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| "title": "Utilisation de la similarit\u00e9 s\u00e9mantique pour l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables", | |
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| "abstract": "Cet article pr\u00e9sente une nouvelle m\u00e9thode visant \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard utilis\u00e9e pour l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s. Nous tentons de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la polys\u00e9mie des mots dans les vecteurs de contexte par l'introduction d'un processus de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique bas\u00e9 sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de consid\u00e9rer toutes les traductions propos\u00e9es par le dictionnaire bilingue, nous n'utilisons que les mots caract\u00e9risant au mieux les contextes en langue cible. Les exp\u00e9riences men\u00e9es sur deux corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s fran\u00e7ais-anglais (financier et m\u00e9dical) montrent que notre m\u00e9thode am\u00e9liore les r\u00e9sultats de l'approche standard plus particuli\u00e8rement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.", | |
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| "text": "Cet article pr\u00e9sente une nouvelle m\u00e9thode visant \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard utilis\u00e9e pour l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s. Nous tentons de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la polys\u00e9mie des mots dans les vecteurs de contexte par l'introduction d'un processus de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique bas\u00e9 sur WordNet. Pour traduire les vecteurs de contexte, au lieu de consid\u00e9rer toutes les traductions propos\u00e9es par le dictionnaire bilingue, nous n'utilisons que les mots caract\u00e9risant au mieux les contextes en langue cible. Les exp\u00e9riences men\u00e9es sur deux corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s fran\u00e7ais-anglais (financier et m\u00e9dical) montrent que notre m\u00e9thode am\u00e9liore les r\u00e9sultats de l'approche standard plus particuli\u00e8rement lorsque plusieurs mots du contexte sont ambigus.", | |
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| "text": "Les lexiques bilingues sont des ressources particuli\u00e8rement utiles pour la Traduction Automatique et la Recherche d'Information Interlingue. Les recherches en extraction lexicale \u00e0 partir de corpus multilingues se sont largement concentr\u00e9es sur les corpus parall\u00e8les. En effet, la raret\u00e9 de ces corpus, en particulier pour les domaines sp\u00e9cialis\u00e9s et pour les couples de langues ne faisant pas intervenir l'anglais, conduit en outre \u00e0 orienter les recherches en extraction de lexiques bilingues vers l'utilisation de corpus comparables (Fung, 1995; Rapp, 1995; Chiao et Zweigenbaum, 2003; Gamallo Otero, 2007; Kun et Tsujii, 2009) . La plupart de ces travaux h\u00e9ritent de la s\u00e9mantique distributionnelle (Harris, 1954) et reposent sur la simple observation que si dans une langue source deux mots cooccurrent plus souvent que par hasard, alors dans un texte de langue cible, leurs traductions doivent \u00e9galement cooccurrer plus souvent. Cette approche dite standard se base sur la caract\u00e9risation et la comparaison d'environnements lexicaux des termes sources et cibles, repr\u00e9sent\u00e9s par des vecteurs de contexte. Ces vecteurs stockent un ensemble d'unit\u00e9s lexicales repr\u00e9sentatif de leur voisinage. Dans la pratique, afin de pouvoir comparer les vecteurs de contexte de langues diff\u00e9rentes, le passage d'une langue \u00e0 une autre est n\u00e9cessaire et s'effectue g\u00e9n\u00e9ralement par l'interm\u00e9diaire d'un dictionnaire bilingue amorce.", | |
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| "text": "Le dictionnaire bilingue est au coeur de l'approche standard. Son utilisation pose des probl\u00e8mes lorsqu'un mot poss\u00e8de plusieurs traductions, qu'il s'agisse de traductions synonymes ou d'un terme source polys\u00e9mique. Par exemple, le terme Fran\u00e7ais \"action\" se traduit en Anglais par les termes \"share, stock, lawsuit\" et \"deed\". Dans ce cas, il est difficile d'\u00e9valuer dans des ressources plates comme les dictionnaires bilingues quelles traductions sont les plus pertinentes, vu qu'elle sont le plus souvent non ordonn\u00e9es. L'approche standard prend en compte toutes les traductions disponibles et les conserve avec la m\u00eame priorit\u00e9 dans le vecteur traduit ind\u00e9pendamment du domaine sur lequel porte l'\u00e9tude. Ainsi, en domaine de la Finance, la prise en compte des termes \"lawsuit\" et \"deed\" ne feront probablement qu'ajouter du bruit dans les vecteurs de contexte.", | |
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| "text": "Dans ce pr\u00e9sent travail, nous pr\u00e9sentons une nouvelle approche qui tente de r\u00e9soudre le probl\u00e8me de polys\u00e9mie des mots non trait\u00e9 par l'approche standard. Un mot polys\u00e9mique est une unit\u00e9 lexicale ayant plusieurs sens dans une langue ou une fois traduite dans une autre langue. Nous introduisons un processus de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique des vecteurs de contexte construits par l'approche standard. L'intuition qui sous-tend cette m\u00e9thode est que, pour chaque mot polys\u00e9mique du vecteur de contexte, au lieu de consid\u00e9rer toutes les traductions propos\u00e9es par le dictionnaire bilingue, nous n'utilisons que les traductions susceptibles de donner la meilleure repr\u00e9sentation du vecteur de contexte en langue cible. Le processus de d\u00e9sambigu\u00efsation repose sur une mesure de similarit\u00e9 s\u00e9mantique calcul\u00e9e en se basant sur le th\u00e9saurus WordNet (Fellbaum, 1998) . Nous testons cette m\u00e9thode sur deux corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s pour le couple des langues fran\u00e7ais-anglais. Une am\u00e9lioration des r\u00e9sultats de l'approche standard est report\u00e9e plus particuli\u00e8rement lorsque plusieurs mot du corpus sont ambigus.", | |
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| "text": "(Fellbaum, 1998)", | |
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| "text": "La suite de l'article est organis\u00e9e comme suit : dans la section 2, nous pr\u00e9sentons l'approche standard et passons en revue les principaux travaux connexes \u00e0 la t\u00e2che d'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables. Puis, nous d\u00e9crivons, dans la section 3, le processus de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique propos\u00e9. La section 4 sera consacr\u00e9e aux exp\u00e9riences men\u00e9es ainsi qu'\u00e0 la pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats obtenus. Notre article se conclura par une pr\u00e9sentation des principales perspectives (section 5).", | |
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| "section": "Introduction", | |
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| "text": "La plupart des travaux traitant la t\u00e2che d'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables se basent sur l'approche standard (Fung, 1998; Chiao et Zweigenbaum, 2002; Laroche et Langlais, 2010) . Cette approche se d\u00e9compose en trois \u00e9tapes :", | |
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| "text": "Chiao et Zweigenbaum, 2002;", | |
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| "text": "Laroche et Langlais, 2010)", | |
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| "section": "Extraction de lexiques bilingues 2.1 Approche standard", | |
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| "text": "-Constitution des vecteurs de contexte : Ces vecteurs sont d'abord extraits en rep\u00e9rant les mots qui apparaissent autour d'un terme \u00e0 traduire S dans une fen\u00eatre contextuelle de n mots. Habituellement, des mesures d'associations comme l'information mutuelle (Morin et Daille, 2006) , le taux de vraisemblance (Morin et Prochasson, 2011) ", | |
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| "text": "(Morin et Daille, 2006)", | |
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| "text": "(Morin et Prochasson, 2011)", | |
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| "section": "Extraction de lexiques bilingues 2.1 Approche standard", | |
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| "text": "La couverture du dictionnaire bilingue assurant le transfert des vecteurs de contexte en langue cible demeure le noyau de l'approche standard. Si trop peu de mots sont traduits, la comparaison de vecteurs traduits et de vecteurs cibles ne sera pas significative puisque r\u00e9alis\u00e9e sur un \u00e9chantillon trop faible de vocabulaire. Pour limiter cet effet, des techniques visant \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard ont vu le jour et ce par l'adjonction de ressources dictionnariques sp\u00e9cialis\u00e9es suppl\u00e9mentaires pr\u00e9\u00e9tablies (D\u00e9jean et al., 2002; Chiao et Zweigenbaum, 2003) , extraites de corpus parall\u00e8les (Morin et Prochasson, 2011 ) ou encore du m\u00eame corpus d'\u00e9tude (Vuli\u0107 et Moens, 2012) .", | |
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| "text": "Chiao et Zweigenbaum, 2003)", | |
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| "text": "(Morin et Prochasson, 2011", | |
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| "text": "(Vuli\u0107 et Moens, 2012)", | |
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| "section": "Travaux reli\u00e9s", | |
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| "text": "R\u00e9cemment, des recherches fond\u00e9es sur l'hypoth\u00e8se que plus les vecteurs de contexte sont repr\u00e9sentatifs, meilleure est la mise en correspondance bilingue ont \u00e9t\u00e9 men\u00e9es. (Hazem et Morin, 2012a) proposent deux crit\u00e8res de filtrage du dictionnaire bilingue dans le but de ne garder que les mots qui donnent la meilleure repr\u00e9sentation du vecteur de contexte dans la langue cible. Le premier crit\u00e8re se base sur les cat\u00e9gories grammaticales des mots du contexte mais aucune am\u00e9lioration n'a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9e. Le deuxi\u00e8me crit\u00e8re \u00e9tant bas\u00e9 sur une mesure de pertinence d'un mot pour un domaine donn\u00e9. Contrairement au premier crit\u00e8re, celui ci apporte une petite am\u00e9lioration (4% en pr\u00e9cision) par rapport \u00e0 la m\u00e9thode standard. (Gaussier et al., 2004 ) tentent de r\u00e9soudre le probl\u00e8me d'ambigu\u00eft\u00e9 de mots des vecteurs de contexte en langues source et cible. Ils utilisent une vue g\u00e9om\u00e9trique et d\u00e9composent le vecteur d'un mot en fonction de ses sens par l'utilisation de plusieurs m\u00e9thodes comme l'analyse canonique de corr\u00e9lation et l'analyse s\u00e9mantique latente. Les meilleurs r\u00e9sultats sont obtenus par l'utilisation d'une approche mixte avec une am\u00e9lioration de la F-Mesure au Top20 de +2% par rapport \u00e0 l'approche standard. Dans cet article, nous pr\u00e9sentons une approche traitant le probl\u00e8me d'ambigu\u00eft\u00e9 des mots des vecteurs de contexte mais qui diff\u00e8re de celle propos\u00e9e par (Gaussier et al., 2004) . Alors qu'ils mettent l'accent sur l'ambigu\u00eft\u00e9 des mots en langues source et cible, nous jugeons qu'il serait suffisant de lever l'ambigu\u00eft\u00e9 des \u00e9l\u00e9ments des vecteurs de contexte en langue source vu que l'ambigu\u00eft\u00e9 parvient lors du transfert des vecteurs de contexte sources", | |
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| "text": "(Gaussier et al., 2004", | |
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| "text": "(Gaussier et al., 2004)", | |
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| "section": "Travaux reli\u00e9s", | |
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| "text": "Nous proposons dans cet article une approche qui tente d'am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard. Nous abordons le probl\u00e8me associ\u00e9 aux mots polys\u00e9miques r\u00e9v\u00e9l\u00e9s par le dictionnaire bilingue amorce lors du transfert des vecteurs de contexte sources. Comme il a \u00e9t\u00e9 mentionn\u00e9 dans la section 1, lorsque l'extraction lexicale porte sur un domaine sp\u00e9cialis\u00e9, les traductions propos\u00e9es par le dictionnaire bilingue ne sont pas toutes pertinentes pour la repr\u00e9sentation des vecteurs de contexte en langue cibles. Par exemple, dans le domaine juridique, la traduction du mot action (Fr) par share ou stock (An) ne fera qu'introduire du bruit dans les vecteurs traduits. L'intuition derri\u00e8re notre approche est qu'il conviendrait d'introduire un processus de d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique lexicale visant \u00e0 am\u00e9liorer l'ad\u00e9quation des vecteurs de contexte traduits et par cons\u00e9quent am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard. Dans cette section, nous commen\u00e7ons par d\u00e9crire la ressource s\u00e9mantique sur laquelle se base notre approche. Ensuite, nous pr\u00e9sentons en d\u00e9tail notre m\u00e9thode de d\u00e9sambigu\u00efsation des vecteurs de contexte.", | |
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| "section": "D\u00e9sambigu\u00efsation lexicale des vecteurs de contexte", | |
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| "text": "Un grand nombre de techniques de d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9es dans la litt\u00e9rature. Les plus populaires sont celles mesurant une similarit\u00e9 s\u00e9mantique en se basant sur le th\u00e9saurus WordNet. Cette ressource est structur\u00e9e autour de la notion de synsets, c'est-\u00e0-dire en quelque sorte un ensemble de synonymes qui forment un concept. Chaque synset repr\u00e9sente un sens de mot. Les synsets sont reli\u00e9s entre eux par des relations, soit lexicales (antonymie par exemple) ou taxonomiques (hyperonymie, m\u00e9ronymie, etc). Ce th\u00e9saurus est largement utilis\u00e9 dans des applications reposant sur le calcul de similarit\u00e9 des mots telles que la recherche de documents (Hwang et al., 2011 ) ou d'images (Cho et al., 2007 Choi et al., 2012) . Dans ce travail, nous l'utilisons pour d\u00e9river une similarit\u00e9 s\u00e9mantique entre les \u00e9l\u00e9ments de chaque vecteur de contexte permettant de s\u00e9lectionner les sens des mots les plus saillants \u00e0 la repr\u00e9sentation des termes \u00e0 traduire. \u00c0 notre connaissance, c'est une premi\u00e8re application de WordNet en extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables. (Wu et Palmer, 1994) . La similarit\u00e9 est d\u00e9finie selon la distance qui s\u00e9pare deux concepts par rapport \u00e0 leur sens commun le plus sp\u00e9cifique (LC S) que la racine de la taxonomie. La similarit\u00e9 entre deux sens s 1 et s 2 est : ", | |
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| "text": "(Hwang et al., 2011", | |
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| "text": ") ou d'images (Cho et al., 2007", | |
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| "text": "Choi et al., 2012)", | |
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| "text": "(Wu et Palmer, 1994)", | |
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| "section": "Ressource s\u00e9mantique", | |
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| }, | |
| { | |
| "text": "Une fois transf\u00e9r\u00e9 en langue cible, le processus de d\u00e9sambigu\u00efsation des vecteurs de contexte intervient. Ce processus tente de trouver pour chacune des entr\u00e9es polys\u00e9miques dans les vecteurs traduits le sens le plus ad\u00e9quat. Pour ce faire, nous utilisons les unit\u00e9s non polys\u00e9miques pour d\u00e9duire les sens de celles polys\u00e9miques. Nous \u00e9mettons l'hypoth\u00e8se qu'un mot est non polys\u00e9mique s'il ne poss\u00e8de qu'une seule traduction dans le dictionnaire bilingue. Cette hypoth\u00e8se est v\u00e9rifi\u00e9e dans 95% des cas dans WordNet (i.e mots associ\u00e9s \u00e0 un seul synset).", | |
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| "ref_spans": [], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
| "sec_num": "3.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Pr\u00e9cis\u00e9ment, pour chaque entr\u00e9e polys\u00e9mique de chaque vecteur, nous mesurons la similarit\u00e9 s\u00e9mantique entre toutes les traductions qui lui sont associ\u00e9es et toutes les unit\u00e9s non polys\u00e9miques du m\u00eame vecteur. En fonction des valeurs de similarit\u00e9, nous obtenons une liste ordonn\u00e9e de sens ou traductions pour chaque mot polys\u00e9mique.", | |
| "cite_spans": [], | |
| "ref_spans": [], | |
| "eq_spans": [], | |
| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
| "sec_num": "3.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Plus formellement, puisqu'un mot peut appartenir \u00e0 plus d'un sens ou synset dans WordNet, nous d\u00e9terminons la similarit\u00e9 s\u00e9mantique entre deux mots m 1 et m 2 comme le maximum de Sim wup entre le ou les synsets qui incluent les s y nsets(m 1 ) et les s y nsets(m 2 ) selon la formule suivante :", | |
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| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
| "sec_num": "3.2" | |
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| "text": "EQUATION", | |
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| "end": 8, | |
| "text": "EQUATION", | |
| "ref_id": "EQREF", | |
| "raw_str": "Sem Sim (m 1 , m 2 ) = max{Sim wup (s 1 , s 2 ); (s 1 , s 2 ) \u2208 s y nsets(m 1 ) \u00d7 s y nsets(m 2 )}", | |
| "eq_num": "(2)" | |
| } | |
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| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
| "sec_num": "3.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Ensuite, pour identifier le sens le plus appropri\u00e9 pour chaque mot polys\u00e9mique k dans les vecteurs de contexte, nous mesurons une moyenne de similarit\u00e9 (Formule 3) pour chacune des traductions propos\u00e9es k j. ", | |
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| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
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| "text": "EQUATION", | |
| "ref_id": "EQREF", | |
| "raw_str": "Ave_Wup(k j ) = N i=1 Sem Sim (m i , k j ) N", | |
| "eq_num": "(3)" | |
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| "section": "Processus de d\u00e9sambigu\u00efsation", | |
| "sec_num": "3.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Dans le cadre de cette \u00e9tude, nous avons construit deux corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s fran\u00e7aisanglais \u00e0 partir de l'encyclop\u00e9die libre Wikip\u00e9dia 1 . Nous exploitons l'aspect multilingue cette ressource pour en extraire de la terminologie sp\u00e9cialis\u00e9e qui pourra cr\u00e9er ou enrichir des ressources linguistiques existantes. Nous nous int\u00e9ressons particuli\u00e8rement au domaine de la \u00ab finance des entreprises \u00bb et \u00e0 la th\u00e9matique du \u00ab cancer du sein \u00bb relevant du domaine m\u00e9dical. Notre approche repose en premier lieu sur l'extraction de pages de Wikip\u00e9dia en langue source. Ensuite, les liens interlingues sont utilis\u00e9s afin de chercher l'information translinguistique et donc construire la partie du corpus en langue cible (Sadat et Terrasa, 2010 ", | |
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| "start": 720, | |
| "end": 743, | |
| "text": "(Sadat et Terrasa, 2010", | |
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| } | |
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| "section": "Ressources linguistiques", | |
| "sec_num": "4.1" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Afin de mener \u00e0 bien nos exp\u00e9riences, nous avons besoin de r\u00e9gler trois principaux param\u00e8tres :", | |
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| "section": "Exp\u00e9rimentations", | |
| "sec_num": "4.2" | |
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| "text": "(1) la taille de la fen\u00eatre contextuelle, (2) la mesure d'association et (3) la mesure de similarit\u00e9. Comme dans la plupart des travaux ant\u00e9rieurs (Hazem et Morin, 2012b; Chiao et Zweigenbaum, 2002) , nous fixons la taille de la fen\u00eatre contextuelle \u00e0 7, partant de l'id\u00e9e qu'elle approxime les d\u00e9pendances syntaxiques. Une \u00e9tude de diff\u00e9rentes combinaisons entre les mesures d'association et les m\u00e9triques de similarit\u00e9 a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9e dans (Laroche et Langlais, 2010) . Pour le domaine m\u00e9dical, la configuration la plus efficace \u00e9tant de combiner le rapport des chances [Odds-Ratio] avec le cosinus. Nous avons suivi ces travaux pour la d\u00e9finition de ces param\u00e8tres. La formule du rapport des chances est d\u00e9finie dans l'\u00e9quation ci-dessous : ", | |
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| "text": "(Hazem et Morin, 2012b;", | |
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| "text": "Chiao et Zweigenbaum, 2002)", | |
| "ref_id": null | |
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| "text": "(Laroche et Langlais, 2010)", | |
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| } | |
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| "text": "EQUATION", | |
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| "raw_str": "OddsRatio disc = log (O 11 + 1 2 )(O 22 + 1 2 ) (O 12 + 1 2 )(O 21 + 1 2 )", | |
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| } | |
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| "section": "Exp\u00e9rimentations", | |
| "sec_num": "4.2" | |
| }, | |
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| "text": "EQUATION", | |
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| "text": "EQUATION", | |
| "ref_id": "EQREF", | |
| "raw_str": "C os(v s , v c ) = j OddsRatio s j \u00d7 OddsRatio c j j OddsRatio s j 2 \u00d7 j OddsRatio c j 2", | |
| "eq_num": "(5)" | |
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| "section": "Exp\u00e9rimentations", | |
| "sec_num": "4.2" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Il est difficile de comparer les r\u00e9sultats de diff\u00e9rents travaux en extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus comparables, en raison de diff\u00e9rences entre les corpus, les domaines d'\u00e9tudes ou encore les ressources linguistiques utilis\u00e9es . \u00c0 ce jour, aucun jeu de donn\u00e9es pouvant servir de r\u00e9f\u00e9rence n'a \u00e9t\u00e9 mis en place. C'est pour cette raison que nous utilisons les r\u00e9sultats de l'approche standard (AS) comme r\u00e9f\u00e9rence. Nous \u00e9valuons les performances de cette approche et de celle pr\u00e9sent\u00e9e en section 3 en utilisant les m\u00e9triques de pr\u00e9cision (P N ), rappel (R N ) au TopN et de MAP (Mean Average Precision) (Manning et al., 2008) . La pr\u00e9cision est le nombre de traductions correctes divis\u00e9 par le nombre de termes pour lesquels le syst\u00e8me propose au moins une traduction. Le rappel est \u00e9gal au rapport entre les traductions correctes et le nombre total des termes. La MAP repr\u00e9sente la qualit\u00e9 d'un syst\u00e8me en fonction de diff\u00e9rents niveaux de rappel :", | |
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| "text": "(Manning et al., 2008)", | |
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| "raw_str": "M AP(Q) = 1 Q j=1 |Q| 1 m j k=1 m j P r\u00e9cision(R jk )", | |
| "eq_num": "(6)" | |
| } | |
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| "section": "R\u00e9sultats et discussion", | |
| "sec_num": "4.3" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "O\u00f9 Q constitue le nombre de termes \u00e0 traduire, m j est le nombre de traductions de r\u00e9f\u00e9rence pour le j\u00e8 me terme et P r\u00e9cision(R jk ) est \u00e9gale \u00e0 0 si la traduction de r\u00e9f\u00e9rence n'est pas trouv\u00e9e pour le j\u00e8 me terme ou 1 r s'il y figure (r est le rang de la traduction de r\u00e9f\u00e9rence dans les traductions candidates). vecteurs de contexte par l'utilisation de la similarit\u00e9 s\u00e9mantique de WordNet donne de meilleurs r\u00e9sultats que l'approche de r\u00e9f\u00e9rence AS mais \u00e0 des degr\u00e9s diff\u00e9rents. Les am\u00e9liorations report\u00e9es en domaine de la finance des entreprises d\u00e9passent de loin celles du cancer du sein. Ceci peut-\u00eatre d\u00fb au fait que le vocabulaire utilis\u00e9 dans le domaine du cancer du sein est plus sp\u00e9cifique et donc moins ambigu que celui utilis\u00e9 dans les textes de la finance des entreprises. Dans ce cas, les am\u00e9liorations restent trouv\u00e9 dans de larges valeurs de N au TopN (la d\u00e9sambigu\u00efsation des contextes aide \u00e0 apporter des traductions plus \u00e9loign\u00e9es au Top20).", | |
| "cite_spans": [], | |
| "ref_spans": [], | |
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| "section": "R\u00e9sultats et discussion", | |
| "sec_num": "4.3" | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Nous avons pr\u00e9sent\u00e9 dans cet article une nouvelle m\u00e9thode qui tente d'am\u00e9liorer les r\u00e9sultats de l'approche standard utilis\u00e9e en extraction lexicale bilingue. Cette m\u00e9thode a pour but de lever l'ambigu\u00eft\u00e9 des mots polys\u00e9miques dans les vecteurs de contexte en s\u00e9lectionnant uniquement les traductions susceptibles de repr\u00e9senter au mieux les termes \u00e0 traduire. La technique propos\u00e9e repose sur le calcul d'une similarit\u00e9 s\u00e9mantique faisant appel au r\u00e9seau s\u00e9mantique WordNet. Les exp\u00e9riences men\u00e9es sur deux corpus comparables sp\u00e9cialis\u00e9s montrent que les performances de cette technique sont dans la plupart des cas sup\u00e9rieures \u00e0 celles obtenues par l'approche standard.", | |
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| "section": "Conclusion", | |
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| "text": "Nous consid\u00e9rons que nos exp\u00e9riences initiales sont positives et peuvent \u00eatre am\u00e9lior\u00e9es de diverses fa\u00e7ons. Nous avons d'abord l'intention d'agrandir la taille des corpus comparables utilis\u00e9s. De plus, dans ce travail, nous consid\u00e9rons que les corpus construit sont de bonne qualit\u00e9, nous tenterons donc d'agir sur leur qualit\u00e9 en utilisant par exemple la mesure propos\u00e9e par (Li et Gaussier, 2010) . Outre la m\u00e9trique d\u00e9finie par (Wu et Palmer, 1994) , nous comptons utiliser d'autres mesures de similarit\u00e9 s\u00e9mantique et comparer leurs performances. Nous pr\u00e9voyons \u00e9galement d'appliquer notre m\u00e9thode \u00e0 l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir d'autre corpus tr\u00e8s sp\u00e9cialis\u00e9s pour valider nos hypoth\u00e8ses.", | |
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| "text": "(Li et Gaussier, 2010)", | |
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| "text": "(Wu et Palmer, 1994)", | |
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| "section": "Conclusion", | |
| "sec_num": "5" | |
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| { | |
| "text": "CHIAO, Y.-C. et ZWEIGENBAUM, P. (2002). Looking for candidate translational equivalents in specia-", | |
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| "section": "R\u00e9f\u00e9rences", | |
| "sec_num": null | |
| }, | |
| { | |
| "text": "Pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 de l'approche standard et celle introduisant la d\u00e9sambigu\u00efsation lexicale des vecteurs de contexte, nous avons construit une liste de traductions de r\u00e9f\u00e9rence pour chaque domaine. Habituellement, la taille de ces listes est autour de 100 mots(Hazem et Morin, 2012a; Chiao et Zweigenbaum, 2002). Pr\u00e9cisons que nous nous int\u00e9ressons dans cet article uniquement \u00e0 l'extraction bilingue de termes simples. D'autres recherches se sont port\u00e9es sur l'extraction de termes complexes(Morin et Daille, 2004;Laroche et Langlais, 2010). Pour le domaine de la finance des entreprises, une liste compos\u00e9e de 125 mots simples est extraite du glossaire bilingue de la micro-finance2 . En ce qui concerne le domaine du cancer du sein, 79 termes issus du m\u00e9ta-th\u00e9saurus UMLS 3 et du MESH 4 sont extraits. Ces deux listes sont compos\u00e9es de paires de termes fran\u00e7ais-anglais apparaissant au moins cinq fois dans chaque partie des corpus comparables.2 http://www.microfinance.lu/la-microfinance-cest-quoi/glossaire.html 3 http://www.nlm.nih.gov/research/umls/ 4 http://mesh.inserm.fr/mesh/", | |
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| "sec_num": null | |
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| { | |
| "text": "c ATALA", | |
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| "sec_num": null | |
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| { | |
| "text": "Nous constatons que notre m\u00e9thode qui consiste en une d\u00e9sambigu\u00efsation des vecteurs de contexte d\u00e9passe les performances de la m\u00e9thode de r\u00e9f\u00e9rence AS pour toutes les configurations. La meilleure MAP est atteinte par (WN-S 4 ), lorsque pour chaque mot polys\u00e9mique, nous gardons les quatre traductions les plus similaires aux \u00e9l\u00e9ments non polys\u00e9miques des vecteurs de contexte. La pr\u00e9cision au Top20 la plus \u00e9lev\u00e9e est obtenue par WN-S 3 . L'utilisation des trois premiers sens de mots dans le vecteur fait passer la pr\u00e9cision au Top20 de 18.6% \u00e0 32.7%. Une d\u00e9gradation de la MAP, pr\u00e9cision et rappel est constat\u00e9e \u00e0 partir de WN-S 5 . L'ajout progressif des traductions rapproche les r\u00e9sultats obtenus de ceux de l'AS. Nous estimons par cons\u00e9quent que \u00e0 partir de WN-S 5 , les traductions ajout\u00e9es ne font qu'introduire du bruit dans les vecteurs de contextes.En ce qui concerne le corpus traitant la th\u00e9matique du cancer du sein, des r\u00e9sultats diff\u00e9rents ont \u00e9t\u00e9 obtenus. Comme le montre la table 4, lorsque les vecteurs de contexte sont totalement non ambigus (i.e. chaque unit\u00e9 source est traduite par au plus un mot), une diminution de la pr\u00e9cision, rappel et MAP est not\u00e9e par rapport \u00e0 l'AS. N\u00e9anmoins, dans la plupart des autres cas, des am\u00e9liorations plus au moins petites sont obtenues. Dans la m\u00e9thode WN-S 5 , nous reportons le meilleur score avec un gain de +3.4% en MAP par rapport \u00e0 AS. Par contre les meilleurs rappel et pr\u00e9cision au Top 10 et 20 sont atteints par WN-S 2 et WN-S 3 .En observant les r\u00e9sultats (table 3 et 4) des domaines de la finance des entreprises et celui du cancer du sein, nous remarquons que dans la plupart des cas l'approche de d\u00e9sambigu\u00efsation desTALN-R\u00c9CITAL 2013, 17-21 Juin, Les Sables d'Olonne", | |
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| "raw_text": "lized, comparable corpora. In Proceedings of the 19th international conference on Computational linguistics -Volume 2, COLING '02, pages 1-5. Association for Computational Linguistics.", | |
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| "raw_text": "CHIAO, Y.-C. et ZWEIGENBAUM, P. (2003). The effect of a general lexicon in corpus-based identification of French-English medical word translations. In Proceedings Medical Informatics Europe, volume 95 of Studies in Health Technology and Informatics, pages 397-402, Amsterdam. CHO, M., CHOI, C., KIM, H., SHIN, J. et KIM, P. (2007). Efficient image retrieval using conceptuali- zation of annotated images. Lecture Notes in Computer Science, pages 426-433. Springer.", | |
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| "year": 2012, | |
| "venue": "Proceedings of the 11th WSEAS international conference on Artificial Intelligence, Knowledge Engineering and Data Bases, AIKED'12", | |
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| "text": "o\u00f9 N est le nombre total des mots non polys\u00e9mique du vecteur traduit et Sem Sim est la valeur de similarit\u00e9 entre k j et le mot non polys\u00e9mique m i . Dans le cas o\u00f9 tous les mots du vecteur de contexte sont polys\u00e9miques, il est possible de calculer la similarit\u00e9 s\u00e9mantique entre toutes les combinaisons de mots. Dans de tels cas, nous choisissons de ne pas toucher au vecteurs de contexte puisque avec le calcul de ce type de similarit\u00e9 une augmentation de la complexit\u00e9 algorithmique et d\u00e9t\u00e9rioration des r\u00e9sultats d'extraction ont \u00e9t\u00e9 constat\u00e9s dans des exp\u00e9rimentations pr\u00e9liminaires.", | |
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| "text": ").Nous consid\u00e9rons que le domaine d'\u00e9tude constitue une cat\u00e9gorie dans Wikip\u00e9dia. Les cat\u00e9gories sont un syst\u00e8me de classement th\u00e9matique des articles de Wikip\u00e9dia. Une requ\u00eate compos\u00e9e du domaine d'\u00e9tude en langue source (par exemple finance des entreprises) est donc construite pour extraire une arborescence de cat\u00e9gories ou de th\u00e8mes ayant pour cat\u00e9gorie m\u00e8re le domaine de sp\u00e9cialit\u00e9. Un exemple d'arborescence est pr\u00e9sent\u00e9 dans la figure 1. Arborescence de cat\u00e9gories de la th\u00e9matique Finance des entreprises en langue cible, les liens interlingues au sein de chaque article du corpus monolingue sont utilis\u00e9s. Un \u00e9tiquetage morpho-syntaxtique et une lemmatisation ont \u00e9t\u00e9 appliqu\u00e9s sur les articles collect\u00e9s. Nous avons aussi retir\u00e9 les mots fonctionnels et ceux apparaissant moins de deux fois dans les deux parties du corpus comparable. Nous avons ainsi construit deux corpus comparables de taille r\u00e9duite. La taille en nombre de mots des corpus r\u00e9sultants est dans la table 2 Taille des corpus comparables. La taille est exprim\u00e9e en nombre de mots Le dictionnaire bilingue Fran\u00e7ais-Anglais assurant le transfert des vecteurs de contexte comporte environ 120000 entr\u00e9es avec en moyenne 7 traductions par entr\u00e9e. Il s'agit d'un dictionnaire du domaine g\u00e9n\u00e9ral comportant quelques mots en rapport avec le domaine financier et m\u00e9dical.", | |
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| "content": "<table><tr><td>M\u00e9thode AS WN-S 1 WN-S 2 WN-S 3 WN-S 4 WN-S 5 WN-S 6 WN-S 7 TABLE 3 -Corpus de \u00ab finance des entreprises \u00bb : Pr\u00e9cision et Rappel au TopN (N = 1, 10, 20) et P1 P10 P20 R1 R10 R20 MAP 4.6 14 18.6 4 12 16 6.4 6.5 19.6 26.1 5.6 16.8 22.4 8.9 10.2 25.2 30.8 8 21.6 26.4 12.2 10.2 24.2 32.7 8.8 20.8 28 12.2 11.2 22.4 29.9 9 19 25 12.4 9.3 20.5 28 8 17.6 24 11 8.4 20.5 23.3 7.2 17.6 20 9.41 7.4 17.7 24.2 6.4 15.2 20.8 9 MAP (%) P1 P10 P20 R1 R10 R20 MAP AS 34.2 54.2 58.5 25 39.5 42.7 31.4 WN-S 1 25.7 50 57.1 18.7 36.4 41.6 25.7 WN-S 2 31.4 61.4 67.1 22.9 44.7 48.9 31.3 WN-S 3 34.2 62.8 67.1 25 45.8 48.9 34.2 WN-S 4 34.2 57.1 64.2 25 41.6 46.8 33.2 WN-S 5 35.7 57.1 65.7 26 41.6 47.9 34.8 WN-S 6 35.7 57.1 65.2 26 41.6 46.8 34.7 WN-S 7 35.7 58.5 65.7 26 42.7 47.9 33.9 Rappelons que l'M\u00e9thode TABLE 4 -Corpus du \u00ab cancer du sein \u00bb : Pr\u00e9cision et Rappel au TopN (N = 1, 10, 20) et MAP (%)</td></tr></table>", | |
| "text": "AS utilise toutes les traductions propos\u00e9es par le dictionnaire bilingue pour le transfert des vecteurs de contexte. Notre m\u00e9thode de d\u00e9sambigu\u00efsation des contextes fournit pour chaque unit\u00e9 polys\u00e9mique, un vecteur de sens ordonn\u00e9 en fonction des valeurs de similarit\u00e9. A cet \u00e9gard, il convient de s'interroger sur le nombre de sens \u00e0 consid\u00e9rer pour chaque mot polys\u00e9mique. Devrions nous consid\u00e9rer que l'\u00e9l\u00e9ment maximisant la similarit\u00e9 s\u00e9mantique dans le vecteur de contexte ou envisager un plus grand nombre de sens notamment quand un vecteur de sens contient des synonymes (share (An) et stock (An) dans la table 1). C'est pr\u00e9cis\u00e9ment pour cette raison que nous prenons en consid\u00e9ration pour chaque unit\u00e9 polys\u00e9mique diff\u00e9rents nombre de sens dans nos exp\u00e9rimentations allant du sens le plus similaire jusqu'au septi\u00e8me sens. L'arr\u00eat au septi\u00e8me sens ou traduction s'explique par le fait qu'en moyenne, un mot du corpus comparable poss\u00e8de 7 traductions dans le lexique bilingue. Ces m\u00e9thodes sont not\u00e9es WN-S i o\u00f9 i est le nombre de sens associ\u00e9 \u00e0 chaque unit\u00e9 polys\u00e9mique. La table 3 pr\u00e9sente les r\u00e9sultats obtenus pour le corpus de la finance des entreprises.", | |
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