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| "abstract": "Annotation s\u00e9mantique et validation terminologique en texte int\u00e9gral en SHS R\u00e9sum\u00e9. Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT 1. Les candidats termes sont identifi\u00e9s par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projet\u00e9s dans les textes. La probl\u00e9matique g\u00e9n\u00e9rale de cet article est d'\u00e9tudier dans quelle mesure les contextes sont \u00e0 m\u00eame de fournir des crit\u00e8res linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle rel\u00e8ve d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue g\u00e9n\u00e9rale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour r\u00e9pondre \u00e0 cette question, nous comparons deux m\u00e9thodes d'exploitation (l'une inspir\u00e9e de la textom\u00e9trie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du m\u00eame corpus annot\u00e9s manuellement et mesurons si une annotation s\u00e9mantique des contextes am\u00e9liore l'exactitude des choix r\u00e9alis\u00e9s automatiquement.", |
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| "text": "Annotation s\u00e9mantique et validation terminologique en texte int\u00e9gral en SHS R\u00e9sum\u00e9. Nos travaux se focalisent sur la validation d'occurrences de candidats termes en contexte. Les contextes d'occurrences proviennent d'articles scientifiques des sciences du langage issus du corpus SCIENTEXT 1. Les candidats termes sont identifi\u00e9s par l'extracteur automatique de termes de la plate-forme TTC-TermSuite et sont ensuite projet\u00e9s dans les textes. La probl\u00e9matique g\u00e9n\u00e9rale de cet article est d'\u00e9tudier dans quelle mesure les contextes sont \u00e0 m\u00eame de fournir des crit\u00e8res linguistiques pertinents pour valider ou rejeter chaque occurrence de candidat terme selon qu'elle rel\u00e8ve d'un usage terminologique en sciences du langage ou non (langue g\u00e9n\u00e9rale, transdisciplinaire, autre domaine scientifique). Pour r\u00e9pondre \u00e0 cette question, nous comparons deux m\u00e9thodes d'exploitation (l'une inspir\u00e9e de la textom\u00e9trie et l'autre de Lesk) avec des contextes d'occurrences du m\u00eame corpus annot\u00e9s manuellement et mesurons si une annotation s\u00e9mantique des contextes am\u00e9liore l'exactitude des choix r\u00e9alis\u00e9s automatiquement.", |
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| "text": "Nos travaux se situent dans le champ de l'extraction terminologique \u00e0 partir de textes int\u00e9graux dans le domaine des SHS et plus pr\u00e9cis\u00e9ment celui des sciences du langage. A la suite de (Daille 1994) , (Toussaint et al. 1998) , (Bourigault et Slozdian 1999) , (Bourigault et. al 2001) parmi beaucoup d'autres, nous privil\u00e9gions une approche allant du texte (r\u00e9alisations linguistiques de termes dans les textes) aux termes (objets conceptuels). Acc\u00e9der aux r\u00e9alisations linguistiques des termes dans les textes suppose de les reconna\u00eetre comme telles. Parmi les travaux qui abordent cette probl\u00e9matique, une premi\u00e8re partie s'appuie sur l'utilisation d'extracteurs automatiques de candidats termes qui sont ensuite valid\u00e9s par des experts des domaines de sp\u00e9cialit\u00e9s concern\u00e9s : Acabit (Daille 1994 ; , Yatea (Aubin et Hamon 2006) , TermoStat (Drouin 2003) ou encore la plate-forme TTC-TermSuite (Daille et al., 2011) . D'autres travaux, qui peuvent \u00eatre connexes, s'int\u00e9ressent \u00e0 la validation, l'extraction de candidats termes ou de relations entre termes dans les textes, en mettant en oeuvre diff\u00e9rentes exploitations des textes dans une approche distributionnelle. Les travaux de Daille (2003) , Toussaint et al. (1998) , Namer et Zweigenbaum (2004) ou M-C L'Homme (2004a) s'appuient sur des connaissances relevant de la morphologie d\u00e9rivationnelle ou constructionnelle. Les travaux de Baneyx et al. (2005) , Jacques et Aussenac-Gilles (2006) , Aussenac-Gilles et Condamines (2009) , Manser (2012) , P\u00e9rinet et Hamon (2013) d\u00e9tectent et exploitent des patrons lexico-syntaxiques pour l'identification de relations entre (r\u00e9alisations linguistiques de) termes. Enfin, les travaux de Grabar et Zweigenbaum (2004) , Claveau et M-C L'Homme (2005) , Poibeau (2005) ou Condamines et P\u00e9ry-Woodley (2007) reposent sur l'utilisation de structures s\u00e9mantiques, textuelles ou discursives.", |
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| "text": "Notre objectif est d'analyser des contextes d'occurrences de candidats termes qui sont s\u00e9mantiquement enrichis afin de s\u00e9lectionner automatiquement les occurrences de candidats qui rel\u00e8vent d'un usage terminologique et de rejeter les autres. Autrement dit, nous proc\u00e9dons \u00e0 un type particulier de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique que nous appellerons \u00ab d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique \u00bb. En effet, on peut constater, \u00e0 la suite de M.C. L'Homme (2004b) , que m\u00eame si le terme en tant qu'\u00e9tiquette de concept, pour une terminologie donn\u00e9e et une application d\u00e9finie, n'est pas ambigu, ses 1 Scientext permet d'acc\u00e9der \u00e0 un outil d'interrogation pour l'ensemble de la base de textes du projet. Une partie de la base est accessible est sous licence Creative Common : http://scientext.msh-alpes.fr/scientext-site/?article8 [pages consult\u00e9es le 12/02/2014] r\u00e9alisations linguistiques peuvent l'\u00eatre. Ceci est vrai en particulier lorsque les \u00ab termes \u00bb sont des \u00ab candidats termes \u00bb extraits automatiquement par une plate-forme d'extraction terminologique. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne pourrait aussi se manifester lorsque les termes dont on observe les occurrences en texte int\u00e9gral appartiennent \u00e0 des th\u00e9saurus ou des r\u00e9f\u00e9rentiels terminologiques.", |
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| "text": "ambigu\u00eft\u00e9 avec le lexique ou la phras\u00e9ologie transdisciplinaire : argument, corpus, d\u00e9finition, \u00e9nonc\u00e9, exemple, objet -P. et Aussenac-Gilles N. (2006) . TAL 47)Comme le montrent ces quelques exemples de r\u00e9alisations linguistiques de candidats termes, c'est le contexte au sens large qui nous permet de s\u00e9lectionner les occurrences relevant d'un emploi terminologique. Deux interrogations apparaissent alors : en ce qui concerne les diff\u00e9rentes mani\u00e8res d'exploiter les contextes d'occurrences des candidats et la s\u00e9lection des informations \u00e0 exploiter dans ces contextes. Dans cet article, nous d\u00e9veloppons une approche qui s'appuie, d'une part, sur une analyse statistique des contextes d'occurrences, analyse fond\u00e9e sur le calcul de sp\u00e9cificit\u00e9 (Lafon 1980) , et d'autre part, sur des contextes annot\u00e9s s\u00e9mantiquement \u00e0 l'aide de traits s\u00e9mantiques ou quasi-s\u00e8mes qui sont extraits de deux ressources lexicales, le TLFi et WiktionnaireX. L'approche pr\u00e9sent\u00e9e est ensuite compar\u00e9e \u00e0 l'algorithme de Lesk (1986) .", |
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| "text": "transdisciplinaire : argument, corpus, d\u00e9finition, \u00e9nonc\u00e9, exemple, objet", |
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| "text": "Lesk (1986)", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "La plate-forme TTC-TermSuite 2 segmente le corpus de travail en tokens, l'annote avec TreeTagger puis en extrait une terminologie, c'est-\u00e0-dire une liste de candidats termes qui est projet\u00e9e dans les textes. Le corpus enrichi en candidats termes subit ensuite deux traitements parall\u00e8les. D'un c\u00f4t\u00e9, il est pris en charge dans une plate-forme d'annotation manuelle au sein de laquelle un annotateur linguiste expert d\u00e9sambigu\u00efse manuellement les occurrences de candidats termes en les validant ou les rejetant d'un point de vue terminologique. A l'issue de l'annotation, les occurrences d\u00e9sambigu\u00efs\u00e9es de candidats termes sont consid\u00e9r\u00e9es comme des occurrences de termes. Cet enrichissement fournit une version du corpus qui sert de corpus de r\u00e9f\u00e9rence. D'un autre c\u00f4t\u00e9, le corpus enrichi automatiquement en candidats termes est pris en charge par le module d'annotation s\u00e9mantique. Le nouveau corpus obtenu, enrichi en candidats termes et en annotations s\u00e9mantiques, est ensuite pris en charge par le module de d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique dont la t\u00e2che est de s\u00e9lectionner pour chaque candidat ses occurrences terminologiques et de rejeter ses occurrences non terminologiques. Enfin, nous \u00e9valuons les performances de la d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique r\u00e9alis\u00e9e automatiquement en la comparant avec celle effectu\u00e9e manuellement dans la plate-forme d'annotation manuelle. ", |
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| "section": "Donn\u00e9es et m\u00e9thodes", |
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| "text": "Habituellement, lorsqu'on parle d'annotation et en particulier d'annotation s\u00e9mantique, l'objectif est d'associer \u00ab une interpr\u00e9tation stabilis\u00e9e \u00bb aux donn\u00e9es brutes (Habert 2005). L'annotation s\u00e9mantique dans cette perspective suppose la d\u00e9sambigu\u00efsation. Dans l'exp\u00e9rience que nous menons, nous faisons le choix de proc\u00e9der \u00e0 un enrichissement s\u00e9mantique ambigu\u00eb qui ne privil\u00e9gie aucun des sens fournis par les ressources utilis\u00e9es pour l'annotation. Nous Ce seuil de 7 500 a \u00e9t\u00e9 d\u00e9termin\u00e9 de mani\u00e8re empirique par comparaison avec la distribution des types de structures de candidats complexes que l'on obtient sans filtrage.", |
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| "section": "Enrichissement s\u00e9mantique des donn\u00e9es", |
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| "text": "La page https://apps.atilf.fr/smarties/ [page consult\u00e9e le 12/02/2014] permet un acc\u00e8s public en consultation. Le guide d'annotation, disponible sur le site, permet de comprendre comment est effectu\u00e9e l'\u00e9valuation des candidats termes depuis leur \u00e9tat initial vers l'\u00e9tat de leur validation terminologique. pla\u00e7ant dans le cadre de la s\u00e9mantique interpr\u00e9tative, l'une des hypoth\u00e8ses majeures sur laquelle nous nous appuyons est que le sens d'une unit\u00e9 lexicale est en grande partie co-construit par son contexte d'usage ou totalement construit pour le sens \u00e9mergeant des usages 6 . C'est donc dans un deuxi\u00e8me temps (section 2.3 ci-dessous) que nous analysons l'information s\u00e9mantique ajout\u00e9e en vue d'un type particulier de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique, \u00e0 savoir la d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique des occurrences de candidats termes apparaissant dans les contextes enrichis s\u00e9mantiquement. Cette m\u00e9thodologie permet de mesurer le caract\u00e8re op\u00e9ratoire ou non du type d'annotation s\u00e9mantique que nous appliquons lors du processus de d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique.", |
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| "text": "Comme nous l'avons pr\u00e9cis\u00e9 dans l'introduction (section 1), les informations s\u00e9mantiques ajout\u00e9es aux unit\u00e9s lexicales sont des traits s\u00e9mantiques ou quasi-s\u00e8mes. \u00c0 la suite de Valette et al. (2006) , nous faisons l'hypoth\u00e8se que les mots pleins de toutes les d\u00e9finitions d'un mot vedette d'un dictionnaire repr\u00e9sentent des traits s\u00e9mantiques bruts associ\u00e9s \u00e0 tous les sens possibles de ce mot vedette. Les traits s\u00e9mantiques sont extraits sous forme lemmatis\u00e9e et cat\u00e9goris\u00e9e en parties du discours (adv, adverbes ; adj, adjectifs ; subst, noms ; v, verbes). Ainsi, le nom locuteur, qui a pour d\u00e9finition dans le TLFi Personne qui parle, qui produit des \u00e9nonc\u00e9s sera repr\u00e9sent\u00e9 par l'ensemble de traits s\u00e9mantiques {\"personne\":subst, \"parler\":v, \"produire\":v, \"\u00e9nonc\u00e9\":subst}. Lorsque le mot vedette correspondant \u00e0 une unit\u00e9 lexicale du texte \u00e0 annoter a plusieurs d\u00e9finitions dans le dictionnaire, celles-ci sont ajout\u00e9es les unes aux autres. Enfin, lorsqu'un trait s\u00e9mantique appara\u00eet plusieurs fois, il est r\u00e9p\u00e9t\u00e9 afin de tenir compte de toutes ses occurrences. C'est le cas du trait note dans l'une des d\u00e9finitions du verbe annoter dans le TLFi \"pourvoir un texte de notes\" \"mettre des notes en marge de ...\" : {\"pourvoir\":v, \"texte\":subst, \"note\":subst, \"mettre\":v, \"note\":subst, \"marge\":subst}.", |
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| "text": "Valette et al. (2006)", |
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| "text": "La premi\u00e8re ressource que nous utilisons est le TLFi car il s'agit d'une ressource libre sur signature d'une convention, \u00e0 large couverture, comportant des d\u00e9finitions lemmatis\u00e9es et cat\u00e9goris\u00e9es et disposant d'une structuration XM L permettant l'extraction de ces d\u00e9finitions. Cependant, cette ressource n'est actuellement plus mise \u00e0 jour et il est n\u00e9cessaire de la compl\u00e9ter. La mise en ligne du WiktionnaireX par F. Sajous 7 permet d'\u00e9tendre la couverture de la ressource initiale de mani\u00e8re significative. Nous avons s\u00e9lectionn\u00e9 dans le WiktionnaireX (structur\u00e9 en XML) les entr\u00e9es de formes lemmatis\u00e9es conformes au format des documents \u00e0 annoter s\u00e9mantiquement (les textes sont lemmatis\u00e9s et annot\u00e9s en parties du discours par TreeTagger via l'extracteur de candidats termes TTC-TermSuite). Pour cat\u00e9goriser les traits s\u00e9mantiques des d\u00e9finitions du WiktionnaireX, nous avons projet\u00e9 les d\u00e9finitions cat\u00e9goris\u00e9es du TFLi. Nous obtenons ainsi deux ressources de traits s\u00e9mantiques.", |
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| { |
| "text": "Pour choisir le mode d'annotation mis en oeuvre dans les exp\u00e9riences (section 3), nous avons cherch\u00e9 \u00e0 maximiser la couverture de l'annotation s\u00e9mantique en utilisant les deux ressources de traits s\u00e9mantiques (celle issue du TLFi prioritairement et celle issue du WiktionnaireX pour compl\u00e9ter). Les six types d'annotations qui ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finis et dont le taux de couverture est repr\u00e9sent\u00e9 ci-dessous (figure 2) ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9finis en fonction de deux param\u00e8tres :", |
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| "text": "1 ", |
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| { |
| "text": "Par rapport aux champs d'application et aux difficult\u00e9s relev\u00e9s dans la probl\u00e9matique de la d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique en g\u00e9n\u00e9ral (Navigli 2009) , (Navigli et Le type de d\u00e9sambigu\u00efsation mis en oeuvre appartient au champ des m\u00e9thodes probabilistes supervis\u00e9es. Suite \u00e0 des travaux ant\u00e9rieurs qui ont donn\u00e9 des r\u00e9sultats encourageants (Camacho-Collados et al. 2014), nous utilisons une m\u00e9thode bas\u00e9e sur la sp\u00e9cificit\u00e9 lexicale (Lafon 1980) dans laquelle l'indice de sp\u00e9cificit\u00e9 de chaque mot du corpus repr\u00e9sente le sur-emploi ou sous-emploi des mots dans le sous-corpus par rapport au corpus de r\u00e9f\u00e9rence. Cette m\u00e9thode est qualifi\u00e9e de m\u00e9thode de d\u00e9sambigu\u00efsation textom\u00e9trique. Le calcul de sp\u00e9cificit\u00e9 est utilis\u00e9 pour \u00e9tablir, \u00e0 partir du corpus de r\u00e9f\u00e9rence, des profils caract\u00e9ristiques des deux types d'usage que l'on cherche \u00e0 diff\u00e9rencier. D'autres m\u00e9thodes font usage exclusivement de ressources lexicales (sans utiliser un corpus de r\u00e9f\u00e9rence) et, plus sp\u00e9cifiquement de dictionnaires. On trouve parmi ces m\u00e9thodes l'algorithme de Lesk (1986) porte sur le contexte consid\u00e9r\u00e9 autour du mot \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser : au lieu du texte complet, nous prenons en compte le paragraphe. En effet, un texte peut contenir plusieurs occurrences d'un m\u00eame candidat terme avec un comportement diff\u00e9rent du point de vue terminologique, ce qui est beaucoup moins vrai du paragraphe.", |
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| "text": "(Navigli 2009)", |
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| "section": "D\u00e9sambigu\u00efsation terminologique des occurrences de candidats termes", |
| "sec_num": "2.3" |
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| "text": "Cette premi\u00e8re m\u00e9thode de d\u00e9sambigu\u00efsation, qui s'appuie sur les travaux ant\u00e9rieurs de Camacho Collados et al. ", |
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| "text": "S\u00c9MANTIQUE ET VALIDATION TERMINOLOGIQUE EN TEXTE INT\u00c9GRAL EN SHS", |
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| "text": "Bien que le calcul des profils suive la m\u00eame m\u00e9thode que ceux-ci soient \u00e9tablis \u00e0 partir des contextes lexicaux ou \u00e0 partir des contextes enrichis en traits s\u00e9mantiques, il existe deux diff\u00e9rences. Les profils \"lexicaux\" sont constitu\u00e9s d'unit\u00e9s lexicales sp\u00e9cifiques des contextes et le seuil minimal du taux de sp\u00e9cificit\u00e9 est fix\u00e9 \u00e0 1,5. Les profils \"s\u00e9mantiques\" sont constitu\u00e9s de traits s\u00e9mantiques et le seuil minimal du taux de sp\u00e9cificit\u00e9 est fix\u00e9 \u00e0 2. Gr\u00e2ce \u00e0 la multiplication des donn\u00e9es \u00e0 traiter suite \u00e0 l'annotation en traits s\u00e9mantiques (multiplication moyenne par 10), nous pouvons \u00eatre plus s\u00e9lectifs dans le choix des traits s\u00e9mantiques 11 . ", |
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| "section": "D\u00e9sambigu\u00efsation textom\u00e9trique", |
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| "text": "Cet algorithme (Lesk, 1986) vise \u00e0 associer la bonne d\u00e9finition \u00e0 chaque unit\u00e9 lexicale en contexte. Pour appliquer cet algorithme dans notre exp\u00e9rience, nous avons construit des d\u00e9finitions terminologiques pour les candidats termes en nous inspirant des usuels sp\u00e9cialis\u00e9s en sciences du langage. Plusieurs ressources sont utilis\u00e9es pour l'\u00e9criture des d\u00e9fintions terminologiques (Dubois J. et al. 2012 ; Ducrot O. et Schaeffer J-M. 1999 ; Neveu F. 2004 L'objectif de notre exp\u00e9rience est d'\u00e9valuer dans quelle mesure l'annotation s\u00e9mantique d\u00e9crite dans cet article am\u00e9liore ou non le taux d'exactitude de la proc\u00e9dure automatique de d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique, c'est donc dans ce sens que les premiers r\u00e9sultats d\u00e9taill\u00e9s sont pr\u00e9sent\u00e9s dans la section (3.2.2). Afin de situer ces premiers r\u00e9sultats, nous les comparons avec une reproduction de l'algorithme de Lesk appliqu\u00e9 aux contextes lexicaux et aux contextes enrichis s\u00e9mantiquement (section 3.2.3).", |
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| "text": "Ducrot O. et Schaeffer J-M. 1999 ;", |
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| "section": "Algorithme de Lesk", |
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| "text": "La premi\u00e8re tendance g\u00e9n\u00e9rale qui se d\u00e9gage \u00e9tait pr\u00e9visible : le taux d'exactitude d\u00e9cro\u00eet lorsque le taux d'ambigu\u00eft\u00e9 augmente (figure 4) : les moins bonnes performances apparaissent avec les candidats les plus ambigus exemple, objet, argument, d\u00e9finition, r\u00e9f\u00e9rence et expression. La seconde l'\u00e9tait aussi : le taux d'exactitude est peu sensible \u00e0 la tendance terminologique des candidats termes (figure 3). Dans la mesure o\u00f9 le taux d'ambigu\u00eft\u00e9 est le param\u00e8tre discriminant, c'est en fonction de celui-ci que nous pr\u00e9senterons la suite des r\u00e9sultats de l'exp\u00e9rience. Les courbes suivantes (figure 5) montrent l'\u00e9volution du taux d'exactitude en fonction de la mise en oeuvre de la d\u00e9sambigu\u00efsation sur des contextes lexicaux ou enrichis s\u00e9mantiquement. Le premier constat que l'on peut faire est que l'annotation s\u00e9mantique ne semble pas apporter d'am\u00e9lioration sensible sur la moyenne des performances de la t\u00e2che de d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique. Cependant, dans certains cas, par exemple, exemple ou \u00e9nonc\u00e9 dans le jeu de test, on observe une performance sup\u00e9rieure et une performance tr\u00e8s l\u00e9g\u00e8rement sup\u00e9rieure avec r\u00e9f\u00e9rence. Une analyse d\u00e9taill\u00e9e de l'ensemble des d\u00e9cisions divergentes sur ces trois candidats permettra dans la suite de nos travaux de mieux comprendre qualitativement l'influence de l'annotation s\u00e9mantique.", |
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| "section": "Mesure de l'apport de l'annotation en traits s\u00e9mantiques TLFi & WiktionnaireX V2 sur le jeu de test", |
| "sec_num": "3.2.1" |
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| "text": "Une analyse quantitative entre les m\u00e9thodes SpecLex et SpecTraits est faite dans la section 3.3. Elle est appliqu\u00e9e par la suite parce qu'elle est appliqu\u00e9e non plus seulement au jeu de test mais \u00e0 l'ensemble de candidats termes et de leurs occurrences.", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Mesure de l'apport de l'annotation en traits s\u00e9mantiques TLFi & WiktionnaireX V2 sur le jeu de test", |
| "sec_num": "3.2.1" |
| }, |
| { |
| "text": "Pour situer les r\u00e9sultats obtenus par la m\u00e9thode textom\u00e9trique, nous avons impl\u00e9ment\u00e9 la m\u00e9thode de Lesk dans sa version initiale pour d\u00e9terminer les taux d'exactitude obtenus \u00e0 l'aide de cet algorithme fondateur dans le contexte particulier des travaux que nous d\u00e9veloppons. L'algorithme a \u00e9t\u00e9 test\u00e9 avec les contextes lexicaux (figure 6) et avec les contextes annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques (figure 7). (Navigli et al. 2007) , les performances de l'algorithme de Lesk sont nettement moindres : taux moyen d'exactitude de 77 % avec une impl\u00e9mentation simple de l'algorithme de Lesk dans (Schwab et al. 2013 : 105) ", |
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| "text": "(Navigli et al. 2007)", |
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| "text": "de Lesk dans (Schwab et al. 2013 : 105)", |
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| "section": "Comparaison avec l'algorithme de Lesk sur le jeu de test", |
| "sec_num": "3.2.2" |
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| "text": "La comparaison entre les r\u00e9sultats obtenus par la d\u00e9sambigu\u00efsation textom\u00e9trique (SpecLex et SpecTraits) sur le jeu de test nous a amen\u00e9 a conclure que l'annotation s\u00e9mantique n'apportait pas d'am\u00e9lioration sensible. Afin de v\u00e9rifier ce constat sur un jeu de donn\u00e9es plus important, nous avons pris deux textes du corpus Scientext (un article de revue et une communication) comme corpus d'\u00e9valuation et nous avons pass\u00e9 les m\u00e9thodes de d\u00e9sambigu\u00efsation par toutes les occurrences de candidats termes extraits par TTC-Termsuite. Dans cette nouvelle exp\u00e9rience, l'ambigu\u00eft\u00e9 globale est plus modeste (10,34/50) et l'\u00e9chantillon est plus h\u00e9t\u00e9rog\u00e8ne au niveau des fr\u00e9quences. Au total, 2284 occurrences de candidats termes ont \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9es par rapport \u00e0 l'annotation manuelle. ", |
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| "section": "Comparaison SpecLex-SpecTraits sur un jeu de donn\u00e9es plus \u00e9tendu", |
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| { |
| "text": "Cet article se situe dans le champ de la d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique qui peut se voir a priori comme un cas de figure simplifi\u00e9 de d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale. La m\u00e9thode que nous avons \u00e9valu\u00e9e sur un jeu de candidats termes \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser s'appuie sur l'exploitation des contextes d'occurrences pr\u00e9sent\u00e9s sous deux formes : une version lexicale (contextes lexicaux) et une version enrichie en traits s\u00e9mantiques (contextes s\u00e9mantiques). Les r\u00e9sultats obtenus montrent que l'annotation s\u00e9mantique n'apporte pas d'am\u00e9lioration sensible pour la moyenne des performances mesur\u00e9es sur le jeu de test. Cependant, nous avons vu que cette tendance s'inverse lorsque l'exp\u00e9rience est appliqu\u00e9e aux 67 candidats les plus fr\u00e9quents dans le corpus de travail. Ce constat nous conduit \u00e0 envisager deux perspectives imm\u00e9diates : reproduire les exp\u00e9riences sur l'ensemble des candidats termes et analyser en d\u00e9tail les occurrences o\u00f9 les m\u00e9thodes divergent. En effet, la figure (9) montre l'amplitude des variations possibles avec la m\u00e9thode textom\u00e9trique comme avec la m\u00e9thode inspir\u00e9e de Lesk. Pour pouvoir envisager une automatisation compl\u00e8te de la t\u00e2che de d\u00e9sambigu\u00efsation, l'analyse des divergences permettrait de d\u00e9terminer comment articuler les m\u00e9thodes entre elles et dans quels cas privil\u00e9gier l'une par rapport \u00e0 l'autre.", |
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| "section": "Conclusion et perspectives", |
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| { |
| "text": "Sur le plan des am\u00e9liorations \u00e0 apporter \u00e0 la d\u00e9sambigu\u00efsation elle-m\u00eame, il serait int\u00e9ressant de la faire collaborer avec des approches distributionnelles car celles-ci permettraient tr\u00e8s probablement d'\u00e9carter d'embl\u00e9e un certain nombre de cas massifs o\u00f9 l'occurrence d'un candidat terme fait partie d'une locution comme par d\u00e9finition, faire r\u00e9f\u00e9rence \u00e0, etc. Sur le plan des m\u00e9thodes statistiques utilis\u00e9es, une comparaison avec des m\u00e9thodes de type SVM (Support Vector Machines) serait pertinente. Ces m\u00e9thodes r\u00e9duisent en effet la t\u00e2che de d\u00e9sambigu\u00efsation \u00e0 un probl\u00e8me de classification, en obtenant de tr\u00e8s bons r\u00e9sultats par rapport \u00e0 d'autres m\u00e9thodes (Lee and Ng 2002 ; Navigli 2009 ).", |
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| "text": "(Lee and Ng 2002 ;", |
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| "text": "Navigli 2009", |
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| "section": "Conclusion et perspectives", |
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| { |
| "text": "Sur le plan de l'annotation s\u00e9mantique enfin, nous envisageons de poursuivre nos travaux dans deux directions compl\u00e9mentaires. La premi\u00e8re voie s'int\u00e9ressera \u00e0 deux mani\u00e8res possibles de limiter la dispersion de l'information s\u00e9mantique due \u00e0 l'utilisation des d\u00e9finitions d'une ressource lexicale s\u00e9mantique : (1) nous appuyer sur l'hypoth\u00e8se que le premier mot de m\u00eame cat\u00e9gorie que l'unit\u00e9 lexicale \u00e0 annoter joue le r\u00f4le d'un hyperonyme ou plut\u00f4t r\u00e9f\u00e8re au genre prochain dans la terminologie de la TST ;", |
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| "section": "Conclusion et perspectives", |
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| "text": "(2) utiliser les domaines d'usage qui figurent dans les d\u00e9finitions du TLFi. La seconde \u00e9volution possible pour l'annotation s\u00e9mantique visera \u00e0 utiliser une autre ressource lexicale, \u00e0 savoir le WordNet libre pour le fran\u00e7ais, la ressource Wolf telle qu'elle a \u00e9t\u00e9 mise \u00e0 disposition de la communaut\u00e9 par Beno\u00eet Sagot 13 . \u00c0 l'aide de Wolf, nous envisageons une annotation en synsets 14 qui pourrait \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e de deux mani\u00e8res :", |
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| "section": "Conclusion et perspectives", |
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| { |
| "text": "(1) une annotation comparable \u00e0 celle que nous avons d\u00e9velopp\u00e9e dans cet article mais avec les synsets ou concepts possibles selon une correspondance des formes lemmatis\u00e9es entre texte et ressource lexicale ; (2) une annotation d\u00e9sambigu\u00efsante o\u00f9 le concept repr\u00e9sentant un mot d'un article est identifi\u00e9 selon son contexte dans l'article. Des travaux d'indexation de sites web s'appuyant sur l'exploitation de WordNet sont d\u00e9j\u00e0 propos\u00e9s (Desmontils et Jacquin 2001 , Benyahia et al. 2009 .", |
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| "text": ", Benyahia et al. 2009", |
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| "section": "Conclusion et perspectives", |
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| "text": "Le recours au calcul de sp\u00e9cificit\u00e9 sur les traits s\u00e9mantiques pourrait de plus nous permettre de qualifier les emplois terminologiques et non terminologiques de chaque candidat terme. Ceci n'a cependant pas encore \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 car cela suppose une analyse plus approfondie de traits s\u00e9mantiques : diff\u00e9rencier le m\u00e9talangage lexicographique (par exemple \u00ab action de verbe \u00bb, \u00ab celui qui \u00bb) ; affiner le traitement de traits poly-lexicaux (par exemple \u00ab faire r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 \u00bb) ; classer les traits s\u00e9mantiques restants en traits inh\u00e9rents vs. aff\u00e9rents, classifiants vs. sp\u00e9cifiques, etc.12 Les d\u00e9finitions \u00e0 contenu terminologique qui sont pr\u00e9sentes dans le TLFi ont \u00e9t\u00e9 supprim\u00e9es afin que les d\u00e9finitions du dictionnaire ne rel\u00e8vent que de la langue g\u00e9n\u00e9rale.", |
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| "text": "Nos vifs remerciements aux relecteurs/relectrices pour leurs remarques et suggestions qui ont permis d'am\u00e9liorer cette proposition ; toute impr\u00e9cision, erreur restante est bien s\u00fbr de notre enti\u00e8re responsabilit\u00e9. Nos chaleureux remerciements \u00e0 l'\u00e9quipe du projet TermITH, au sein du laboratoire ( ", |
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| "raw_text": "AUSSENAC-GILLES N., CONDAMINES A. (2009). Marqueurs de relations, genre textuel, structures syntaxiques. In Minel, J.-L. (Ed.), Filtrage s\u00e9mantique, 115-149. Paris: Hermes/Lavoisier.", |
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| "raw_text": "NAMER F., ZWEIGENBAUM P. (2004). Acquiring meaning for French medical terminology: contribution of morphosemantics. In Marius Fieschi, Enrico Coiera, and Yu-Chuan Jack Li, editors, Proceedings 10th World Congress on Medical Informatics, volume 107 of Studies in Health Technology and Informatics, 535-539, Amsterdam, 2004. IOS Press. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15360870?dopt=Abstract [(d.a.) 11/02/14]", |
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| "raw_text": "RETENAUER C. 2012. Vers un traitement automatique de la n\u00e9os\u00e9mie : approche textuelle et statistique. Universit\u00e9 de Lorraine., Th\u00e8se de doctorat en sciences du langage.", |
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| "title": "\u00c9l\u00e9ments pour la g\u00e9n\u00e9ration de classes s\u00e9mantiques \u00e0 partir de d\u00e9finitions lexicographiques", |
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| "year": 2006, |
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| "raw_text": "VALETTE M., ESTACIO-MORENO A., PETITJEAN E., JACQUEY E. (2006). \u00c9l\u00e9ments pour la g\u00e9n\u00e9ration de classes s\u00e9mantiques \u00e0 partir de d\u00e9finitions lexicographiques. Pour une approche s\u00e9mique du sens. Dans Actes de la 13\u00e8me conf\u00e9rence sur le traitement automatique des langues naturelles (TALN 06), P. Mertens, C. Fairon, A. Dister, P. Watrin (\u00e9ds). Cahiers du CENTAL, 2.1, UCL Presses Universitaires de Louvain (1), 357-366.", |
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| "text": "M\u00e9thodologie g\u00e9n\u00e9rale de l'exp\u00e9rience ANNOTATION S\u00c9MANTIQUE ET VALIDATION TERMINOLOGIQUE EN TEXTE INT\u00c9GRAL EN SHS", |
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| "FIGREF5": { |
| "text": "Comparaison des taux d'exactitude par candidat pour la m\u00e9thode textom\u00e9trique et pour l'algorithme de Lesk sur les contextes lexicaux Taux d'exactitude par candidat pour la m\u00e9thode textom\u00e9trique et selon le type de contextes (lexicaux, SpecLex, ou annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques, SpecTraits) ad je ct if h y p o th \u00e8s e p at ie n t lo cu te u r co rp u s ex em p le \u00e9n o n c\u00e9 o b je t ar g u m en t d \u00e9f in it io n r\u00e9 f\u00e9 re n ce ex p re ss io n apport\u00e9e par l'approche textom\u00e9trique est visible : les courbes SpecLex et SpecTraits se situent au-dessus des courbes LeskLex et LeskTraits respectivement. Cependant, les faibles r\u00e9sultats de Lesk demandent \u00e0 \u00eatre explicit\u00e9s. Par rapport \u00e0 l'\u00e9tat de l'art en effet (Schwab et al. 2013) ou", |
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| "content": "<table><tr><td>-ambigu\u00eft\u00e9 avec un autre domaine de sp\u00e9cialit\u00e9 : patient</td></tr><tr><td>[+term] [...] ou plus rarement, \u00e0 des r\u00f4les argumentaux (agent, patient, objet,...) [...] (Les relations s\u00e9mantiques : du linguistique au formel -Aussenac-Gilles N. et S\u00e9gu\u00e9la P. (2000). Cahiers de grammaire (25))</td></tr><tr><td>L[-term] es patients c\u00e9r\u00e9brol\u00e9s\u00e9s [...] (Nouveaux habits de la lexicographie sp\u00e9cialis\u00e9e : Int\u00e9gration de la m\u00e9taphorique dans le dictionnaire du football -Leroyer P. et Moller B. (2004). EURALEX)</td></tr><tr><td>-ambigu\u00eft\u00e9 avec un emploi lexical ou phras\u00e9ologique de langue g\u00e9n\u00e9rale : argument, d\u00e9finition, \u00e9nonc\u00e9,</td></tr><tr><td>expression, objet</td></tr></table>", |
| "text": ", r\u00e9f\u00e9rence [+term] En chemin, nous avons soulign\u00e9 la grande flexibilit\u00e9 des SN d\u00e9finis pluriel, qui en fait le lieu possible d'une n\u00e9gociation de la r\u00e9f\u00e9rence et de la d\u00e9signation (Figures et r\u00e9f\u00e9rence plurielle en corpus journalistique -Lecolle M. (2000). Cahiers de grammaire (25)) [-term] Les auteurs font r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 [...] (Validation d'une m\u00e9thodologie pour l'\u00e9tude des marqueurs de la segmentation dans un grand corpus de texte -Pi\u00e9rard S. et Begsten Y. (2007). TAL(47/2))", |
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| "TABREF3": { |
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| "content": "<table><tr><td>.</td><td>la ressource de traits s\u00e9mantiques utilis\u00e9e (TLFi exclusivement ; WiktionnaireX exclusivement ; TLFi</td></tr><tr><td colspan=\"2\">compl\u00e9t\u00e9 par le WiktionnaireX) ;</td></tr><tr><td>2.</td><td>les crit\u00e8res d</td></tr></table>", |
| "text": "'identification des entr\u00e9es lexicales utilis\u00e9es pour l'annotation des unit\u00e9s lexicales dans le textes -V1 = double correspondance \u00e9tablie \u00e0 la fois sur la forme lemmatis\u00e9e et la cat\u00e9gorie grammaticale -V2 = correspondance simple \u00e9tablie uniquement sur la forme lemmatis\u00e9e 6 On peut citer l'exemple bien connu aujourd'hui de l'usage n\u00e9ologique du nom caviar dans le discours journalistique S\u00c9MANTIQUE ET VALIDATION TERMINOLOGIQUE EN TEXTE INT\u00c9GRAL EN SHS L'annotation (TLFi & WIKI V2) atteint une couverture de 86,02 %, elle repr\u00e9sente le ratio entre le nombre de mots pleins de toute cat\u00e9gorie annot\u00e9s par rapport au nombre total de mots pleins. Pour conclure sur ce point, le tableau (1) ci-dessous d\u00e9taille les taux de couverture obtenus par cat\u00e9gorie d'unit\u00e9 lexicale 8 et par type d'annotation. L\u00e0 encore, le type (TLFi & Wiki V2) semble le plus satisfaisant et c'est donc ce type d'annotation qui a \u00e9t\u00e9 choisi pour annoter le corpus de travail en traits s\u00e9mantiques.", |
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| "TABREF4": { |
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| "content": "<table/>", |
| "text": "Lapata 2010),(Schwab et al. 2013), r\u00e9aliser une d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique pourrait nous placer dans une configuration plus favorable : (1) seuls les candidats termes sont d\u00e9sambigu\u00efs\u00e9s et non l'ensemble des unit\u00e9s lexicales des textes ; (2) les \u00ab sens \u00bb entre lesquels arbitrer forment un ensemble born\u00e9 et constant (usage terminologique vs. usage non terminologique).", |
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| "content": "<table><tr><td/><td colspan=\"2\">Noms (%)</td><td colspan=\"2\">Verbes (%)</td><td colspan=\"2\">Adjectifs (%)</td><td colspan=\"2\">Adverbes (%)</td></tr><tr><td/><td>Tokens</td><td>Types</td><td>Tokens</td><td>Types</td><td>Tokens</td><td>Types</td><td>Tokens</td><td>Types</td></tr><tr><td>TLFi V1</td><td>81,88</td><td>51,28</td><td>86,01</td><td>66,37</td><td>70,2</td><td>52,6</td><td>34,73</td><td>72,82</td></tr><tr><td>TLFi V2</td><td>82,31</td><td>52,21</td><td>95,2</td><td>67,53</td><td>75,45</td><td>55,24</td><td>85,33</td><td>91,02</td></tr><tr><td>Wiki V1</td><td>80,4</td><td>52,2</td><td>86,27</td><td>68,37</td><td>66,5</td><td>51,72</td><td>85,43</td><td>90,05</td></tr><tr><td>Wiki V2</td><td>80,74</td><td>53,27</td><td>86,43</td><td>69,08</td><td>68,25</td><td>54,3</td><td>87,64</td><td>94,17</td></tr><tr><td>TLFi & Wiki V1</td><td>83,27</td><td>54,37</td><td>86,35</td><td>68,73</td><td>71,77</td><td>55,48</td><td>85,43</td><td>90,05</td></tr><tr><td>TLFi & Wiki V2</td><td>83,52</td><td>55,13</td><td>95,64</td><td>70,28</td><td>76,43</td><td>57,7</td><td>91,12</td><td>97,09</td></tr></table>", |
| "text": ". Dans cette approche, un score est calcul\u00e9 pour la d\u00e9finition terminologique et un autre score pour les d\u00e9finitions relevant de la langue g\u00e9n\u00e9rale. Chaque score est d\u00e9termin\u00e9 \u00e0 partir de l'intersection des mots d'une d\u00e9finition (terminologique ou non) avec les mots du contexte proche du candidat terme \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser. \u00c9tant donn\u00e9 la simplicit\u00e9 de l'algorithme, les r\u00e9sultats obtenus par Lesk sont int\u00e9ressants en ce qu'ils permettent une comparaison moyennant une adaptation marginale. L'adaptation", |
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| "html": null, |
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| "content": "<table><tr><td/><td colspan=\"2\">ANNOTATION</td><td/><td/></tr><tr><td/><td>LS on</td><td>LST on</td><td>LS off</td><td>LST off</td></tr><tr><td/><td>agent</td><td>9,51 lar</td><td>16,61 douleur</td><td>48,48 v\u00e9rifier</td><td>123,20</td></tr><tr><td/><td>planter</td><td>9,31 eupatori\u00e9es</td><td>10,33 c\u00e9r\u00e9brol\u00e9s\u00e9s</td><td>30,06 examen</td><td>78,39</td></tr><tr><td/><td>planteur</td><td>5,91 dot</td><td>9,36 contr\u00f4le</td><td>26,47 p\u00e9nible</td><td>59,05</td></tr><tr><td/><td>adventice</td><td>5,43 enfoncer</td><td>8,59 r\u00e9cit</td><td>20,68 plaindre</td><td>38,78</td></tr><tr><td/><td>sch\u00e8me</td><td>4,73 debout</td><td>8,19 trouble</td><td>19,18 poin\u00e7onner</td><td>26,72</td></tr><tr><td/><td>m\u00e9decin</td><td>4,73 primitif</td><td>8,12 maladie</td><td>17,43 platiner</td><td>26,72</td></tr><tr><td/><td>sen|sens</td><td>4,55 actionnaire</td><td>8,09 adolescent</td><td>14,48 fisc</td><td>26,72</td></tr><tr><td/><td>primitif</td><td>4,17 angleterre</td><td>7,41 frontal</td><td>13,64 physique</td><td>26,71</td></tr><tr><td/><td>cons\u00e9quent</td><td>3,07 agr\u00e9ment</td><td>5,81 dardier</td><td>12,91 examiner</td><td>24,89</td></tr><tr><td/><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"3\">patient (peu ambigu, peu terminologique)</td></tr><tr><td/><td>LS on</td><td>LST on</td><td>LS off</td><td>LST off</td></tr><tr><td/><td>temporel</td><td>19,09 marquer</td><td>35,72 talmy</td><td>12,98 temp\u00e9rature</td><td>40,43</td></tr><tr><td/><td>chance</td><td>13,85 grille</td><td>34,54 trajectoire</td><td>10,67 chaleur</td><td>33,40</td></tr><tr><td/><td>marqueur</td><td colspan=\"2\">12,39 communiquer 30,38 typologie</td><td>10,24 place</td><td>18,92</td></tr><tr><td/><td>th\u00e8me</td><td>11,99 impact</td><td>28,49 cri</td><td>10,08 sensiblement</td><td>18,67</td></tr><tr><td/><td>bac</td><td>11,46 choeur</td><td>28,48 slobin</td><td>10,02 typologie</td><td>18,29</td></tr><tr><td/><td>rupture</td><td>10,77 balustrade</td><td>24,47 tunisien</td><td>9,25 sud</td><td>13,28</td></tr><tr><td/><td>th\u00e9matique</td><td>9,73 inscrire</td><td>23,56 interjection</td><td>8,92 sib\u00e9rie</td><td>12,48</td></tr><tr><td/><td>\u00e9motionnel</td><td>9,11 but</td><td>22,55 encoder</td><td>8,87 cordialit\u00e9</td><td>11,10</td></tr><tr><td/><td>positif</td><td>8,81 point</td><td>20,34 click</td><td>8,59 peur</td><td>10,98</td></tr><tr><td/><td>...</td><td>...</td><td>...</td><td>...</td></tr><tr><td/><td/><td/><td>expression (tr\u00e8s ambigu)</td><td/></tr><tr><td/><td colspan=\"5\">Tableau 2 : Profils caract\u00e9ristiques des contextes terminologiques ou non terminologique extraits des</td></tr><tr><td/><td/><td colspan=\"3\">contextes d'occurrences lexicaux ou enrichis en traits s\u00e9mantiques 10</td></tr><tr><td>9</td><td colspan=\"5\">Le taux de sp\u00e9cificit\u00e9 de Lafon (1980) est calcul\u00e9 en comparant sur une distribution observ\u00e9e dans un corpus de</td></tr><tr><td/><td colspan=\"5\">r\u00e9f\u00e9rence et une distribution th\u00e9orique d'un \u00e9chantillon d\u00e9finie selon une loi hyperg\u00e9om\u00e9trique, : cette fr\u00e9quence</td></tr><tr><td/><td colspan=\"5\">th\u00e9orique de chaque mot est proportionnelle \u00e0 la fr\u00e9quence de ce mot dans le corpus. Le signe du taux de sp\u00e9cificit\u00e9</td></tr><tr><td/><td colspan=\"5\">d'un \u00e9l\u00e9ment est positif si sa fr\u00e9quence observ\u00e9e est sup\u00e9rieure \u00e0 sa fr\u00e9quence th\u00e9orique. La valeur d'un taux de</td></tr><tr><td/><td colspan=\"5\">sp\u00e9cificit\u00e9 se d\u00e9duit de la probabilit\u00e9 d'obtenir la fr\u00e9quence observ\u00e9e. (Reutenauer 2012 : chapII.2) donne une</td></tr></table>", |
| "text": ", est r\u00e9alis\u00e9e en deux temps : (1) \u00e9tablissement des profils caract\u00e9risant les usages \u00e0 diff\u00e9rencier ; (2) utilisation de ces profils pour d\u00e9cider, contexte par contexte, si l'occurrence analys\u00e9e est terminologique ou non. Les profils terminologiques vs. non terminologiques sont \u00e9tablis \u00e0 partir du corpus de r\u00e9f\u00e9rence en rassemblant pour chaque candidat dans deux ensembles disjoints les contextes o\u00f9 ce candidat rel\u00e8ve d'un usage terminologique et les contextes o\u00f9 il rel\u00e8ve d'un usage non terminologique. Chacun de ces ensembles constitue un sous-corpus par rapport au corpus de r\u00e9f\u00e9rence. Pour chaque candidat, on dispose donc d'un sous-corpus terminologique (SCon) et d'un sous-corpus non terminologique (SCoff). Dans cette configuration, en appliquant \u00e0 chaque sous-corpus (SC) un algorithme de calcul du taux de sp\u00e9cificit\u00e9 dont les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 v\u00e9rifi\u00e9s par comparaison avec ceux obtenus \u00e0 l'aide du logiciel textom\u00e9trique TXM (Heiden 2010), nous produisons une liste d'\u00e9l\u00e9ments suppos\u00e9s caract\u00e9ristiques d'un usage terminologique (appel\u00e9e LSon) et une liste d'\u00e9l\u00e9ments suppos\u00e9s caract\u00e9ristiques d'un usage non terminologique (appel\u00e9e LSoff). Tous les \u00e9l\u00e9ments pr\u00e9sents dans chacune de ces listes (LS) sont repr\u00e9sent\u00e9s avec leur taux de sp\u00e9cificit\u00e9", |
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| "TABREF7": { |
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| "content": "<table><tr><td>Le dernier point m\u00e9thodologique \u00e0 pr\u00e9ciser est que les profils, lexicaux et s\u00e9mantiques, sont syst\u00e9matiquement</td></tr><tr><td>recalcul\u00e9s en \u00e9liminant le contexte de l'occurrence \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser. Ceci a pour but d'\u00e9viter de fausser les r\u00e9sultats de</td></tr><tr><td>l'\u00e9valuation et d'\u00e9viter toute circularit\u00e9.</td></tr></table>", |
| "text": "La d\u00e9sambigu\u00efsation de chaque occurrence des candidats est r\u00e9alis\u00e9e en comparant chaque contexte avec les profils terminologiques et non terminologiques. Les contextes lexicaux sont compar\u00e9s avec les profils lexicaux LSon et LSoff tandis que les contextes annot\u00e9s s\u00e9mantiquement sont compar\u00e9s avec les profils s\u00e9mantiques LSTon et LSToff . La comparaison est identique dans les deux cas. On d\u00e9termine les \u00e9l\u00e9ments communs entre le contexte de l'occurrence \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser et les deux profils ad\u00e9quats. Les taux de sp\u00e9cificit\u00e9 des \u00e9l\u00e9ments communs sont additionn\u00e9s respectivement pour chaque profil, terminologique vs. non terminologique, ce qui permet d'obtenir deux scores : scoreon et scoreoff . L'occurrence est jug\u00e9e terminologique si scoreon est sup\u00e9rieur \u00e0 scoreoff et elle est jug\u00e9e non terminologique dans le cas contraire. Dans les r\u00e9sultats (section 3), la d\u00e9sambigu\u00efsation textom\u00e9trique sur les contextes lexicaux est d\u00e9sign\u00e9e par l'abr\u00e9viation SpecLex et celle qui est appliqu\u00e9e sur les contextes annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques est d\u00e9sign\u00e9e par l'abr\u00e9viation SpecTraits.", |
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| "TABREF8": { |
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| "type_str": "table", |
| "content": "<table><tr><td>Tableau 3 : Candidats termes du jeu de test d\u00e9crits par leur taux d'ambigu\u00eft\u00e9 , leur tendance 3 Pour 3.2 Jeu de test terminologique et leur fr\u00e9quence</td><td>Tableau 4 : Taux d'exactitude obtenus par m\u00e9thode pour les candidats termes du jeu de test (en gras, les taux d'exactitude les plus \u00e9lev\u00e9s)</td></tr></table>", |
| "text": "). L'adaptation de l'algorithme de Lesk a consist\u00e9 \u00e0 choisir entre la d\u00e9finition terminologique d'un candidat et l es d\u00e9finitions de ce candidat lorsqu'il est utilis\u00e9 de mani\u00e8re non terminologique en sciences du langage. Ces d\u00e9fintitions sont prises dans les ressources de langue g\u00e9n\u00e9rale utilis\u00e9es, le TLFi et WiktionnaireX 12 . Pour r\u00e9aliser cette exp\u00e9rience, l'algorithme mesure l'intersection entre le contexte de chaque occurrence du candidat terme et les d\u00e9finitions candidates (la d\u00e9finition terminologique et les d\u00e9finitions de langue g\u00e9n\u00e9rale). Lorsque l'algorithme est appliqu\u00e9 aux contextes annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques (m\u00e9thode appel\u00e9e LeskTraits), l'intersection est calcul\u00e9e entre les traits s\u00e9mantiques du contexte et les traits s\u00e9mantiques des d\u00e9finitions candidates. Lorsque l'algorithme est appliqu\u00e9 aux contextes lexicaux (m\u00e9thode appel\u00e9e LeskLex), l'intersection est calcul\u00e9e entre les unit\u00e9s lexicales du contexte et les traits s\u00e9mantiques des d\u00e9finitions candidates. L'occurrence \u00e0 d\u00e9sambigu\u00efser est jug\u00e9e terminologique si l'intersection avec la d\u00e9finition terminologique contient plus d'\u00e9l\u00e9ments que l'intersection avec l'ensemble des d\u00e9finitions non terminologiques. L'occurrence est jug\u00e9e non terminologique dans le cas contraire. mesurer les performances des diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de d\u00e9sambigu\u00efsation, et l'impact de l'annotation s\u00e9mantique, nous utilisons l'indice courant du taux d'exactitude (accuracy). Le taux d'exactitude provient d'une adaptation des m\u00e9triques de pr\u00e9cision/rappel/F-Mesure au champ de la d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale(Navigli 2009). Les m\u00e9thodes que nous \u00e9valuons se caract\u00e9risent par une couverture (Nombre de r\u00e9ponses produites / nombre de r\u00e9ponses attendues) de 100 % et, par cons\u00e9quent, les mesures pr\u00e9cision/rappel/F-Mesure sont \u00e9gales et correspondent alors au taux d'exactitude(Schwab et al. 2013). Ce taux est calcul\u00e9 pour chaque candidat et pour chaque m\u00e9thode de d\u00e9sambigu\u00efsation test\u00e9e (avec ou sans annotation s\u00e9mantique ; textom\u00e9trie vs. Lesk). taux d'exactitude = Nombre de r\u00e9ponses correctes / Nombre de d'occurrences du candidat terme Nous l'avons mentionn\u00e9 dans la section (2.1) consacr\u00e9e aux donn\u00e9es de travail et au corpus de r\u00e9f\u00e9rence, le ratio des occurrences valid\u00e9es sur le nombre total d'occurrences d'un candidat terme permet de classer l'ensemble des candidats annot\u00e9s selon leur taux d'ambigu\u00eft\u00e9 et leur tendance terminologique. Dans le corpus de r\u00e9f\u00e9rence, certaines combinaisons ne sont pas repr\u00e9sent\u00e9es, ce qui est logique : par exemple, on ne trouvera aucun candidat qui soit \u00e0 la fois tr\u00e8s ambigu et tr\u00e8s terminologique. Les candidats termes du jeu de test ont \u00e9t\u00e9 choisis parmi les combinaisons existantes et en fonction des cas d'ambigu\u00eft\u00e9 qu'ils repr\u00e9sentent (cf. exemples issus du corpus, section 1). Le tableau (3) ci-dessous r\u00e9sume les informations quantitatives utilis\u00e9es pour la s\u00e9lection des candidats termes du jeu de test. L'ensemble des taux d'exactitude obtenus sur le jeu de test est r\u00e9sum\u00e9 dans le tableau (4) dans lequel les candidats termes sont ordonn\u00e9s par taux d'ambigu\u00eft\u00e9 croissant.", |
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| "TABREF10": { |
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| "content": "<table><tr><td>SpecTraits</td><td>Moyenne (SpecTraits)</td></tr><tr><td>LeskTraits</td><td>Moyenne (LeskTraits)</td></tr><tr><td>120</td><td/></tr><tr><td>100</td><td/></tr><tr><td>80</td><td/></tr><tr><td>60</td><td/></tr><tr><td>40</td><td/></tr><tr><td>20</td><td/></tr><tr><td>0</td><td/></tr><tr><td colspan=\"2\">[Terminologique] : Aujourd'hui, des relations entre termes sont de plus en plus souvent int\u00e9gr\u00e9es aux terminologies pour compl\u00e9ter les d\u00e9finitions en langage naturel. Les relations s\u00e9mantiques : du linguistique au formel -Aussenac-Gilles N. et S\u00e9gu\u00e9la P. (2000). Cahiers de grammaire (25) [Non terminologique] : La d\u00e9finition des termes est d\u00e9sormais le r\u00e9sultat d'une analyse syst\u00e9matique de l'usage des termes en corpus. Les relations s\u00e9mantiques : du linguistique au formel -Aussenac-Gilles N. et S\u00e9gu\u00e9la P. (2000). Cahiers de grammaire (25) Ce type d[Terminologique] : [\u2026] les expressions du type le jour suivant [\u2026] Validation d'une m\u00e9thodologie pour l'\u00e9tude des marqueurs de la segmentation dans un grand corpus de texte -Pi\u00e9rard S. et Begsten Y. (2007). TAL(47/2) m\u00e9thode textom\u00e9trique et pour l'algorithme de Lesk sur les contextes [Non terminologique] : L'expression de telle ou telle relation [\u2026] Figure 7: Comparaison des taux d'exactitude par candidat pour la annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques</td></tr></table>", |
| "text": "par exemple. La meilleure moyenne du taux d'exactitude que nous obtenons avec Lesk est de 64,93 % avec les contextes annot\u00e9s en traits s\u00e9mantiques.Une explication possible repose sur la nature de l'ambigu\u00eft\u00e9 que nous cherchons \u00e0 r\u00e9soudre. Bien que nous trouvant th\u00e9oriquement dans une position beaucoup plus favorable comparativement \u00e0 la difficult\u00e9 que repr\u00e9sente la d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale s\u00e9mantique dans son entier, nous faisons face \u00e0 des cas d'ambigu\u00eft\u00e9 tr\u00e8s fins. En t\u00e9moignent les deux exemples ci-dessous du candidat d\u00e9finition : le premier montre un emploi jug\u00e9 terminologique par l'annotation manuelle, le second emploi rel\u00e8ve d'un emploi non terminologique. 'ambigu\u00eft\u00e9 terminologique entre, par ailleurs, en r\u00e9sonance avec une ambigu\u00eft\u00e9 courante en s\u00e9mantique lexicale : le lien m\u00e9tonymique entre une interpr\u00e9tation r\u00e9sultative et une interpr\u00e9tation processive que l'on rencontre souvent avec les noms d\u00e9verbaux, ce qui est le cas du candidat d\u00e9finition. Le m\u00eame cas de figure se pr\u00e9sente le candidat expression.Variabilit\u00e9 des outils de TAL et genre textuel : cas des patrons lexico-syntaxiques -Jacques M.-P. Et Assenac-Gilles N. (2006). TAL (47) Pour ce type d'ambigu\u00eft\u00e9, la t\u00e2che de la comp\u00e9tition SemEval 2007 (Navigli et al. 2007) la plus proche est la t\u00e2che 8 : Metonymy Resolution. La t\u00e2che 8 de SemEval 2007 avait pour but de diff\u00e9rencier trois niveaux de d\u00e9sambigu\u00efsation (de la plus grossi\u00e8re \u00e0 la plus fine) entre les sens m\u00e9tonymiques apparaissant avec les noms de lieu et les noms d'organisation. Pour chacune des cat\u00e9gories (lieux ou organisation), (Markert et Nissim 2007) ont d\u00e9fini la baseline du taux d'exactitude \u00e0 79,4 % pour la distinction entre les sens des noms de lieu et \u00e0 61,4 % pour la distinction entre les sens des noms d'organisation. Par rapport \u00e0 ces taux d'exactitude, les deux variantes de la m\u00e9thode Lesk telle que nous ANNOTATION S\u00c9MANTIQUE ET VALIDATION TERMINOLOGIQUE EN TEXTE INT\u00c9GRAL EN SHS l'avons impl\u00e9ment\u00e9e (taux d'exactitude moyen de 57,51 % pour LeskLex et de 64,93 % pour LeskTraits) se situent autour du taux obtenu pour la distinction entre les sens des noms de lieux.", |
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| "TABREF11": { |
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| "type_str": "table", |
| "content": "<table><tr><td>Tableau 5 : Analyse des donn\u00e9es du corpus d'\u00e9valuation</td></tr><tr><td>Comme le montre le tableau ci-dessus, l'ambigu\u00eft\u00e9 des candidats monolexicaux (11,64/50) est bien sup\u00e9rieur e \u00e0 celle des candidats termes polylexicaux (3,84/50), c'est pourquoi les donn\u00e9es du jeu de test (section 3.2) correspondent \u00e0 des</td></tr><tr><td>candidats monolexicaux uniquement.</td></tr></table>", |
| "text": "Sur le jeu de donn\u00e9es plus \u00e9tendu qui a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour cette seconde exp\u00e9rience, on constate une am\u00e9lioration des taux d'exactitude, que ce soit pour la m\u00e9thode SpecLex ou la m\u00e9thode SpecTraits. Cependant, contrairement \u00e0 ce qu'on avait pu observer sur le jeu de test de la section pr\u00e9c\u00e9dente, on peut noter que l'utilisation des contextes enrichis en traits s\u00e9mantiques (taux d'exactitude : 82,27% contre 79,86%) apporte cette fois une am\u00e9lioration sensible par rapport aux r\u00e9sultats observ\u00e9s sur le jeu de test. Un \u00e9tude approfondie de la compl\u00e9mentarit\u00e9 de ces deux m\u00e9thodes doit donc \u00eatre men\u00e9e pour cr\u00e9er une m\u00e9thode globale de d\u00e9sambigu\u00efsation terminologique.", |
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