Réduire l’effort humain d’amélioration des ressources lexicales grâce aux inférences (Reducing the Knowledge Resource Enhancement Human Effort through Inferences) (2020)

Abstract: Les inférences translingues représentent une piste intéressante pour la construction des ressources lexico-sémantiques multilingues. Cependant, la validation des éléments candidats nécessite un effort humain considérable. Nous décrivons une façon de construire des ressources lexico-sémantiques via des inférences monolingue et translingue. Son intérêt principal consiste à implémenter dans le contexte d’une ressource lexico-sémantique multilingue une approche où le processus de construction est un processus auto-apprenant car l’évaluation participe à la construction de celle-ci.

## introduction les ressources lexico-sémantiques sous forme de graphe sont fréquemment utilisées pour l'analyse sémantique et la désambguïsation. dans le contexte de construction de ces ressources, inférer de nouveaux éléments à partir des éléments existants dans la ressource semble permettre de réduire l'effort humain nécessaire à celle-ci. cependant, les éléments candidats doivent être validés de façon supervisée afin d'éviter la propagation des erreurs. ainsi, la part de l'effort humain nécessaire à la mise en place et au fonctionnement des méthodes à base d'inférence endogène peut être très importante (élaboration des règles d'inférence, validation, mise à jour des éléments existants). après avoir introduit l'état de l'art des techniques de construction des ressources lexico-sémantiques, nous détaillons les ressources qui ont servi pour l'expérience. puis, nous décrivons notre méthode d'inférence et d'évaluation par inférence des éléments candidats et ses résultats. des travaux ont également été menés pour enrichir les modèles des ressources telles que princeton wordnet @xcite et construire des ressources ayant une expressivité comparable dans d'autres langues, plus pauvres en ressources telles que le basque @xcite . ces auteurs mettent l'accent sur l'importance de l'alignement concept à concept et mot à mot. le projet babelnet @xcite a été la première expérience à grande échelle de construction des ressources non supervisée et intégrant plusieurs ressources pré-existantes et construites manuellement. les processus d'inférence endogènes à base de règles a été étudié notamment par @xcite et @xcite dans le cadre des travaux sur la construction endogène du réseau lexico-sémantique pour le français rezojdm. leurs méthodes reposent sur les relations sémantiques et annotations (méta-informations) de ces relations déjà présentes dans cette ressource pour proposer de nouveaux éléments grâce aux inférences déductives, inductives, abductives (exploitant la similarité sémantique) et fondées sur les raffinements de sens. @xcite a introduit un mécanisme d'inférence comparable pour enrichir une base de connaissances collocationnelle et proposer de nouvelles collocations par abduction à partir de celles déjà présentes dans la base. cette méthode utilise wordnet pour calculer la similarité sémantique. ## ressources rezojdm @xcite est un réseau lexico-sémantique du français construit par peuplonomie dont, en particulier, les jeux avec un but tels que jeuxdemots 1 ainsi que d'autres jeux 2 . il s'agit d'un graphe orienté, typé et pondéré. au moment où nous écrivons rezojdm contient 4,2 millions de termes (noeuds) et 310 millions de relations (arcs). le modèle de rezojdm offre trois caractéristiques importantes pour notre expérience. premièrement, il contient des relations à poids négatif (relations sémantiquement fausses) ce qui rend possible la détection des relations fausses par inférence. deuxièmement, les termes de ce réseau peuvent être raffinés afin de représenter les distinctions de sens. troisièmement, les relations peuvent être annotées et comporter plusieurs annotations. nous nous référerons à rezojdm comme ressource de référence. rlsm (bebeshina-clairet, 2019) est un réseau lexico-sémantique multilingue (français, anglais, russe, espagnol) avec un pivot interlingue. au moment où nous écrivons rlsm contient 821 781 noeuds (termes) and 2 231 197 arcs (relations). il a été construit pour les domaines de la cuisine et de la nutrition, mais contient également de la connaissance générale conformément à l'hypothèse sur la non-séparation de la connaissance générale et de spécialité vérifiée par @xcite . inter-opérable avec rezojdm (types de relations, raffinements de sens), le rlsm est un graphe orienté, typé et valué. il contient k sous-graphes correspondant à chacune des k langues du réseau ainsi qu'un sous-graphe spécifique, le pivot interlingue. valué se réfère au fait que le rlsm n'a pas été construit par peuplonomie et a nécessité d'autres moyens de valuation complémentaires à la pondération. l'ajout des méta-informations et l'attribution des scores de confiance ont été exploités pour permettre de renforcer ou non la relation entre les termes. règles. les règles pour l'extraction des caractéristiques reposent sur une série de traits propres aux adjectifs en russe. comme remarqué par @xcite , les adjectifs du russe couvrent les aspects typologiques inhabituels. un sous-ensemble de règles (carac-r1) correspond aux adjectifs canoniques qui donnent des caractéristiques de dimension, âge, valeur, et couleur. un autre sous-ensemble de règles (carac-r2) sur les modèles de dérivation saillants pour les adjectifs du russe tels que décrits par @xcite . plus spécifiquement, nous avons exploré les adjectifs dérivés des noms et verbes. la dérivation à partir de noms peut révéler la relation partie-tout (composant ou membre) tandis que la dérivation à partir des verbes peut révéler les changements d'état. il est à remarquer que le rôle des adjectifs dans la représentation des caractéristiques typiques nécessaires catégorisation ont fait objet de nombreux travaux, notamment dans le cadre de la terminologie fondée sur les cadres, frame-based terminology @xcite . dans @xcite , les adjectifs renfermant des relations sémantiques sont utilisés pour extraire d'autres adjectifs porteurs des mêmes types de relation (fonction, composition, localisation, cause et forme). sur la base des appariements entre les structures de surface (lexicalisation du mouvement) et les composants du sens nécessaires pour représenter le mouvement (objet mouvant, point de référence, chemin) la typologie de @xcite distingue deux groupes essentiels de langues : les langues s (langues qui exploitent des mots-satellites) 4 et les langues v où les verbes de mouvement sont directionnels et l'indication de manière est optionnelle comme détaillé dans @xcite . dans notre expérience il s'agit de l'acquisition des relations de manière et trajectoire à partir d'une langue s pour les transférer vers la langue v sous forme de relations sémantiques explicites. les prémisses des règles sont des traits syntaxiques, grammaticaux et morphologiques tels que les cas des noms, « satellites » (préfixes, suffixes, mots-outils). la conclusion est la création d'une relation candidate dans le sous-graphe russe du rlsm. exemples des règles : pour donner un exemple d'une règle fondée sur les traits morphologiques, nous pouvons citer le cas des adjectifs avec une suffixe [-yann] qui permettent d'extraire les informations sur la matière (bois, verre) qui constitue l'objet. l'ensemble des règles comporte moins de 30 règles pour les types de relations abordés par l'expérience. l'étape d'extraction reste dépendante de la sortie du parseur. les types d'information sémantique extraits sont présentés dans le tableau 1. une mesure de confiance est attribuée à chaque instance de règle. initialement, le score c est fixé à @xmath0. au fur et à mesure que les relations inférées sont évaluées grâce à la ressource de référence, ce score évolue et contribue à refléter la fiabilité de la règle pour la langue cible. il est affecté par le nombre de relations justes inférées grâce à cette règle, le nombre de sens des termes polysémiques (dans le cas d'une relation source dont l'inférence ascendante produit n relations interlingues, la confiance pour chacune de ces relations est de c @xmath1.) et le statut suite à l'évaluation.