@inproceedings{denis-sagot-2010-exploitation,
    title = "Exploitation d`une ressource lexicale pour la construction d`un {\'e}tiqueteur morpho-syntaxique {\'e}tat-de-l`art du fran{\c{c}}ais",
    author = "Denis, Pascal  and
      Sagot, Beno{\^i}t",
    editor = "Langlais, Philippe  and
      Gagnon, Michel",
    booktitle = "Actes de la 17e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jul,
    year = "2010",
    address = "Montr{\'e}al, Canada",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/Add-Cong-Liu-Florida-Atlantic-University-author-id/2010.jeptalnrecital-long.3/",
    pages = "21--30",
    language = "fra",
    abstract = "Cet article pr{\'e}sente MEltfr, un {\'e}tiqueteur morpho-syntaxique automatique du fran{\c{c}}ais. Il repose sur un mod{\`e}le probabiliste s{\'e}quentiel qui b{\'e}n{\'e}ficie d`informations issues d`un lexique exog{\`e}ne, {\`a} savoir le Lefff. Evalu{\'e} sur le FTB, MEltfr atteint un taux de pr{\'e}cision de 97.75{\%} (91.36{\%} sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 {\'e}tiquettes. Ceci correspond {\`a} une diminution du taux d`erreur de 18{\%} (36.1{\%} sur les mots inconnus) par rapport au m{\^e}me mod{\`e}le sans couplage avec le Lefff. Nous {\'e}tudions plus en d{\'e}tail la contribution de cette ressource, au travers de deux s{\'e}ries d`exp{\'e}riences. Celles-ci font appara{\^i}tre en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu`une mod{\'e}lisation plus fine du contexte droit des mots."
}