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| "title": "Extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables par combinaison de repr\u00e9sentations contextuelles", |
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| "abstract": "La caract\u00e9risation du contexte des mots constitue le coeur de la plupart des m\u00e9thodes d'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables. Dans cet article, nous revisitons dans un premier temps les deux principales strat\u00e9gies de repr\u00e9sentation contextuelle, \u00e0 savoir celle par fen\u00eatre ou sac de mots et celle par relations de d\u00e9pendances syntaxiques. Dans un second temps, nous proposons deux nouvelles approches qui exploitent ces deux repr\u00e9sentations de mani\u00e8re conjointe. Nos exp\u00e9riences montrent une am\u00e9lioration significative des r\u00e9sultats sur deux corpus de langue de sp\u00e9cialit\u00e9.", |
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| "text": "Les lexiques bilingues sont une ressource importante pour diff\u00e9rentes applications relevant du traitement automatique des langues comme en traduction assist\u00e9e par ordinateur ou en recherche d'information inter-langue. Bien que les travaux s'appuyant sur des corpus parall\u00e8les 1 aient montr\u00e9 de tr\u00e8s bons r\u00e9sultats, ce type de corpus reste difficile \u00e0 collecter (Fung et Yee, 1998) et 1. Un corpus parall\u00e8le est un ensemble de textes accompagn\u00e9s de leurs traductions dans une ou plusieurs langues (Bowker et Pearson, 2002) .", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "La plupart des travaux utilisant les corpus comparables ont comme d\u00e9nominateur commun le contexte, qui repr\u00e9sente le coeur de l'extraction lexicale bilingue. La question principale \u00e0 se poser est alors la suivante : \u00e9tant donn\u00e9 un mot quelconque, comment choisir les mots qui caract\u00e9risent au mieux son contexte ? Selon l'\u00e9tat de l'art, le contexte d'un mot donn\u00e9 est habituellement repr\u00e9sent\u00e9 par les mots faisant partie de son environnement, c'est-\u00e0-dire, les mots qui l'entourent. Ces mots sont extraits, soit \u00e0 l'aide d'une fen\u00eatre contextuelle (Rapp, 1999; D\u00e9jean et Gaussier, 2002) , soit \u00e0 l'aide des relations de d\u00e9pendances syntaxiques (Gamallo, 2007) . L'un des probl\u00e8mes sous-jacent au contexte extrait \u00e0 l'aide des fen\u00eatres contextuelles est le choix de la taille des fen\u00eatres. Celle-ci est habituellement fix\u00e9e empiriquement, et bien que diff\u00e9rentes \u00e9tudes aient montr\u00e9 une tendance \u00e0 choisir des fen\u00eatres de petite taille quand il s'agit de caract\u00e9riser des mots fr\u00e9quents, et des fen\u00eatres de grande taille quand il s'agit de caract\u00e9riser des mots peu fr\u00e9quents (Prochasson et Morin, 2009) , cela reste impr\u00e9cis car il n'y a toujours pas de m\u00e9thode dite optimale pour le choix de la taille de la fen\u00eatre contextuelle. Quant aux relations de d\u00e9pendances syntaxiques, leur efficacit\u00e9 est tr\u00e8s sensible \u00e0 la taille des corpus, et bien que cette repr\u00e9sentation soit plus int\u00e9ressante d'un point de vue s\u00e9mantique, elle atteint ses limites lorsqu'il s'agit de traiter des corpus de petite taille. Une proposition, qui vient naturellement \u00e0 l'esprit consiste \u00e0 utiliser conjointement ces deux repr\u00e9sentations afin de tirer profit de leurs avantages respectifs. Une premi\u00e8re approche exploitant les deux repr\u00e9sentations propos\u00e9e par Andrade et al. (2011) combine quatre mod\u00e8les statistiques et compare les d\u00e9pendances lexicales pour identifier les traductions candidates. Dans cet article, nous proposons une autre mani\u00e8re de combiner les deux pr\u00e9c\u00e9dentes repr\u00e9sentations contextuelles, partant de l'intuition que cette combinaison permettrait un lissage du contexte en prenant en compte deux informations compl\u00e9mentaires qui sont : (i) l'information globale v\u00e9hicul\u00e9e par la repr\u00e9sentation par fen\u00eatre contextuelle et (ii) une information s\u00e9mantique plus fine apport\u00e9e par les relations de d\u00e9pendances syntaxiques. L'objectif \u00e9tant d'am\u00e9liorer la repr\u00e9sentation contextuelle et les performances de l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables.", |
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| "text": "(Rapp, 1999;", |
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| "end": 587, |
| "text": "D\u00e9jean et Gaussier, 2002)", |
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| "text": "(Gamallo, 2007)", |
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| "end": 1103, |
| "text": "(Prochasson et Morin, 2009)", |
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| "text": "Andrade et al. (2011)", |
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| "section": "Introduction", |
| "sec_num": "1" |
| }, |
| { |
| "text": "Dans la suite de cet article, nous pr\u00e9sentons en section 2 les deux principales strat\u00e9gies de repr\u00e9sentations contextuelles. La section 3 d\u00e9crit ensuite nos deux approches de combinaison de contextes. La section 4 se concentre sur l'\u00e9valuation des m\u00e9thodes mises en oeuvre. Nous terminons enfin par une discussion en section 5 et une conclusion en section 6. ", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "Afin de mieux repr\u00e9senter le contexte d'un mot, plusieurs travaux se sont int\u00e9ress\u00e9s aux relations de d\u00e9pendances syntaxiques (Gamallo, 2008a; Garera et al., 2009) . L'id\u00e9e n'est plus de repr\u00e9senter le contexte seulement par les mots avoisinants mais de rajouter une information suppl\u00e9mentaire qui sp\u00e9cifie le type de relation syntaxique entre les mots. Une relation de d\u00e9pendance est une relation binaire asym\u00e9trique entre un mot appel\u00e9 t\u00eate ou parent (Head or parent) et un modificateur ou d\u00e9pendant (modifier or dependant). Les relations de d\u00e9pendances forment un arbre qui inter-connecte tous les mots d'une phrase. Un mot dans une phrase peut avoir plusieurs modificateurs mais chaque mot ne peut modifier qu'au plus un seul mot (Lin, 1998 Gamallo (2008b) . Dans Gamallo (2007) , trois notions \u00e9l\u00e9mentaires de d\u00e9notation sont abord\u00e9es : -Les mots lexicaux ; -Les d\u00e9pendances syntaxiques (sujet, relation d'objet direct, relation pr\u00e9positionnelle entre deux noms, relation pr\u00e9positionnelle entre un verbe et un nom, etc.) ; -Les mod\u00e8les lexico-syntaxiques qui consiste \u00e0 combiner les mots et leurs cat\u00e9gories syntaxiques en terme de d\u00e9pendance ( Noun+ subj + Verb).", |
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| "text": "(Gamallo, 2008a;", |
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| "text": "Garera et al., 2009)", |
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| "end": 744, |
| "text": "(Lin, 1998", |
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| "end": 760, |
| "text": "Gamallo (2008b)", |
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| { |
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| "end": 782, |
| "text": "Gamallo (2007)", |
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| "section": "Cooccurrences syntaxiques", |
| "sec_num": "2.2" |
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| { |
| "text": "Les mots lexicaux repr\u00e9sentent des ensembles de propri\u00e9t\u00e9s {Noun, Verb, Adj, Adv ... } alors que les d\u00e9pendances et les mod\u00e8les lexico-syntaxiques sont d\u00e9finis comme des op\u00e9rations sur ces ensembles. Une d\u00e9pendance est une relation binaire qui prend en entr\u00e9e deux ensembles de propri\u00e9t\u00e9s et donne en sortie un ensemble plus restreint qui est l'intersection des ensembles donn\u00e9es en entr\u00e9e. Nous retrouvons sept types de relations de d\u00e9pendances (Gamallo, 2007) r\u00e9sum\u00e9s dans la table 2.", |
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| "start": 446, |
| "end": 461, |
| "text": "(Gamallo, 2007)", |
| "ref_id": "BIBREF8" |
| } |
| ], |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Cooccurrences syntaxiques", |
| "sec_num": "2.2" |
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| { |
| "text": "Par exemple, pour le mot recurrence, il existe une relation Lmod avec l'adjectif local. Ainsi dans le processus de construction du contexte de recurrence, nous comptabiliserons le nombre de fois o\u00f9 l'adjectif local appara\u00eet \u00e0 gauche de recurrence dans le corpus. Nous ferons de m\u00eame pour les autres relations de d\u00e9pendances syntaxiques. ", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Cooccurrences syntaxiques", |
| "sec_num": "2.2" |
| }, |
| { |
| "text": "Nous nous positionnons ici dans le cadre de l'am\u00e9lioration de la m\u00e9thode directe d\u00e9crite dans plusieurs travaux dont et Rapp (1999) . Notre d\u00e9marche vise \u00e0 montrer que l'exploitation des deux principales repr\u00e9sentations contextuelles a un int\u00e9r\u00eat particulier pour la t\u00e2che de constitution de lexiques bilingues. Nous proposons donc deux mani\u00e8res de combiner les contextes (graphique et syntaxique) que nous appellerons : la combinaison a posteriori des contextes et la combinaison a priori des contextes.", |
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| { |
| "start": 120, |
| "end": 131, |
| "text": "Rapp (1999)", |
| "ref_id": "BIBREF24" |
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| ], |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Combinaison de contextes", |
| "sec_num": "3" |
| }, |
| { |
| "text": "Une premi\u00e8re mani\u00e8re de combiner les deux repr\u00e9sentations contextuelles est une combinaison a posteriori, c'est-\u00e0-dire la combinaison des scores renvoy\u00e9s par la m\u00e9thode directe selon les deux repr\u00e9sentations. La seconde mani\u00e8re consiste en une combinaison a priori qui utilise les deux informations contextuelles a priori dans un m\u00eame vecteur pour ensuite appliquer la m\u00e9thode directe une seule fois sur l'ensemble du corpus.", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Combinaison de contextes", |
| "sec_num": "3" |
| }, |
| { |
| "text": "Dans le domaine de la recherche d'information, la combinaison de plusieurs listes renvoy\u00e9es par diff\u00e9rents moteurs de recherche est souvent utilis\u00e9e pour am\u00e9liorer les performances d'un syst\u00e8me de questions/r\u00e9ponses (Aslam et Montague, 2001) . Nous partons du principe que chaque repr\u00e9sentation du contexte correspond \u00e0 une m\u00e9thode bien d\u00e9finie. Nous nous retrouvons donc dans le cas d'une combinaison de deux m\u00e9thodes bien distinctes. La premi\u00e8re est la m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation graphique et la seconde est la m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation syntaxique. Une mani\u00e8re classique de fusionner les deux m\u00e9thodes est de prendre, comme entr\u00e9e, la sortie de chacune des m\u00e9thodes cit\u00e9es. Dans notre cas, pour chaque mot \u00e0 traduire, nous prenons comme entr\u00e9e une liste de scores retourn\u00e9e par chacune des deux m\u00e9thodes, puis nous fusionnons les deux listes par une simple combinaison arithm\u00e9tique des scores. Ceci nous donne une nouvelle liste de mots ordonn\u00e9s (sachant que les scores fusionn\u00e9s sont compatibles \u00e0 partir du moment o\u00f9 nous utilisons la m\u00eame mesure de similarit\u00e9 pour les deux m\u00e9thodes). En utilisant les scores comme crit\u00e8re de fusion, nous calculons le score de similarit\u00e9 d'un candidat \u00e0 la traduction, en sommant les scores qui sont renvoy\u00e9s par chacune des deux m\u00e9thodes comme suit :", |
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| "text": "(Aslam et Montague, 2001)", |
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| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
| "sec_num": "3.1" |
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| "text": "EQUATION", |
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| "raw_str": "S comb (w) = S f en (w) + S rel (w)", |
| "eq_num": "(1)" |
| } |
| ], |
| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
| "sec_num": "3.1" |
| }, |
| { |
| "text": "o\u00f9 S comb (w) est le score final du mot w, S f en (w) est le score retourn\u00e9 par la m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation graphique et S rel (w) est le score retourn\u00e9 par la m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation syntaxique.", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
| "sec_num": "3.1" |
| }, |
| { |
| "text": "Cette \u00e9quation peut aussi s'\u00e9crire comme suit :", |
| "cite_spans": [], |
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| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
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| "raw_str": "S comb (w) = (\u03bb) \u00d7 S f en (w) + (1 \u2212 \u03bb) \u00d7 S rel (w)", |
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| ], |
| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
| "sec_num": "3.1" |
| }, |
| { |
| "text": "avec \u03bb comme indice de confiance donn\u00e9 \u00e0 chaque m\u00e9thode (\u03bb \u2208 [0, 1]). Dans notre cas, \u03bb = 0, 5, notre but n'\u00e9tant pas de trouver la valeur optimale de \u03bb pour obtenir les meilleurs r\u00e9sultats. Diff\u00e9rentes exp\u00e9riences ont \u00e9t\u00e9 men\u00e9es qui indiquent que les meilleurs r\u00e9sultats sont globalement ceux montr\u00e9s dans la section 4 avec un lambda \u2208 [0, 5, 0, 6]. Par ailleurs, d'autres m\u00e9thodes de combinaisons de scores ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9es comme la combinaison harmonique des rangs et des scores (Morin, 2009) , mais la m\u00e9thode que nous avons choisi (combinaison arithm\u00e9tique des scores) est celle qui donne les meilleures performances. Les tables 4, 5 et 6 ont montr\u00e9 que l'utilisation du taux de vraisemblance et du Odds-Ratio dans la m\u00e9thode de combinaison a priori avait un apport positif contrairement \u00e0 l'utilisation de l'information mutuelle. Ce constat se confirme par les r\u00e9sultats des exp\u00e9riences que nous pr\u00e9sentons dans la section suivante.", |
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| "section": "Combinaison a posteriori des contextes", |
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| "text": "Nous avons utilis\u00e9 deux corpus sp\u00e9cialis\u00e9s fran\u00e7ais-anglais, \u00e0 savoir un corpus du \u00ab cancer du sein \u00bb d'un million de mots et un corpus \u00ab \u00e9nergies renouvelables \u00bb de 600 000 mots. Le corpus du cancer du sein a \u00e9t\u00e9 extrait \u00e0 partir du portail Elsevier 4 tel que d\u00e9crit dans l'article Morin (2009) . Concernant le corpus des \u00e9nergies renouvelables, il a \u00e9t\u00e9 construit avec le crawler nomm\u00e9 Babook (Groc, 2011) . Les deux corpus ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9-trait\u00e9s (tokenis\u00e9s, \u00e9tiquet\u00e9s, et lemmatis\u00e9s). Pour \u00e9valuer les diff\u00e9rentes approches utilis\u00e9es dans cet article, nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 122 couples de mots simples pour le corpus du cancer du sein (\u00e0 partir du meta-thesaurus UMLS 5 et du Grand dictionnaire terminologique 6 ) et 100 couples de mots simples pour le corpus des \u00e9nergies renouvelables (\u00e0 partir du dictionnaire en ligne WordReference 7", |
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| "section": "Ressources linguistiques", |
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| "text": "). Comme dictionnaire bilingue nous avons utilis\u00e9 le dictionnaire ELRA-M0033. Concernant l'extraction des relations de d\u00e9pendances syntaxiques, nous avons utilis\u00e9 l'outil fournit par Gamallo (2008a) 8 .", |
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| "text": "Nous pr\u00e9sentons les r\u00e9sultats des exp\u00e9riences men\u00e9es sur les deux corpus de langue de sp\u00e9cialit\u00e9. Nous \u00e9valuons la m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation graphique not\u00e9e w = k, o\u00f9 k correspond \u00e0 la taille de la fen\u00eatre (k prend les valeurs : 5, 9 et 15). La m\u00e9thode directe bas\u00e9e sur une repr\u00e9sentation syntaxique not\u00e9e Rel Dep, et nos deux nouvelles approches, c'est-\u00e0-dire la combinaison a posteriori des contextes not\u00e9e C omb post (qui combine les scores de w = k et de Rel Dep) et la combinaison a priori des contextes not\u00e9e C omb apri (qui exploite les contextes fournis par une fen\u00eatre contextuelle w = k et les relations de d\u00e9pendances Rel Dep conjointement dans un m\u00eame vecteur, pour ensuite appliquer la m\u00e9thode directe). La comparaison des quatre m\u00e9thodes se fait en fonction de la pr\u00e9cision pour les tops 1 et 10. Ainsi une pr\u00e9cision au top 10 not\u00e9e P10, veut dire que la bonne traduction est pr\u00e9sente parmi les 10 candidats renvoy\u00e9s par la m\u00e9thode. Nous utilisons aussi la mesure MAP qui renvoie une vision plus globale sur le comportement de chaque m\u00e9thode (Laroche et Langlais, 2010) . Comme la m\u00e9thode directe est tr\u00e8s sensible aux mesures d'association et de similarit\u00e9 utilis\u00e9es, nous avons choisi les 3 couples de mesures les plus connus dans l'\u00e9tat de l'art, \u00e0 savoir : le taux de vraisemblance et le Jaccard not\u00e9 (Log-Jac) (Morin, 2009) , le Odds-Ratio et le cosinus not\u00e9 (Odds-Cos) (Laroche et Langlais, 2010) ainsi que l'information mutuelle et le cosinus not\u00e9 (Im-Cos) (Gamallo, 2008a) . Ainsi, chaque case de la 41,80 77,05 0,536 38,52 75,41 0,492 16,39 40,16 0, ", |
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| "text": "Le but de ce travail \u00e9tait dans un premier temps, de comparer les deux principales repr\u00e9sentations contextuelles utilis\u00e9es dans la m\u00e9thode directe, et dans un second temps de proposer deux ", |
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| "text": "Rel Dep 18,00 40,00 0,257 09,00 32,00 0,163 11,00 41,00 0,191 w = 5 18,00 47,00 0,272 13,00 41,00 0,217 14,00 44,00 0,221 C omb post 28,00 55,00 0,365 22,00 59,00 0,335 21,00 55,00 0,321 C omb apri 28,00 56,00 0,354 20,00 55,00 0,317 09,00 38,00 0,177", |
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| "text": "La deuxi\u00e8me remarque concerne la m\u00e9thode par repr\u00e9sentation syntaxique Rel Dep. Cette m\u00e9thode utilis\u00e9e par Gamallo (2008a) donne dans ses exp\u00e9riences de meilleurs r\u00e9sultats que la m\u00e9thode par repr\u00e9sentation graphique. Cependant dans nos exp\u00e9riences, la m\u00e9thode Rel Dep reste globalement en de\u00e7\u00e0 de w = k. Ceci s'explique par deux facteurs. Le premier concerne la taille des corpus. Gamallo (2008a) avait utilis\u00e9 des corpus de tr\u00e8s grande taille (10 millions de mots environs) contrairement \u00e0 nos corpus sp\u00e9cialis\u00e9s qui sont de petite taille (600 000 et 1 million de mots). Le deuxi\u00e8me facteur, qui est directement li\u00e9 au premier, concerne la mani\u00e8re de consid\u00e9rer les entr\u00e9es des vecteurs de contexte de la m\u00e9thode Rel Dep. Si dans le vecteur de contexte d'un mot X , il existe un mot Y avec une relation Lmod de X avec un score S Y Lmod et une autre relation Rob j avec un score S Y Rob j , alors dans ce vecteur de contexte Y Lmod et Y Rob j sont consid\u00e9r\u00e9s comme \u00e9tant deux mots diff\u00e9rents, bien que ce soit le m\u00eame mot avec deux relations de d\u00e9pendances distinctes, ce qui rend la m\u00e9thode Rel Dep plus sensible aux petits corpus que w = k. Ceci explique les performances de la m\u00e9thode de combinaison a priori des contextes. En effet, la m\u00e9thode C omb apri comble le manque de la m\u00e9thode Rel Dep, car elle consid\u00e8re les deux informations v\u00e9hicul\u00e9es par les deux repr\u00e9sentations contextuelles. Ainsi, le fait d'exploiter une fen\u00eatre de taille k va permettre d'avoir une information sur le nombre de fois qu'un mot appara\u00eet dans le contexte d'un autre et, comme deuxi\u00e8me information plus fine la nature des relations qui existent entre deux mots.", |
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| "section": "Discussion", |
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| "text": "Par ailleurs, nous avons pu constater que la m\u00e9thode C omb apri \u00e9tait plus sensible aux modifications des mesures d'association et de similarit\u00e9 par rapport \u00e0 la m\u00e9thode C omb post . Ceci s'explique par le fait que C omb post agit sur les scores a posteriori alors que C omb apri agit directement sur le contenu des vecteurs de contexte. Les moins bons r\u00e9sultats sur le corpus des \u00e9nergies renouvelables s'expliquent par la moins bonne qualit\u00e9 de ce corpus en comparaison avec celui du cancer du sein, ainsi que sa plus petite taille. Son utilisation a n\u00e9anmoins permis de montrer que, m\u00eame avec un corpus de tr\u00e8s petite taille, les deux m\u00e9thodes propos\u00e9es restent plus performantes que les deux repr\u00e9sentations contextuelles prises s\u00e9par\u00e9ment.", |
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| "section": "Conclusion", |
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| "text": ". Un corpus comparable est une collection de documents multilingues produits g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 la m\u00eame p\u00e9riode et traitant des m\u00eames sujets.3. \u00ab You shall know a word by the company it keeps \u00bb", |
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| "back_matter": [ |
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| "text": "Ce travail qui s'inscrit dans le cadre du projet CRISTAL a b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d'une aide de l'Agence National de la Recherche portant la r\u00e9f\u00e9rence ANR-12-CORD-0020.", |
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| "venue": "Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'99)", |
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| "raw_text": "RAPP, R. (1999). Automatic Identification of Word Translations from Unrelated English and German Corpora. In Proceedings of the 37th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'99), pages 519-526, College Park, MD, USA.", |
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| "content": "<table><tr><td>Le contexte par sac de mots consiste simplement \u00e0 collecter des mots entourant un mot donn\u00e9,</td></tr><tr><td>sans r\u00e8gles pr\u00e9cises hormis le choix du nombre de mots \u00e0 sa gauche et \u00e0 sa droite, appel\u00e9 aussi</td></tr><tr><td>fen\u00eatre contextuelle. Soit la phrase suivante : \u00ab(...) Pour les cas trait\u00e9s pour danger ost\u00e9oporotique</td></tr><tr><td>les densitom\u00e9tries osseuses comparatives ont montr\u00e9 une am\u00e9lioration sous THS (...)\u00bb.</td></tr><tr><td>Pour le terme ost\u00e9oporotique, si nous choisissons une fen\u00eatre contextuelle de taille 5, c'est-\u00e0-dire</td></tr><tr><td>deux mots \u00e0 gauche et deux mots \u00e0 droite de celui-ci. Le contexte de ost\u00e9oporotique sera :</td></tr><tr><td>trait\u00e9s, danger, densitom\u00e9tries et osseuses. Ce processus est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 autant de fois que le terme</td></tr><tr><td>ost\u00e9oporotique appara\u00eet dans un corpus donn\u00e9. Cette technique de repr\u00e9sentation du contexte a</td></tr><tr><td>montr\u00e9 son efficacit\u00e9 surtout lorsqu'il s'agit de mots tr\u00e8s fr\u00e9quents. Intuitivement, nous pouvons</td></tr><tr><td>nous dire que tous les mots entourant un mot donn\u00e9 n'ont pas la m\u00eame importance et qu'il serait</td></tr><tr><td>parfois utile de ne pas tous les consid\u00e9rer de la m\u00eame mani\u00e8re. Cependant, toute la difficult\u00e9</td></tr><tr><td>r\u00e9side dans la prise de d\u00e9cision concernant tel ou tel mot. Brosseau-Villeneuve et al. (2010)</td></tr><tr><td>proposent une m\u00e9thode de pond\u00e9ration des mots du contexte selon leur position pour la t\u00e2che de</td></tr><tr><td>d\u00e9sambigu\u00efsation du sens des mots. Une autre m\u00e9thode pour pallier cette difficult\u00e9 consiste en</td></tr><tr><td>l'utilisation des relations de d\u00e9pendances syntaxiques entre les mots que nous pr\u00e9sentons dans la</td></tr><tr><td>section suivante.</td></tr></table>", |
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| "TABREF4": { |
| "text": "Liste des relations de d\u00e9pendances syntaxiques information quantitative tr\u00e8s variable et fortement d\u00e9pendante des corpus utilis\u00e9s. D'o\u00f9 l'id\u00e9e d'abandonner ce type de coloration pour passer \u00e0 une coloration syntaxique porteuse d'informations qualitatives et id\u00e9alement ind\u00e9pendante de la taille des corpus. Le deuxi\u00e8me aspect serait de dire que malgr\u00e9 tout, la coloration graphique a un int\u00e9r\u00eat et qu'au lieu de s'en \u00e9carter il vaudrait peut \u00eatre mieux la combiner avec la coloration syntaxique afin de tirer le meilleur des deux. C'est notre hypoth\u00e8se de compl\u00e9mentarit\u00e9 entre les informations qualitatives et quantitatives des mots.", |
| "content": "<table><tr><td>2.3 Synth\u00e8se</td></tr></table>", |
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| "TABREF5": { |
| "text": "Le vecteur de contexte a pour but d'enregistrer un ensemble d'information sur le contexte d'un mot w donn\u00e9. Dans le cas de la repr\u00e9sentation graphique, ces informations sont les mots qui cooccurrent avec le mot w. Dans le cas d'une repr\u00e9sentation syntaxique, ce sont les mots en relation avec w qui sont s\u00e9lectionn\u00e9s pour faire partie de son vecteur de contexte. Dans un cadre plus g\u00e9n\u00e9rique, nous pourrions imaginer plusieurs autres sources d'informations \u00e0 exploiter. rate 32 rate modN 29 ,rate PRPV 3 rate 32 , rate modN 29 ,rate PRPV 3", |
| "content": "<table><tr><td colspan=\"3\">Repr\u00e9sentation graphique Repr\u00e9sentation syntaxique Combinaison</td></tr><tr><td>regional 13 local 5 oest rogen 1</td><td>regional Lmod 2 local Lmod 1 -</td><td>regional 13 , regional Lmod 2 local 5 , local Lmod 1 oest rogen 1</td></tr></table>", |
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| "TABREF6": { |
| "text": "Exemple de la repr\u00e9sentation du contexte du mot recurrence et du nombre de ses cooccurrences, en fonction des repr\u00e9sentations graphique et syntaxique ainsi que de leur combinaison repr\u00e9sentation graphique et (ii) une information plus sp\u00e9cifique fournie par la repr\u00e9sentation syntaxique. Si nous prenons par exemple le mot regional (repr\u00e9sent\u00e9 dans la table 3), nous pouvons voir qu'il appara\u00eet 13 fois avec le mot recurrence selon la repr\u00e9sentation graphique et 2 fois comme modificateur gauche (Lmod) selon la repr\u00e9sentation syntaxique. La combinaison prend en compte les deux informations, en consid\u00e9rant que le mot regional appara\u00eet 13 fois avec", |
| "content": "<table><tr><td>w=5 inoperable local rate distant risk salvage year time tumor isolate</td><td>818,98 119,71 72,62 61,00 39,15 39,08 31,84 31,04 30,15 28,16</td><td>RelDep local Lmod risk PRPN rate modN tumor modN rate PRPN time PRPN disease modN isolated Lmod distant Lmod patient PRPN</td><td>618,17 96,02 68,34 62,82 40,18 32,85 28,76 24,29 24,28 23,64</td><td>Combinaison local Lmod 936,05 local 791,15 risk PRPN 153,14 rate 113,96 rate modN 110,28 tumor modN 104,71 distant 70,23 rate PRPN 64,69 risk 54,89 time PRPN 53,13</td><td>+/-+ + + + + + + + +</td></tr></table>", |
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| "TABREF7": { |
| "text": "Illustration des 10 premi\u00e8res entr\u00e9es du vecteur de contexte du mot recurrence en fonction de l'information mutuelle (IM) pour les repr\u00e9sentations graphique (w = 5) et syntaxique (Rel Dep) ainsi que par la combinaison a priori La table 6 montre que la combinaison a priori a un apport n\u00e9gatif pour au moins 5 mots. Ces mots n'\u00e9taient pas class\u00e9s dans les 10 premi\u00e8res entr\u00e9es des m\u00e9thodes w = 5 et Rel Dep, et le sont devenus gr\u00e2ce \u00e0 la combinaison a priori. Ce constat indique que la mesure d'association de l'information mutuelle n'est pas appropri\u00e9e car elle ne pr\u00e9serve pas le classement des entr\u00e9es de w = 5 et Rel Dep. Elle affecte des scores \u00e9lev\u00e9s \u00e0 des mots qui avaient des scores faibles comme", |
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| "TABREF8": { |
| "text": "correspond \u00e0 une mesure d'association et \u00e0 une mesure de similarit\u00e9 pour les 4 m\u00e9thodes test\u00e9es sur le corpus du cancer du sein. La table 8 concerne le corpus des \u00e9nergies renouvelables et respecte la m\u00eame configuration que la premi\u00e8re table. Dans la table 7, nous constatons que pour la configuration Log-Jac et w = 5, les deux m\u00e9thodes de combinaisons propos\u00e9es obtiennent de meilleurs r\u00e9sultats que w = 5 et Rel Dep, avec une MAP de 0,485 pour C omb post et de 0,488 pour C omb apri alors que Rel Dep et w = 5 n'obtiennent", |
| "content": "<table><tr><td>4.</td></tr><tr><td>5.</td></tr><tr><td>6.</td></tr><tr><td>7.</td></tr><tr><td>8.</td></tr></table>", |
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| "TABREF10": { |
| "text": "Ce m\u00eame constat peut \u00eatre fait pour les autres valeurs de w (9 et 15). Ainsi concernant la configuration Log-Jac, les deux m\u00e9thodes de combinaison propos\u00e9es obtiennent de meilleurs r\u00e9sultats que les deux repr\u00e9sentations contextuelles prises s\u00e9par\u00e9ment, avec un avantage pour la m\u00e9thode C omb apri qui obtient une MAP de 0,536 en combinant Rel Dep avec w = 9. Nous pouvons constater que, pour la configuration Odds-Cos, c'est la m\u00e9thode C omb apri qui obtient les meilleurs r\u00e9sultats avec une MAP de 0,497 pour un w = 5. Concernant la configuration Im-Cos, c'est C omb post qui obtient les meilleurs r\u00e9sultats, et C omb apri n'apporte aucune am\u00e9lioration et d\u00e9grade m\u00eame les r\u00e9sultats dans certains cas. Pour r\u00e9sumer, nous pouvons dire que les deux m\u00e9thodes propos\u00e9es am\u00e9liorent les performances de la m\u00e9thode directe, avec une efficacit\u00e9 variable \u00e9troitement li\u00e9e aux mesures d'association et de similarit\u00e9 utilis\u00e9es.Pour la table 8 concernant le corpus des \u00e9nergies renouvelables, nous pouvons aussi constater que pour la configuration Log-Jac et w = 5, les deux m\u00e9thodes de combinaisons propos\u00e9es obtiennent de meilleurs r\u00e9sultats que w = 5 et Rel Dep, avec une MAP de 0,365 pour C omb post et de 0,354 pour C omb apri alors que Rel Dep et w = 5 n'obtiennent que 0,257 et 0,272. Globalement, c'est la m\u00e9thode C omb post qui obtient les meilleurs r\u00e9sultats. Ce que l'on peut retenir des deux tables c'est que C omb post et C omb apri am\u00e9liorent les r\u00e9sultats pour toutes les combinaisons de mesures sauf pour C omb apri qui ne fonctionne pas avec le couple (Im-Cos).", |
| "content": "<table><tr><td>-Pr\u00e9cision (%) pour les tops 1 et 10 ainsi que la MAP pour le corpus \u00ab Cancer du sein \u00bb.</td></tr><tr><td>Comparaison de l'approche directe par repr\u00e9sentation graphique et de celle par repr\u00e9sentation</td></tr><tr><td>syntaxique ainsi que des deux m\u00e9thodes de combinaisons (les am\u00e9liorations indiquent une</td></tr><tr><td>significativit\u00e9 avec un indice de confiance de 0,05 utilisant le test de Student).</td></tr><tr><td>que 0,297 et 0,416.</td></tr></table>", |
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| "TABREF12": { |
| "text": "Pr\u00e9cision (%) pour les tops 1 et 10 ainsi que la MAP pour le corpus \u00ab \u00e9nergies renouvelables \u00bb. Comparaison de l'approche directe par repr\u00e9sentation graphique et de celle par repr\u00e9sentation syntaxique ainsi que des deux m\u00e9thodes de combinaisons (les am\u00e9liorations indiquent une significativit\u00e9 avec un indice de confiance de 0,05 utilisant le test de Student).", |
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