Extension lexicale de définitions grâce à des corpus annotés en sens (Lexical Expansion of definitions based on sense-annotated corpus ) (2016)

Abstract: Pour un certain nombre de tâches ou d’applications du TALN, il est nécessaire de déterminer la proximité sémantique entre des sens, des mots ou des segments textuels. Dans cet article, nous nous intéressons à une mesure basée sur des savoirs, la mesure de Lesk. La proximité sémantique de deux définitions est évaluée en comptant le nombre de mots communs dans les définitions correspondantes dans un dictionnaire. Dans cet article, nous étudions plus particulièrement l’extension de définitions grâce à des corpus annotés en sens. Il s’agit de prendre en compte les mots qui sont utilisés dans le voisinage d’un certain sens et d’étendre lexicalement la définition correspondante. Nous montrons une amélioration certaine des performances obtenues en désambiguïsation lexicale qui dépassent l’état de l’art.

## introduction pour un certain nombre de tâches ou d'applications du traitement automatique des langues, il est nécessaire de déterminer la proximité sémantique entre des sens, des mots ou des segments textuels. dans cet article, nous nous intéressons à une mesure basée sur des savoirs. pour un état de l'art plus complet, le lecteur pourra se référer à @xcite , @xcite , ( cramer actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 2 : taln et al., 2010) ou @xcite . la mesure de lesk (connue également sous le nom de recouvrement de définitions) est certainement l'une des plus utilisée. la proximité sémantique de deux définitions est évaluée en comptant le nombre de mots communs (pris simplement comme les chaînes de caractères entre les espaces) dans les définitions correspondantes dans un dictionnaire. plusieurs variantes de cette mesure existent comme, par exemple, l'utilisation des relations dans un réseau lexical, la lemmatisation des mots de la définition, l'utilisation d'un anti-dictionnaire pour filtrer certains mots, etc. dans cet article, nous étudions plus particulièrement l'extension de définitions grâce à plusieurs corpus annotés en sens. il s'agit de prendre en compte les mots qui sont utilisés dans le voisinage d'un certain sens et d'étendre lexicalement la définition correspondante. nous présentons dans un premier temps les mesures de proximité sémantique et plus particulièrement celle de lesk au centre de ces travaux. nous abordons les corpus annotés en sens et expliquons comment nous nous en servons pour enrichir les définitions des sens. enfin nous évaluons notre approche sur une tâche de désambiguïsation lexicale et montrons une améliorations nette des résultats obtenus. ## extension de définitions par corpus annotés en sens dans cet article, nous utilisons princeton wordnet @xcite , une base lexicale pour l'anglais dans laquelle les sens de mots (les synsets, des ensembles de synomymes) sont décrit par une définition et sont reliés entre eux par des relations (hyperonymie, hyponymie, antonymie, etc.). chaque entrée lexicale de wordnet est ainsi liée à un ou plusieurs synsets qui correspondent à autant de sens pour ce mot. par habitude, on nomme ,cat#n#3le troisième sens du nom ,cat-. ## évaluation des mesures basées sur les définitions étendues comme nous le disions dans la partie 2.2, il existe trois manières d'évaluer une mesure de proximité sémantique. nous évaluons ici nos mesures grâce à la troisième méthode, une tâche de désambiguïsation lexicale. ## conclusion dans cet article, nous avons présenté une technique d'amélioration de la mesure de similarité de lesk par l'extension des définitions à l'aide de corpus annotés en sens. notre technique consiste à ajouter à la définition d'un sens les mots qui se trouvent le plus souvent dans les mêmes phrases que lui. nous avons montré qu'une telle extension améliore significativement les résultats obtenus sur une application : la désambiguïsation lexicale. les meilleures extensions permettent même d'atteindre une performance comparable à celle des meilleurs systèmes supervisés, tout en conservant une simplicité de calcul et une rapidité d'execution propre aux systèmes non-supervisés. nous avons détaillé la construction de nos dictionnaires, qui sont disponibles pour la communauté et qui contient toutes les définitions de wordnet étendues. cette ressource peut être utilisée par exemple pour calculer la similarité entre des sens, ce qui peut aider dans diverses applications comme la recherche d'information, le résumé automatique de texte ou l'accès lexical. d'autres pistes d'améliorations peuvent être envisagées. d'autres extensions lexicales sont possibles comme, par exemple, en utilisant des corpus non-annotés par la méthode de @xcite . l'analyse des performances peut aussi être analysé en suivant la méthode de @xcite . aussi, la participation de certains corpus à notre extension donne parfois de meilleurs résultats tandis que l'ajout d'autres à tendance à les dégrader. il serait intéressant dans un futur travail d'en observer la raison plus en détails.