Repr\'esentation vectorielle de sens pour la d\'esambigu\" lexicale \`a base de connaissances (Sense Embeddings in Knowledge-Based Word Sense Disambiguation)

Abstract

Dans cet article, nous proposons une nouvelle m\'ethode pour repr\'esenter sous forme vectorielle les sens d'un dictionnaire. Nous utilisons les termes employ\'es dans leur d\'efinition en les projetant dans un espace vectoriel, puis en additionnant les vecteurs r\'esultants, avec des pond\'erations d\'ependantes de leur partie du discours et de leur fr\'equence. Le vecteur de sens r\'esultant est alors utilis\'e pour trouver des sens reli\'es, permettant de cr\'eer un r\'eseau lexical de mani\`ere automatique. Le r\'eseau obtenu est ensuite \'evalu\'e par rapport au r\'eseau lexical de WordNet, construit manuellement. Pour cela nous comparons l'impact des diff\'erents r\'eseaux sur un syst\`eme de d\'esambigu\" sation lexicale bas\'e sur la mesure de Lesk. L'avantage de notre m\'ethode est qu'elle peut \^etre appliqu\'ee \`a n'importe quelle langue ne poss\'edant pas un r\'eseau lexical comme celui de WordNet. Les r\'esultats montrent que notre r\'eseau automatiquement g\'en\'er\'e permet d'am\'eliorer le score du syst\`eme de base, atteignant quasiment la qualit\'e du r\'eseau de WordNet.

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