@inproceedings{ferret-2022-decontextualiser,
    title = "D{\'e}contextualiser des plongements contextuels pour construire des th{\'e}saurus distributionnels (Decontextualizing contextual embeddings for building distributional thesauri )",
    author = "Ferret, Olivier",
    editor = "Est{\`e}ve, Yannick  and
      Jim{\'e}nez, Tania  and
      Parcollet, Titouan  and
      Zanon Boito, Marcely",
    booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
    month = "6",
    year = "2022",
    address = "Avignon, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2022.jeptalnrecital-taln.31/",
    pages = "315--324",
    language = "fra",
    abstract = "M{\^e}me si les mod{\`e}les de langue contextuels sont aujourd{'}hui dominants en traitement automatique des langues, les repr{\'e}sentations qu{'}ils construisent ne sont pas toujours adapt{\'e}es {\`a} toutes les utilisations. Dans cet article, nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour construire des plongements statiques {\`a} partir de mod{\`e}les contextuels. Cette m{\'e}thode combine la g{\'e}n{\'e}ralisation et l{'}agr{\'e}gation des repr{\'e}sentations contextuelles. Nous l'{\'e}valuons pour un large ensemble de noms en anglais dans la perspective de la construction de th{\'e}saurus distributionnels pour l{'}extraction de relations de similarit{\'e} s{\'e}mantique. Finalement, nous montrons que les repr{\'e}sentations ainsi construites et les plongements statiques natifs peuvent {\^e}tre compl{\'e}mentaires."
}