Abstract
Nous proposons une méthode pour apprendre des relations morphologiques dérivationnelles en corpus. Elle se fonde sur la cooccurrence en corpus de mots formellement proches et un filtrage complémentaire sur la forme des mots dérivés. Elle est mise en oeuvre et expérimentée sur un corpus médical. Les relations obtenues avant filtrage ont une précision moyenne de 75,6 % au 5000è rang (fenêtre de 150 mots). L’examen détaillé des dérivés adjectivaux d’un échantillon de 633 noms du champ de l’anatomie montre une bonne précision de 85–91 % et un rappel modéré de 32–34 %. Nous discutons ces résultats et proposons des pistes pour les compléter.- Anthology ID:
- 2003.jeptalnrecital-long.27
- Volume:
- Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
- Month:
- June
- Year:
- 2003
- Address:
- Batz-sur-Mer, France
- Editors:
- Béatrice Daille, Emmanuel Morin
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA
- Note:
- Pages:
- 285–294
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-long.27
- DOI:
- Cite (ACL):
- Pierre Zweigenbaum, Fadila Hadouche, and Natalia Grabar. 2003. Apprentissage de relations morphologiques en corpus. In Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 285–294, Batz-sur-Mer, France. ATALA.
- Cite (Informal):
- Apprentissage de relations morphologiques en corpus (Zweigenbaum et al., JEP/TALN/RECITAL 2003)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/emnlp-22-attachments/2003.jeptalnrecital-long.27.pdf