@inproceedings{millon-2004-acquisition,
    title = {Acquisition de relations lexicales d{\'e}sambigu{\"\i}s{\'e}es {\`a} partir du Web},
    author = "Millon, Chrystel",
    booktitle = "Actes de la 11{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues",
    month = apr,
    year = "2004",
    address = "F{\`e}s, Maroc",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://aclanthology.org/2004.jeptalnrecital-recital.2",
    pages = "11--20",
    abstract = {Nous montrons dans cet article qu{'}un pr{\'e}-{\'e}tiquetage des usages des mots par un algorithme de d{\'e}sambigu{\"\i}sation tel qu{'}HyperLex (V{\'e}ronis, 2003, 2004) permet d{'}obtenir des relations lexicales (du type NOM-ADJECTIF, NOM de NOM, NOM-VERBE) beaucoup plus exploitables, parce qu{'}elles-m{\^e}mes cat{\'e}goris{\'e}es en fonction des usages. De plus, cette technique permet d{'}obtenir des relations pour des usages tr{\`e}s peu fr{\'e}quents, alors qu{'}une extraction indiff{\'e}renci{\'e}e « noie » ces relations au milieu de celles correspondant aux usages les plus fr{\'e}quents. Nous avons conduit une {\'e}valuation sur un corpus de plusieurs milliers de pages Web comportant l{'}un des 10 mots-cibles tr{\`e}s polys{\'e}miques choisis pour cette exp{\'e}rience, et nous montrons que la pr{\'e}cision obtenue est tr{\`e}s bonne, avec un rappel honorable, suffisant en tout cas pour de nombreuses applications. L{'}analyse des erreurs ouvre des perspectives d{'}am{\'e}liorations pour la suite de notre travail de th{\`e}se.},
    language = "French",
}