Alignement de termes de longueur variable en corpus comparables spécialisés (Alignment of variable length terms in specialized comparable corpora) (2018)

Abstract: Nous proposons dans cet article une adaptation de l’approche compositionnelle étendue capable d’aligner des termes de longueurs variables à partir de corpus comparables, en modifiant la représentation des termes complexes. Nous proposons également de nouveaux modes de pondération pour l’approche standard qui améliorent les résultats des approches état de l’art pour les termes simples et complexes en domaine de spécialité.

## introduction l'extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables a suscité de nombreux travaux depuis le début des années 90 @xcite @xcite @xcite @xcite . deux classes d'approches ont été développées selon la nature du terme à aligner. la première classe s'intéresse à l'alignement de mots et termes simples et repose sur des approches distributionnelles tandis que la seconde classe porte sur l'alignement de termes complexes et repose sur des approches compositionnelles. peu de travaux se sont intéressés à proposer un cadre unifié permettant de réaliser l'alignement des termes simples et complexes en dehors @xcite pour l'alignement de termes simples vers des termes complexes. notre objectif est de proposer un tel cadre unifié permettant l'alignement de termes de longueurs variables en domaine de spécialité. nous présentons dans cette section les approches existantes pour l'alignement de termes simples et complexes ainsi que les modifications apportées. ## conclusion nous avons proposé dans cet article une adaptation de l'ace capable d'aligner des termes de longueurs variables, en modifiant la représentation des termes complexes. nous avons aussi proposé de nouveaux modes de pondération pour l'as qui améliorent les résultats des approches état de l'art pour les termes simples et complexes en domaine de spécialité. nous espérons que les contributions de cet article aideront à approfondir la compréhension des approches par vecteurs de contexte. l'enrichissement avec des données externes n'a pas montré des résultats homogènes pour l'alignement de termes complexes, cela nous donne des pistes pour notre futur travail. d'un côté nous prévoyons de travailler sur la représentation unifiée, qui est aujourd'hui simpliste car elle considère que chaque composant d'un terme complexe a la même importance dans la constitution du sens global. de l'autre côté, nous envisageons de profiter des système neuronaux, bien que ces méthodes ne s'accordent pas naturellement avec notre contexte spécifique, cela nous semble intéressant de réfléchir à de nouvelles architectures correspondant mieux à notre besoin.