Nous pr{\'e}senterons dans le d{\'e}tail les descripteurs utilis{\'e}s pour repr{\'e}senter les mots-cl{\'e}s ainsi que leur impact sur nos syst{\`e}mes de classification.
Qwant Research @DEFT 2019 : appariement de documents et extraction d'informations \`a partir de cas cliniques (Document matching and information retrieval using clinical cases)
Authors: Estelle Maudet, Oralie Cattan, Maureen de Seyssel, Christophe Servan
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Information Retrieval, Retrieval

Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons la participation de Qwant Research aux t{\^a}ches 2 et 3 de l{'}{\'e}dition 2019 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT) portant sur l{'}analyse de documents cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais. La t{\^a}che 2 est une t{\^a}che de similarit{\'e} s{\'e}mantique qui demande d{'}apparier cas cliniques et discussions m{\'e}dicales. Pour r{\'e}soudre cette t{\^a}che, nous proposons une approche reposant sur des mod{\`e}les de langue et {\'e}valuons l{'}impact de diff{\'e}rents pr{\'e}-traitements et de diff{\'e}rentes techniques d{'}appariement sur les r{\'e}sultats. Pour la t{\^a}che 3, nous avons d{\'e}velopp{\'e} un syst{\`e}me d{'}extraction d{'}information qui produit des r{\'e}sultats encourageants en termes de pr{\'e}cision. Nous avons exp{\'e}riment{\'e} deux approches diff{\'e}rentes, l{'}une se fondant exclusivement sur l{'}utilisation de r{\'e}seaux de neurones pour traiter la t{\^a}che, l{'}autre reposant sur l{'}exploitation des informations linguistiques issues d{'}une analyse syntaxique.
Aprentissage non-supervis\'e pour l'appariement et l'\'etiquetage de cas cliniques en fran\ccais - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of french clincal cases - DEFT2019 )
Authors: Damien Sileo, Tim Van De Cruys, Philippe Muller, Camille Pradel
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Nous pr{\'e}sentons le syst{\`e}me utilis{\'e} par l{'}{\'e}quipe Synapse/IRIT dans la comp{\'e}tition DEFT2019 portant sur deux t{\^a}ches li{\'e}es {\`a} des cas cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais : l{'}une d{'}appariement entre des cas cliniques et des discussions, l{'}autre d{'}extraction de mots-clefs. Une des particularit{\'e} est l{'}emploi d{'}apprentissage non-supervis{\'e} sur les deux t{\^a}ches, sur un corpus construit sp{\'e}cifiquement pour le domaine m{\'e}dical en fran{\c{c}}ais
Indexation et appariement de documents cliniques avec le mod\`ele vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model)
Authors: Khadim Dram{\'e}, Ibrahima Diop, Lamine Faty, Birame Ndoye
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons les m{\'e}thodes que nous avons d{\'e}velopp{\'e}es pour participer aux t{\^a}ches 1 et 2 de l{'}{\'e}dition 2019 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT 2019). Pour la premi{\`e}re t{\^a}che, qui s{'}int{\'e}resse {\`a} l{'}indexation de cas cliniques, une m{\'e}thode utilisant la pond{\'e}ration TF-IDF (term frequency {--} inverse document frequency) a {\'e}t{\'e} propos{\'e}e. Quant {\`a} la seconde t{\^a}che, la m{\'e}thode propos{\'e}e repose sur le mod{\`e}le vectoriel pour apparier des discussions aux cas cliniques correspondants ; pour cela, le cosinus est utilis{\'e} comme mesure de similarit{\'e}. L{'}indexation s{\'e}mantique latente (latent semantic indexing {--} LSI) est {\'e}galement exp{\'e}riment{\'e}e pour {\'e}tendre cette m{\'e}thode. Pour chaque m{\'e}thode, diff{\'e}rentes configurations ont {\'e}t{\'e} test{\'e}es et {\'e}valu{\'e}es sur les donn{\'e}es de test du DEFT 2019.
Terminology systematization for Cybersecurity domain in Italian Language
Authors: Claudia Lanza, B{\'e}atrice Daille
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

This paper aims at presenting the first steps to improve the quality of the first draft of an Italian thesaurus for Cybersecurity terminology that has been realized for a specific project activity in collaboration with CybersecurityLab at Informatics and Telematics Institute (IIT) of the National Council of Research (CNR) in Italy. In particular, the paper will focus, first, on the terminological knowledge base built to retrieve the most representative candidate terms of Cybersecurity domain in Italian language, giving examples of the main gold standard repositories that have been used to build this semantic tool. Attention will be then given to the methodology and software employed to configure a system of NLP rules to get the desired semantic results and to proceed with the enhancement of the candidate terms selection which are meant to be inserted in the controlled vocabulary.
Identification des cat\'egories de relations aliment-m\'edicament (Identification of categories of food-drug relations)
Authors: R, Tsanta riatsitohaina, Thierry Hamon
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Relation

Les interactions aliment-m{\'e}dicament se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut {\^e}tre consid{\'e}r{\'e}e comme une t{\^a}che d{'}extraction de relation {\`a} l{'}aide de m{\'e}thodes de classification. Toutefois, {\'e}tant donn{\'e} que ces interactions sont d{\'e}crites de mani{\`e}re tr{\`e}s fine, nous sommes confront{\'e}s au manque de donn{\'e}es et au manque d{'}exemples par type de relation. Pour r{\'e}soudre ce probl{\`e}me, nous proposons une approche efficace pour regrouper des relations partageant une repr{\'e}sentation similaire en groupes et r{\'e}duire le manque d{'}exemples. Notre approche am{\'e}liore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une m{\'e}thode de regroupement intuitive bas{\'e}e sur la d{\'e}finition des types de relation et un apprentissage non supervis{\'e} bas{\'e} sur les instances de chaque type de relation.
Exploiter un r\'eseau lexico-s\'emantique pour la construction d'ontologie (Lexical Semantic Network Use for Ontology Building )
Authors: Nadia Bebeshina-Clairet, Sylvie Despr{\`e}s
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Dans le pr{\'e}sent article nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}exploitation des ressources de connaissance lexicos{\'e}mantiques dans le cadre de la construction et de l{'}enrichissement d{'}ontologie. En effet, la construction d{'}ontologie est souvent men{\'e}e de mani{\`e}re descendante o{\`u} ses concepts de haut niveau sont d{\'e}finis pour ensuite {\^e}tre sp{\'e}cifi{\'e}s sur la base d{'}un consensus entre les experts humains. Nous explorons une technique d{'}utilisation des r{\'e}seaux lexico-s{\'e}mantiques (RLS) multilingue et monolingue pour enrichir une ontologie existante. Cette technique vise {\`a} r{\'e}duire l{'}effort humain n{\'e}cessaire {\`a} la localisation ou {\`a} l{'}enrichissement d{'}une ontologie.
Entropic characterisation of termino-conceptual structure : A preliminary study
Authors: Kyo Kageura, Long-Huei Chen
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Terms represent concepts, which consist of conceptual characteristics. In actual concept-term formation, which is done by researchers, the process is in reverse: conceptual elements/characteristics are consolidated to form concepts, which are represented by terms. As concepts do not exist on the fly, what we may call termino-conceptual system provides scaffolding in this process. Terminologists, both in practice and in research, do not only collect and list terms but also analyse, describe and define terms and systematise terminologies. To carry out these tasks, terminologists must refer to conceptual systems, to the extent that they contribute to systematising terminologies; terminologists thus also deal with the sphere of termino-conceptual system. In this paper, we consolidate the status of termino-conceptual sphere and propose a way to characterise the structure of termino-conceptual system by using entropy. The entropic characterisation of English terminologies of six domain, i.e. agriculture, botany, chemistry, computer science, physics and psychology are presented.