Extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie dans un corpus métier - Conférences TALN RECITAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie dans un corpus métier

Camille Gosset
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1102638
Mokhtar Boumedyen Billami
Christophe Bortolaso
Mustapha Derras
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 972011

Résumé

Nous nous intéressons dans cet article à l’extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie à partir d’un corpus de spécialités métier. Le corpus regroupe des ouvrages et articles en français d’expertise juridique et a été partiellement annoté en termes-clés par des experts. Nous prétraitons ces annotations afin de pouvoir les retrouver dans ce corpus et obtenir un concept général pour extraire les relations entre ces termes. Nous décrivons une étude expérimentale qui compare plusieurs méthodes de classification appliquées sur des vecteurs de relations construits à partir d’un modèle Word2Vec. Nous comparons les résultats obtenus grâce à un jeu de données construit à partir de relations d’hyperonymie tirées d’un réseau lexico-sémantique français que nous inversons pour obtenir les relations d’hyponymie. Nos résultats montrent que nous obtenons une classification pouvant atteindre un taux d'exactitude de 92 %.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03265877 , version 1 (23-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03265877 , version 1

Citer

Camille Gosset, Mokhtar Boumedyen Billami, Mathieu Lafourcade, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras. Extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie dans un corpus métier. TALN 2021 - 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2021, Lille, France. pp.162-170. ⟨hal-03265877⟩
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