@inproceedings{gala-pavia-2003-une,
    title = {Une m{\'e}thode non supervis{\'e}e d`apprentissage sur le Web pour la r{\'e}solution d`ambigu{\"i}t{\'e}s structurelles li{\'e}es au rattachement pr{\'e}positionnel},
    author = "Gala Pavia, N{\'u}ria",
    editor = "Daille, B{\'e}atrice  and
      Morin, Emmanuel",
    booktitle = "Actes de la 10{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters",
    month = jun,
    year = "2003",
    address = "Batz-sur-Mer, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest_wac_2008/2003.jeptalnrecital-poster.10/",
    pages = "353--358",
    language = "fra",
    abstract = {Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode non supervis{\'e}e d`apprentissage qui permet d`am{\'e}liorer la d{\'e}sambigu{\"i}sation du rattachement pr{\'e}positionnel dans le cadre d`un analyseur robuste {\`a} base de r{\`e}gles pour le fran{\c{c}}ais. Les rattachements ambigus d`une premi{\`e}re analyse sont transform{\'e}s en requ{\^e}tes sur leWeb dans le but de cr{\'e}er un grand corpus qui sera analys{\'e} et d`o{\`u} seront extraites automatiquement des informations lexicales et statistiques sur les rattachements. Ces informations seront ensuite utilis{\'e}es dans une deuxi{\`e}me analyse pour lever les ambigu{\"i}t{\'e}s des rattachements. L`avantage d`une telle m{\'e}thode est la prise en compte de cooccurrences syntaxiques et non pas des cooccurrences purement textuelles. En effet, les mesures statistiques (poids) sont associ{\'e}es {\`a} des mots apparaissant initialement dans une m{\^e}me relation de d{\'e}pendance, c`est-{\`a}-dire, des attachements produits par le parseur lors d`une premi{\`e}re analyse.}
}