Traduction automatique de corpus en anglais annotés en sens pour la désambiguïsation lexicale d’une langue moins bien dotée, l’exemple de l’arabe (Automatic Translation of E nglish Sense Annotated Corpora for Word Sense Disambiguation of a Less Well-endowed Language, the Example of A rabic) (2018)

Abstract: Les corpus annotés en sens sont des ressources cruciales pour la tâche de désambiguïsation lexicale (Word Sense Disambiguation). La plupart des langues n’en possèdent pas ou trop peu pour pouvoir construire des systèmes robustes. Nous nous intéressons ici à la langue arabe et présentons 12 corpus annotés en sens, fabriqués automatiquement à partir de 12 corpus en langue anglaise. Nous évaluons la qualité de nos systèmes de désambiguïsation grâce à un corpus d’évaluation en arabe nouvellement disponible.

## introduction les corpus annotés en sens sont des ressources cruciales pour la tâche de désambiguïsation lexicale (word sense disambiguation). cette tâche consiste à trouver pour chaque mot d'un texte le sens le plus approprié parmi un inventaire de sens pré-défini. par exemple, dans la phrase « je vois la montagne à travers ma fenêtre. », l'algorithme devrait choisir le sens du fenêtre qui correspond à la menuiserie plutôt que celui qui correspond à l'interface graphique. alors que l'anglais est la langue qui possède la plus grande quantité de telles ressources, la plupart des autres n'en possède pas ou trop peu pour pouvoir construire des systèmes robustes. nous nous intéressons plus particulièrement ici à la langue arabe. jusqu'en 2017, et la mise à disposition d'une version étendue de l'ontonote 5.0, aucun corpus annoté manuellement en sens n'était librement disponible. ce corpus, annoté avec des sens provenant du princeton wordnet anglais pourrait devenir de facto le standard d'évaluation de la désambiguïsation lexicale (dl) de l'arabe. toujours en 2017, notre équipe a également mis à disposition de la communauté la ressource ufsac qui unifie un ensemble de 12 corpus existants en anglais @xcite annotés avec la version 3.0 du princeton wordnet. dans cet article, nous adaptons au format ufsac et étendons la méthode introduite dans @xcite et @xcite . nous fabriquons ainsi de manière automatique 12 corpus en arabe que nous exploitons pour construire plusieurs systèmes de dl dont nous évaluons la qualité grâce au corpus ontonotes release 5.0.. ## méthode mise en oeuvre dans cette section nous présentons la méthode mise en oeuvre afin de construire automatiquement des corpus annotés en sens dans la langue arabe. pour ce faire, nous avons besoin de corpus parallèles bilingues afin de construire un système de traduction automatique, un système de dl supervisé, ainsi qu'un corpus de référence annoté en sens pour évaluer la désambiguïsation lexicale.