Utilisée à la fois pour l'apprentissage et l'exploitation des vecteurs conceptuels, l'analyse sémantique de texte est centrale à nos recherches. L'amélioration qualitative du processus d'analyse entraîne celle des vecteurs. En retour, cette meilleure pertinence a un effet positif sur l'analyse. Parmi les différentes voies à explorer pour obtenir ce cercle vertueux, l'une des pistes les plus intéressantes semble être la découverte puis l'exploitation des relations lexicales entre les mots du texte. Ces relations, parmi lesquelles la synonymie, l'antonymie, l'hyperonymie ou l'intensification, sont modélisables sous la forme de fonctions lexicales. Énoncées essentiellement dans un cadre de production par Igor Mel'?uk, nous cherchons à les adapter à un cadre d'analyse. L'utilité de ces relations a pu être mis en évidence pour l'analyse sémantique grâce à l'utilisation du paradigme des algorithmes à fourmis. Le modèle permet de résoudre une partie des problèmes posés lors d'une analyse sémantique. Les expériences menées montrent la faisabilité de l'approche, sa pertinence en termes d'amélioration globale de l'analyse et ouvert d'importantes perspectives de recherches.
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Didier Schwab est titulaire d''un doctorat de l''université de Montpellier depuis 2005 et est maintenant maître de conférences de l''IUT2/tech. de co./Université Grenoble 2. Il effectue ses recherches au sein du Laboratoire d''Informatique de Grenoble, dans le Groupe d''Étude pour la Traduction/le Traitement Automatique des Langues et de la Parole.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Modélisation, détection et exploitation de fonctions lexicales | Approche lexicale et thématique pour la modélisation, la détection et l''exploitation des fonctions lexicales en vue de l''analyse sémantique de texte | Didier Schwab | Taschenbuch | 396 S. | Französisch | 2010 | Éditions universitaires européennes | EAN 9786131508721 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 101076862
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