Caractérisation des relations sémantiques entre termes multi-mots fondée sur l’analogie (Semantic relations recognition between multi-word terms by means of analogy ) (2021)

Abstract: La terminologie d’un domaine rend compte de la structure du domaine grâce aux relations entre ses termes. Dans cet article, nous nous intéressons à la caractérisation des relations terminologiques qui existent entre termes multi-mots (MWT) dans les espaces vectoriels distributionnels. Nous avons constitué un jeu de données composé de MWT en français du domaine de l’environnement, reliés par des relations sémantiques lexicales. Nous présentons une expérience dans laquelle ces relations sémantiques entre MWT sont caractérisées au moyen de l’analogie. Les résultats obtenus permettent d’envisager un processus automatique pour aider à la structuration des terminologies.

## introduction le terme en tant qu'étiquette d'un concept d'un domaine s'inscrit dans un système linguistique spécialisé où il est mis en relation avec d'autres termes. la notion de relation joue un rôle important pour la construction des ressources terminologiques. les dictionnaires spécialisés récents, les banques et les bases de données terminologiques, recensent les termes d'un domaine et rendre compte de l'organisation des concepts et des relations conceptuelles qui s'établissent entre eux. les recherches actuelles sur l'identification des relations entre les termes se sont concentrées sur les termes simples (swt) @xcite @xcite . peu de travaux ont porté sur l'acquisition des relations entre mwt. les travaux sur les relations entre mwt concernent principalement l'exploitation de la structure interne des mwt en utilisant différents types d'informations linguistiques, syntaxiques @xcite et sémantiques @xcite . l'analogie est une relation proportionnelle entre deux couples de d'objets qui sont dans la même relation @xcite @xcite @xcite . elle connaît un regain d'intérêt à la suite des travaux @xcite qui ont montré sa capacité à capter certaines relations linguistiques dans les espaces vectoriels distributionnels. dans ce même cadre, @xcite ont étudié la capacité de l'analogie à capter les relations sémantiques lexicales. plus récemment, @xcite ont proposé une explication mathématique de l'existence des analogies dans les plongements statiques. dans cet article, nous nous intéressons à la caractérisation des relations entre mwt dans les espaces vectoriels distributionnels au moyen de l'analogie. nous considérons uniquement dans ce travail les termes qui contiennent deux mots lexicaux, mais notre méthode pourrait être adaptée à des mwt de plus de deux mots. trois groupes de relation nous intéressent : (1) anti qui regroupe la relation contraire et la relation contrastive ; (2) hyp qui réunit l'hyperonymie et hyponymie ; (3) qsyn, composé de la synonymie, de la quasi-synonymie et de la co-hyponymie. notre étude s'appuie sur un jeu de données composés de couples de mwt du domaine de l'environnement, sémantiquement reliés. ce jeu de données est construit par projection sémantique, une méthode fondée sur l'hypothèse que les mwt ont un sens compositionnel dont l'une des conséquences est que les relations sémantiques entre les swt sont préservées dans les mwt qui les contiennent @xcite . une annotation manuelle la préservation de ces relations a été effectuée pour les couples de mwt du jeu de données. notre étude se distingue des travaux existants sur l'analogie entre mots ou entre termes simples @xcite @xcite par le fait qu'elle porte sur des relations sémantiques lexicales (hyperonymie, antonymie, synonymie) entre mwt et entre swt comme dans froid:chaud::air froid:air chaud. les résultats obtenus montrent que l'analogie peut être utilisée pour prédire ces relations et qu'elle fonctionne mieux pour les relations symétriques comme l'antonymie et la synonymie que pour les relations asymétriques comme l'hyperonymie et l'hyperonymie. l'analogie dans l'espace vectoriel permet réciproquement de valider les projections sémantiques des swt. dans la suite de cet article, la section 2 présente un bref état de l'art sur l'acquisition des relations sémantiques au moyen de l'analogie. la section 3 présente les ressources utilisées et la construction du jeu de données. la section 4 décrit le modèle utilisé et la méthode d'évaluation. les résultats obtenus et l'analyse des résultats sont présentés en section 5. nous concluons notre travail et présentons les perspectives envisagées pour des travaux futurs en section 6. ## caractérisation des relations sémantiques par l'analogie les recherches actuelles sur l'analogie avec les plongements de mots se concentrent sur l'« analogie proportionnelle » du type a : b :: c : d @xcite . le point de départ de notre étude est @xcite qui montre que les relations entre les mots peuvent être captées dans une large mesure par soustraction entre vecteurs distributionnels : ab ≈ cd. ainsi, les solutions d'une équation analogique a : b :: c :? se trouvent parmi les vecteurs d similaires au vecteur ba + c. plus précisément, la solution de l'équation serait alors : argmax @xmath0, ca + b)) où sim est une mesure de similarité entre vecteurs, généralement cos. cette méthode est habituellement appelée 3cosadd. une autre méthode, appelée pairdirection, et plus fidèle à la formule initiale peut également être utilisée @xcite . la solution est alors : argmax @xmath1, ba)). @xcite ont montré que pairdirection est supérieure à 3cosadd pour résoudre les analogies syntaxiques. suite à @xcite , plusieurs études ont été menées sur l'évaluation quantitative de l'analogie afin de déterminer la capacité des méthodes analogiques à capter différents types de relations linguistiques @xcite . les résultats montrent que les relations lexicales comme la synonymie sont les plus difficiles à capter parmi toutes les relations évaluées. l'analogie proportionnelle a également été utilisée par @xcite pour apprendre des plongements multi-relationnels. dans ce travail, l'analogie est comparée à différents types de modèles sur un jeu de données composé de mots connectés par différebtes relations lexicales. les auteurs montrent que l'analogie surpasse les autres modèles avec un rang réciproque moyen (mrr) de 0, 942 (voir section 4). l'analogie a aussi été utilisée pour l'acquisition de relations sémantiques entre termes. chen et al. (2018) l'utilisent pour identifier les relations entre les termes médicaux et @xcite pour trouver les antonymes et les synonymes de termes du domaine du pétrole et du gaz. si la plupart des travaux concernent l'analogie entre les mots ou les termes simples, certaines études portent sur les relations entre termes complexes. c'est le cas de @xcite dans le domaine de la biologie qui s'intéressent à des analogies comme carbon 14 atom:radioactivity::c4 plant:c4 photosynthesis. les travaux précédents montrent que la capacité de l'analogie à capter les relation lexicales dépend de la qualité des représentations et de la prise en compte des variations lexicales et sémantiques dans les espaces vectoriels @xcite @xcite , de la méthode utilisée pour résoudre les équations analogiques, des relations elles-mêmes et des caractéristiques des jeux de données comme sat @xcite , google @xcite ou bats @xcite . notre étude se distingue de celles évoquées ci-dessus poar le fait que nous travaillons sur des termes du français du domaine de l'environnement. comme @xcite , nous travaillons aussi avec des mwt. cependant, nos données sont plus spécifiques : (i) dans les analogies que nous considérons, deux swt sont des composants de deux mwt ; (ii) la relation entre les mwt est identifiée en faisant l'hypothèse que s'il existe une analogie sw t 1 : sw t 2 :: m w t 1 : m w t 2 , alors la relation entre m w t 1 et m w t 2 est la même que celle qui existe entre sw t 1 et sw t 2 . la projection sémantique est une méthode basée sur l'hypothèse que le sens des mwt est compositionnel. une conséquence de cette hypothèse est que pour deux termes multi-mots m w t 1 et m w t 2 qui ne diffèrent que par un de leurs constituants, notons c 1 celui qui apparaît dans m w t 1 et c 2 celui qui apparaît dans m w t 2 (par exemple, lorsque m w t 1 = c 0 prep det c 1 et m w t 2 = c 0 prep det c 2 ), la relation sémantique entre m w t 1 et m w t 2 est la même que celle qui existe entre c 1 et c 2 dans la mesure où la contribution de la partie partagée (c 0 prep det) aux sens des deux mwt est identique. ## matériel expérimental corpus. nous avons utilisé le corpus monolingue français panacea environnement (elra-w0065) 1 . il se compose de 35 453 documents (environ 50 millions de mots) de différents niveaux de spécialisation. trois opérations ont été réalisées sur le corpus : extraction du texte à partir des documents xml ; conversion en utf-8 ; lemmatisation. swt amorces. le jeu de données est construit par projection sémantique à partir d'une liste de référence de swt reliés par des relations sémantiques lexicales. cette liste que nous désignerons par refproj contient 831 couples de swt nominaux et adjectivaux (116 couples anti ; 191 couples hyp ; 524 couples qsyn) extraits de la ressource proposée par @xcite . refproj contient des couples de termes comme : conservation:protection, combustible:oil, flore:faune.