Datasets:

WINGNUS
/

ACL-OCL

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	"title": "Extension dynamique de lexiques morphologiques pour le fran\u00e7ais \u00e0 partir d'un flux textuel",
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	"abstract": "L'incompl\u00e9tude lexicale est un probl\u00e8me r\u00e9current lorsque l'on cherche \u00e0 traiter le langage naturel dans sa variabilit\u00e9. Effectivement, il semble aujourd'hui n\u00e9cessaire de v\u00e9rifier et compl\u00e9ter r\u00e9guli\u00e8rement les lexiques utilis\u00e9s par les applications qui analysent d'importants volumes de textes. Ceci est plus particuli\u00e8rement vrai pour les flux textuels en temps r\u00e9el. Dans ce contexte, notre article pr\u00e9sente des solutions d\u00e9di\u00e9es au traitement des mots inconnus d'un lexique. Nous faisons une \u00e9tude des n\u00e9ologismes (linguistique et sur corpus) et d\u00e9taillons la mise en oeuvre de modules d'analyse d\u00e9di\u00e9s \u00e0 leur d\u00e9tection et \u00e0 l'inf\u00e9rence d'informations (forme de citation, cat\u00e9gorie et classe flexionnelle) \u00e0 leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, gr\u00e2ce notamment \u00e0 des modules d'analyse des d\u00e9riv\u00e9s et des compos\u00e9s, de proposer en temps r\u00e9el des entr\u00e9es pour ajout aux lexiques avec une bonne pr\u00e9cision.",
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	"text": "L'incompl\u00e9tude lexicale est un probl\u00e8me r\u00e9current lorsque l'on cherche \u00e0 traiter le langage naturel dans sa variabilit\u00e9. Effectivement, il semble aujourd'hui n\u00e9cessaire de v\u00e9rifier et compl\u00e9ter r\u00e9guli\u00e8rement les lexiques utilis\u00e9s par les applications qui analysent d'importants volumes de textes. Ceci est plus particuli\u00e8rement vrai pour les flux textuels en temps r\u00e9el. Dans ce contexte, notre article pr\u00e9sente des solutions d\u00e9di\u00e9es au traitement des mots inconnus d'un lexique. Nous faisons une \u00e9tude des n\u00e9ologismes (linguistique et sur corpus) et d\u00e9taillons la mise en oeuvre de modules d'analyse d\u00e9di\u00e9s \u00e0 leur d\u00e9tection et \u00e0 l'inf\u00e9rence d'informations (forme de citation, cat\u00e9gorie et classe flexionnelle) \u00e0 leur sujet. Nous y montrons que nous sommes en mesure, gr\u00e2ce notamment \u00e0 des modules d'analyse des d\u00e9riv\u00e9s et des compos\u00e9s, de proposer en temps r\u00e9el des entr\u00e9es pour ajout aux lexiques avec une bonne pr\u00e9cision.",
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	"text": "d'extraire automatiquement de nouvelles entr\u00e9es lexicales et les ajouter, apr\u00e8s validation manuelle ou automatique, dans des ressources lexicales. La mise au point de tels outils est plus particuli\u00e8rement int\u00e9ressante pour le traitement des donn\u00e9es textuelles r\u00e9centes, voire des corpus dynamiques comme un flux de d\u00e9p\u00eaches d'agence, produites en temps quasi-r\u00e9el.",
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	"text": "\u00c9tant donn\u00e9 un outil de TAL et un texte \u00e0 traiter, certains tokens 1 sont inconnus : \u00e0 partir du lexique, l'outil ne parvient pas \u00e0 les analyser comme mots-formes simples ou combinaisons r\u00e9guli\u00e8res de tels mots-formes (par exemple, donne-moi est inconnu en tant que tel des lexiques de r\u00e9f\u00e9rence mais analysable comme combinaison typographique des mots-formes donne et -moi). Dans cet article, nous utilisons comme r\u00e9f\u00e9rence le Lefff (Sagot, 2010) et l'ensemble des mentions d'entit\u00e9s nomm\u00e9es r\u00e9pertori\u00e9es dans la base Aleda (Sagot et Stern, 2012) 2 .",
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	"text": "M\u00eame en se restreignant au niveau morphologique (o\u00f9 une entr\u00e9e, ou lemme, peut \u00eatre r\u00e9duite \u00e0 une forme de citation, une cat\u00e9gorie et une classe flexionnelle), construire automatiquement de nouvelles entr\u00e9es lexicales candidates n'est pas une t\u00e2che simple. Outre la non-correspondance syst\u00e9matique entre tokens et formes, traiter des tokens inconnus est rendu complexe par leur grande variabilit\u00e9, comme d\u00e9crit par de nombreux auteurs. Adaptant ainsi la typologie des inconnus propos\u00e9e par Blancafort San Jos\u00e9 et al. (2010) , nous pouvons distinguer : -les tokens invalides, induits notamment par des erreurs de tokenisation ; -les inconnus orthographiques, produits de fa\u00e7on consciente (\u00e9conomie scripturale), par erreur (mauvaise connaissance de l'orthographe), ou en raison d'instabilit\u00e9s orthographiques (notamment pour les emprunts, les constructions pr\u00e9fixales ou les associations : co-fondateur, coproducteur, microalgues, micro-ondes, \u00e9lectro-m\u00e9canique, \u00e9lectroenc\u00e9phalogramme) ; -les inconnus typographiques (absence de tirets ou de blancs typographiques obligatoires) ; -les nombres, sigles et autres unit\u00e9s de ce type (A380, L-334-1) ; -les emprunts non-adapt\u00e9s, qui ne sont pas encore rentr\u00e9s dans le syst\u00e8me morphologique de la langue et ne disposent pas encore de paradigmes morphologiques complets -les inconnus lexicaux, formes correctes absentes des ressources de r\u00e9f\u00e9rence (emprunts adapt\u00e9s, cr\u00e9ations lexicales, entit\u00e9s nomm\u00e9es nouvelles ou rares, mentions inconnues d'entit\u00e9s connues, etc.) ; parmi eux, il convient de distinguer les mentions d'entit\u00e9s nomm\u00e9es d'une part et le reste d'autre part, que nous qualifierons de n\u00e9ologismes dans la suite de cet article 3 . En fonction de leur nature, les n\u00e9ologismes peuvent \u00eatre consid\u00e9r\u00e9s comme analysables (au moins une partie de l'inconnu est reconnaissable \u00e0 travers sa morphologie) ou non analysables (leur forme n'est pas reconnaissable \u00e0 travers leur morphologie ou leur orthographe). Dans les faits, presque tous les n\u00e9ologismes devraient pouvoir \u00eatre analysables hors contexte, en s'appuyant sur des dictionnaires, ou en contexte, en s'appuyant sur les d\u00e9pendances syntaxiques auxquelles il prend part (Han et Baldwin, 2011) .",
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	"text": "Jos\u00e9 et al. (2010)",
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	"text": "En TAL, les n\u00e9ologismes analysables hors-contexte \u00e0 travers leur morphologie peuvent \u00eatre trait\u00e9s \u00e0 partir d'algorithmes de racinisation (Lovins, 1968) . Ceci permet de rattacher un n\u00e9ologisme \u00e0 d'autres unit\u00e9s lexicales connues des ressources de r\u00e9f\u00e9rence (par exemple, zippable \u00e0 zipper). Il 1. Un token est d\u00e9fini comme une unit\u00e9 typographique constitu\u00e9e d'un caract\u00e8re de ponctuation ou d'une s\u00e9quence d'au moins un caract\u00e8re ne comportant pas d'espace et d\u00e9limit\u00e9e par des espaces et/ou des caract\u00e8res de ponctuation.",
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	{
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	"end": 151,
	"text": "(Lovins, 1968)",
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	"text": "2. Dans ce travail, nous laissons de c\u00f4t\u00e9 les inconnus contextuels, c'est-\u00e0-dire les tokens qui ne sont connus de la r\u00e9f\u00e9rence que comme composants de compos\u00e9s mais qui apparaissent dans d'autres contextes que ces compos\u00e9s (par exemple, instar si on le trouvait ailleurs que dans le compos\u00e9 \u00e0 l'instar de/du.",
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	"text": "3. Nous consid\u00e9rons donc comme \u00e9tant un n\u00e9ologisme toute unit\u00e9 lexicale valide qui est nouvelle par rapport aux lexiques de r\u00e9f\u00e9rence, et non, comme c'est souvent le cas, par rapport \u00e0 un usage suppos\u00e9 connu et v\u00e9rifiable. Puisqu'il ne s'agit pas d'inconnus, nous ne traitons pas non plus des cas o\u00f9 une forme graphique connue est employ\u00e9e avec une cat\u00e9gorie inconnue du lexique (conversion) ou avec un sens nouveau (n\u00e9ologie s\u00e9mantique). est \u00e9galement possible de d\u00e9duire les cat\u00e9gories morphosyntaxiques des n\u00e9ologismes \u00e0 partir de propri\u00e9t\u00e9s de ses affixes morphologiques, si l'on parvient \u00e0 les identifier. Dans le cas de zippable, par exemple, le suffixe -able est un bon indicateur de la cat\u00e9gorie adjectif et de la classe flexionnelle marquant le pluriel par un suffixe -s. Enfin, le lemme d'un n\u00e9ologisme peut \u00eatre obtenu par analogie avec les entr\u00e9es de la r\u00e9f\u00e9rence, par consultation de ressources compl\u00e9mentaires, ou \u00e0 l'aide de lemmatiseurs (Schmid, 1994; Chrupa\u0142a et al., 2008) .",
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	"end": 967,
	"text": "(Schmid, 1994;",
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	{
	"start": 968,
	"end": 990,
	"text": "Chrupa\u0142a et al., 2008)",
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	"text": "Ces m\u00e9thodes d'identification et d'analyse peuvent \u00eatre combin\u00e9es \u00e0 d'autres syst\u00e8mes de filtrage ou de traitement qui prennent en compte ou non le contexte. En linguistique de corpus, il s'agit g\u00e9n\u00e9ralement de descriptions formalis\u00e9es sous forme de dictionnaires, et de transducteurs \u00e0 \u00e9tats finis (Maurel et Piton, 1998; Dister et Fairon, 2004) . Ces formalismes sont plus ou moins puissants en fonction de l'organisation des transducteurs, des types de dictionnaires associ\u00e9s et de la vari\u00e9t\u00e9 des traits qu'il est possible d'utiliser \u00e0 travers eux.",
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	{
	"start": 299,
	"end": 322,
	"text": "(Maurel et Piton, 1998;",
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	{
	"start": 323,
	"end": 346,
	"text": "Dister et Fairon, 2004)",
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	{
	"text": "Mais de telles approches supposent que l'on ait su identifier les n\u00e9ologismes parmi l'ensemble des inconnus. Si dans certains cas il s'agit d'une t\u00e2che ais\u00e9e (sigles, nombres), distinguer un n\u00e9ologisme d'un inconnu orthographique ou d'un emprunt non-adapt\u00e9 est moins imm\u00e9diat. Dans cet article, notre objectif est triple : (1) mettre en \u00e9vidence les ph\u00e9nom\u00e8nes constructionnels dont proc\u00e8dent les n\u00e9ologismes, (2) montrer qu'il est possible d'identifier et d'analyser automatiquement ces n\u00e9ologismes, et (3) \u00e9tendre ainsi automatiquement le lexique morphologique de r\u00e9f\u00e9rence, ici le Lefff .",
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	},
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	"text": "Nous pr\u00e9sentons en partie 2 l'architecture que nous adoptons pour \u00e9tudier les tokens inconnus. Parmi ces derniers, la partie 3 \u00e9tudie les m\u00e9canismes morphologiques de construction des n\u00e9ologismes que nous relevons. Nous d\u00e9crivons en partie 4, apr\u00e8s un \u00e9tat de l'art, les modules TAL qui nous permettent de traiter ces \u00e9l\u00e9ments. Enfin, nous conduisons une \u00e9valuation dont les r\u00e9sultats sont pr\u00e9sent\u00e9s en partie 5.",
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	},
	{
	"text": "Traiter automatiquement les tokens inconnus afin d'enrichir le lexique n\u00e9cessite au pr\u00e9alable la mise en place d'une architecture logicielle robuste. La figure 1 pr\u00e9sente l'organisation g\u00e9n\u00e9rale des traitements utilis\u00e9s et, pour certains, d\u00e9velopp\u00e9s sp\u00e9cifiquement au sein de la cha\u00eene de traitement SxPipe (Sagot et Boullier, 2008) . Nous r\u00e9alisons en pr\u00e9liminaire une \u00e9tape de filtrage (Filtres), que nous \u00e9voquerons \u00e0 la section suivante lors de la description du corpus.",
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	{
	"start": 307,
	"end": 332,
	"text": "(Sagot et Boullier, 2008)",
	"ref_id": "BIBREF30"
	}
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	"section": "Traitement des inconnus dans le corpus 2.1 Architecture d'identification et d'analyse des inconnus",
	"sec_num": "2"
	},
	{
	"text": "Nous appliquons ensuite certains modules de pr\u00e9traitement de SxPipe 4 (Sagot et Boullier, 2008) . Nous nous restreignons ici \u00e0 la tokenisation du texte, \u00e0 la d\u00e9tection de motifs par automates (nombres, dates, sigles) et \u00e0 la reconnaissance d'entit\u00e9s nomm\u00e9es \u00e0 l'aide de la base Aleda (Sagot et Stern, 2012) et de quelques motifs contextuels. Nous obtenons finalement des treillis de formes \u00e0 partir desquels les modules impl\u00e9ment\u00e9s pour le traitement des inconnus peuvent op\u00e9rer. On peut noter que les ambigu\u00eft\u00e9s d'analyse ainsi cr\u00e9\u00e9es ne concernent jamais les tokens inconnus qui font l'objet des traitements ult\u00e9rieurs. . Parmi les inconnus restants, nous cherchons \u00e0 rep\u00e9rer les formes qui auraient int\u00e9r\u00eat \u00e0 \u00eatre ajout\u00e9es au lexique, soit parce que ce dernier n'est pas suffisamment complet (Lexiques), soit parce que ce sont des cr\u00e9ations lexicales (en particulier ceux cr\u00e9\u00e9s par D\u00e9rivation, ou par Composition).",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 70,
	"end": 95,
	"text": "(Sagot et Boullier, 2008)",
	"ref_id": "BIBREF30"
	},
	{
	"start": 284,
	"end": 306,
	"text": "(Sagot et Stern, 2012)",
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	}
	],
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	"section": "Traitement des inconnus dans le corpus 2.1 Architecture d'identification et d'analyse des inconnus",
	"sec_num": "2"
	},
	{
	"text": "Nous conduisons nos \u00e9tudes, exp\u00e9riences et \u00e9valuations sur un volumineux corpus de d\u00e9p\u00eaches AFP (francophones), collect\u00e9es entre 2007 et 2013. Nous en s\u00e9lectionnons trois sous-parties afin de mener nos exp\u00e9riences : des d\u00e9p\u00eaches entre le 24 juin et le 3 juillet 2009 (AFP-annot), l'int\u00e9gralit\u00e9 des d\u00e9p\u00eaches de l'ann\u00e9e 2009 (AFP-2009) et 200 d\u00e9p\u00eaches tir\u00e9es au hasard entre le 1 er et le 14 janvier 2013 (AFP-eval). L'op\u00e9ration de filtrage consiste \u00e0 \u00e9carter les \u00e9nonc\u00e9s ne comportant pas assez de caract\u00e8res en minuscules ou pas assez de mots. Cela permet d'\u00e9liminer les tableaux de r\u00e9sultats sportifs, sommaires, agendas, signatures et autres \u00e9l\u00e9ments qui ne sont pas \u00e0 proprement parler du contenu linguistique. . Nous \u00e9cartons certaines classes d'inconnus de cette \u00e9tude (mots commen\u00e7ant par des chiffres ou des majuscules) afin de se focaliser sur les cr\u00e9ations lexicales. Le tableau 2 indique la r\u00e9partition des inconnus selon ces classes. Nous y v\u00e9rifions l'importance du ph\u00e9nom\u00e8ne de cr\u00e9ations lexicales, que nous assimilons aux n\u00e9ologismes et sur laquelle nous concentrons nos efforts.",
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	"section": "Donn\u00e9es : le flux de d\u00e9p\u00eaches AFP",
	"sec_num": "2.2"
	},
	{
	"text": "La figure 2 nous renseigne sur l'\u00e9volution des inconnus distincts (rep\u00e9r\u00e9s par la cha\u00eene de 5. Des n\u00e9ologismes emprunt\u00e9s \u00e0 des formes anglophones peuvent alors ne pas \u00eatre rep\u00e9r\u00e9s (cardio-training, box-office, etc.), mais ces erreurs repr\u00e9sentent moins de 1% des tokens inconnus.",
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	"section": "Donn\u00e9es : le flux de d\u00e9p\u00eaches AFP",
	"sec_num": "2.2"
	},
	{
	"text": "6. Le travail d'annotation manuelle a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 sous la responsabilit\u00e9 et avec les outils de l'entreprise Syllabs, dans le cadre du projet ANR EDyLex. ",
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	"section": "Donn\u00e9es : le flux de d\u00e9p\u00eaches AFP",
	"sec_num": "2.2"
	},
	{
	"text": "2 0 0 9 - 0 1 2 0 0 9 - 0 3 2 0 0 9 - 0 5 2 0 0 9 - 0 7 2 0 0 9 - 0 9 2 0 0 9 -1 1 0 2 \u2022 10 \u22123 4 \u2022 10 \u22123",
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	"section": "Donn\u00e9es : le flux de d\u00e9p\u00eaches AFP",
	"sec_num": "2.2"
	},
	{
	"text": "Il existe de nombreuses formes de n\u00e9ologismes qui ne sont pas toutes aussi faciles \u00e0 identifier comme telles. Sablayrolles (1997) Sagot (2011) abordent ainsi la question de l'adaptation de verbes n\u00e9ologiques issus de l'anglais.",
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	"start": 110,
	"end": 129,
	"text": "Sablayrolles (1997)",
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	"section": "Analyse linguistique des n\u00e9ologismes",
	"sec_num": "3"
	},
	{
	"text": "Dans le cadre de la d\u00e9finition des n\u00e9ologismes donn\u00e9e plus haut, nous nous int\u00e9ressons dans cette partie aux inconnus morphologiquement analysables, et notamment aux cr\u00e9ations lexicales form\u00e9es par d\u00e9rivation ou par composition (et \u00e9ventuellement alt\u00e9ration) de mots connus. r\u00e9f\u00e9rence, par exemple (Villoing, 2003) \u00e0 des instruments (ouvre-lettre), des lieux (coupe-gorge), des agents (gratte-papier), des proc\u00e8s (l\u00e8che-vitrine), etc.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 298,
	"end": 314,
	"text": "(Villoing, 2003)",
	"ref_id": "BIBREF35"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse linguistique des n\u00e9ologismes",
	"sec_num": "3"
	},
	{
	"text": "Dans les compos\u00e9s cr\u00e9\u00e9s \u00e0 partir de deux adjectifs ou plus (chiraco-villepinistes), les premiers composants manifestent la perte de leur autonomie au profit du dernier adjectif par un m\u00e9canisme d'alt\u00e9ration en -o. Ce m\u00e9canisme permet notamment la construction de termes dans des domaines de sp\u00e9cialit\u00e9s (socialo-communiste), ou d'adjectifs form\u00e9s avec des gentil\u00e9s (franco-allemand).",
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	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "On peut enfin relever le cas particulier des compositions dans lesquelles le premier adjectif est en r\u00e9alit\u00e9 une base latine ou grecque munie de ce morphe -o 9 . Ces compos\u00e9s sont souvent des termes savants du domaine m\u00e9dical (cardio-vasculaire). (Neuvel et Fulop, 2002) ou afin de compl\u00e9ter un quadruplet d'analogie (Lepage, 1998) .",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 247,
	"end": 270,
	"text": "(Neuvel et Fulop, 2002)",
	"ref_id": "BIBREF24"
	},
	{
	"start": 317,
	"end": 331,
	"text": "(Lepage, 1998)",
	"ref_id": "BIBREF18"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "La plupart des syst\u00e8mes d\u00e9crits dans la litt\u00e9rature mettent l'accent sur l'analyse de la construction d'un mot. Le syst\u00e8me \u00e0 base de r\u00e8gles (cr\u00e9\u00e9es manuellement) D\u00e9rif (Hathout et Namer, 2011) d\u00e9termine les \u00e9l\u00e9ments \u00e0 partir desquels sont construits des unit\u00e9s lexicales, par d\u00e9rivation ou par composition. D'autres syst\u00e8mes r\u00e9alisent cette t\u00e2che de mani\u00e8re non supervis\u00e9e, par exemple par analogie formelle (Lavall\u00e9e et Langlais, 2011) ou par segmentation (Goldsmith, 2001; Creutz et Lagus, 2005) . En ce qui concerne les m\u00e9canismes compositionnels, si Mathieu-Colas (2010) se penche sur la cr\u00e9ation lexicale par trait d'union, nous n'avons pas connaissance de syst\u00e8mes impl\u00e9ment\u00e9s sp\u00e9cifiquement \u00e0 leur sujet.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 168,
	"end": 192,
	"text": "(Hathout et Namer, 2011)",
	"ref_id": "BIBREF16"
	},
	{
	"start": 408,
	"end": 436,
	"text": "(Lavall\u00e9e et Langlais, 2011)",
	"ref_id": "BIBREF17"
	},
	{
	"start": 457,
	"end": 474,
	"text": "(Goldsmith, 2001;",
	"ref_id": "BIBREF13"
	},
	{
	"start": 475,
	"end": 497,
	"text": "Creutz et Lagus, 2005)",
	"ref_id": "BIBREF9"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "Certains travaux montrent qu'il est possible d'ajouter \u00e0 l'analyse de la construction d'un mot la pr\u00e9diction de son lemme et de ses traits morphologiques en s'appuyant sur un syst\u00e8me 9. Ces \u00ab compositions n\u00e9oclassiques \u00bb existent en fran\u00e7ais mais ne correspondent plus aux formes d'origines. 10. Une famille morphologique est compos\u00e9e de mots partageant une base lexicale commune (\u00e9crit, \u00e9crire, \u00e9crivain,...).",
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	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "d'apprentissage supervis\u00e9 coupl\u00e9 \u00e0 de l'analogie (Stroppa et Yvon, 2006) . Disposer de ces informations suppl\u00e9mentaires ont, par exemple, permis \u00e0 Dal et Namer (2000) (avec G\u00e9D\u00e9Rif), ainsi qu'\u00e0 (Tanguy et Hathout, 2002 ) (avec Webaffix), de proposer un syst\u00e8me qui, pour chaque forme nouvelle, calcule ses d\u00e9riv\u00e9s et v\u00e9rifie leur validit\u00e9 sur internet.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 49,
	"end": 72,
	"text": "(Stroppa et Yvon, 2006)",
	"ref_id": "BIBREF33"
	},
	{
	"start": 194,
	"end": 218,
	"text": "(Tanguy et Hathout, 2002",
	"ref_id": "BIBREF34"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "Cependant, mis \u00e0 part Mikheev (1997) , peu de travaux \u00e9tudient sp\u00e9cifiquement l'\u00e9laboration et l'\u00e9valuation de syst\u00e8mes de compl\u00e9tion d'un lexique. Dans notre travail, nous mettons en place des outils destin\u00e9s \u00e0 traiter des documents susceptibles de contenir de nombreux n\u00e9ologismes, tels que d\u00e9finis en introduction. Il nous faut donc distinguer ces derniers parmi les tokens inconnus, d\u00e9terminer et \u00e9valuer les m\u00e9canismes qui permettent de les analyser automatiquement.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 22,
	"end": 36,
	"text": "Mikheev (1997)",
	"ref_id": "BIBREF23"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale",
	"sec_num": "3.1"
	},
	{
	"text": "Les notions d'inconnu et de n\u00e9ologisme \u00e9tant d\u00e9finies ici par rapport \u00e0 un lexique de r\u00e9f\u00e9rence, le Lefff , la fa\u00e7on la plus simple de les traiter consiste \u00e0 les rechercher dans d'autres ressources lexicales librement disponibles. Nous avons fait appel au Wiktionnaire (fr.wiktionary.com/), dictionnaire collaboratif, \u00e0 Morphalou (Romary et al., 2004) , lexique morphologique extrait du TLFi, et \u00e0 ProLexBase (Maurel, 2008) , base de noms propres incluant de nombreux gentil\u00e9s.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 330,
	"end": 351,
	"text": "(Romary et al., 2004)",
	"ref_id": "BIBREF25"
	},
	{
	"start": 409,
	"end": 423,
	"text": "(Maurel, 2008)",
	"ref_id": "BIBREF21"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Recherche dans des lexiques externes",
	"sec_num": "4.2"
	},
	{
	"text": "Toutefois, l'enrichissement du Lefff avec des entr\u00e9es lexicales manquantes extraites de ces ressources n\u00e9cessite de rendre ces derni\u00e8res compatibles avec le Lefff , en les transformant en un inventaire d'entr\u00e9es lexicales associant une forme de citation \u00e0 une des classes flexionnelles du Lefff . Pour chacune de ces trois ressources, nous avons donc construit des outils de conversion automatique vers le formalisme Alexina, puis avons projet\u00e9 les classes flexionnelles obtenues vers celles utilis\u00e9es par le Lefff . Ce processus, bien que n\u00e9cessairement imparfait, a permis de d\u00e9tecter des erreurs dans les trois ressources d'origine 11 . Le Wiktionnaire, Morphalou et ProLexBase ont \u00e9t\u00e9 ainsi transform\u00e9s en des lexiques Alexina de m\u00eame grammaire morphologique que le Lefff et comprenant respectivement environ 1 million, 400 000 et 125 000 entr\u00e9es produisant au total 1 100 000 formes fl\u00e9chies distinctes, parmi lesquelles 700 000 ne sont pas couvertes par le Lefff .",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 635,
	"end": 637,
	"text": "11",
	"ref_id": null
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Recherche dans des lexiques externes",
	"sec_num": "4.2"
	},
	{
	"text": "Ainsi, un module d\u00e9di\u00e9 recherche les n\u00e9ologismes dans ces ressources, et propose autant d'analyses qu'il y trouve d'entr\u00e9es. Au sein du corpus AFP-2009, 18,6% des inconnus analys\u00e9s distincts le sont gr\u00e2ce \u00e0 ce module, parmi lesquels 71,5% sont trouv\u00e9s dans le Wiktionnaire, 32,0% dans Morphalou et 14,9% dans ProLexBase (une entr\u00e9e pouvant se trouver dans plusieurs lexiques en m\u00eame temps). Notons que, m\u00eame s'ils ne sont pas utilis\u00e9s par les modules pr\u00e9sent\u00e9s ci-apr\u00e8s, ces lexiques sont disponibles pour l'ensemble de la cha\u00eene de traitement SxPipe.",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Recherche dans des lexiques externes",
	"sec_num": "4.2"
	},
	{
	"text": "Comme indiqu\u00e9 en partie 3.1, nous analysons les n\u00e9ologismes construits par d\u00e9rivation comme l'application de r\u00e8gles d'affixation sur une entr\u00e9e existante du Lefff (ex : divulgable-divulgation) 12 .",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 193,
	"end": 195,
	"text": "12",
	"ref_id": null
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "11. Par exemple parce qu'une entr\u00e9e lexicale se retrouve \u00e0 associer une forme de citation avec une classe flexionnelle que la grammaire morphologique du Lefff consid\u00e8re comme incompatible 12. Le Lefff ne comportant pas de noms propres, notre cha\u00eene ne permet pas l'analyse de d\u00e9riv\u00e9s dont la base est un nom propre, tels que zlataner ou sarkozysme.",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "Le module d\u00e9crit ici s'inspire de travaux sur l'analogie appliqu\u00e9e \u00e0 la morphologie. Cette notion, d\u00e9crite dans les travaux cit\u00e9s en section 4.1, permet d'\u00e9tablir un rapport entre deux paires d'\u00e9l\u00e9ments : x est \u00e0 y ce que z est \u00e0 t, not\u00e9 x : y :: z : t. Pour la n\u00e9ologie, nous recherchons des r\u00e8gles d'affixation communes \u00e0 des paires d'entr\u00e9es du Lefff , qui nous permettent de d\u00e9duire des informations pour des n\u00e9ologismes donn\u00e9s. Dans le cas de divulgable, nous pouvons d\u00e9duire qu'il s'agit d'un d\u00e9riv\u00e9 si nous trouvons conjointement (i) divulgation dans le Lefff et (ii) une r\u00e8gle de substitution du suffixe -able en -ation (extraite d'entr\u00e9es du Lefff comme acceptableacceptation). Ce type d'analyse n\u00e9cessite donc un apprentissage des r\u00e8gles morphologiques. Le n\u00f4tre, faiblement supervis\u00e9, se fait en trois \u00e9tapes :",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "1. Nous apprenons les r\u00e8gles de construction \u00e0 partir des formes fl\u00e9chies du Lefff en \u00e9tudiant tous les couples (forme de citation, forme fl\u00e9chie -reli\u00e9e ou non \u00e0 la forme de citation -) qui ont une partie commune d'au moins 5 caract\u00e8res et qui ne diff\u00e8rent que par un suffixe ou par un pr\u00e9fixe (en s\u00e9lectionnant les r\u00e8gles de fr\u00e9quence \u2265 40).",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "2. Les r\u00e8gles sont utilis\u00e9es pour grouper les entr\u00e9es du Lefff (suppos\u00e9es partager une m\u00eame base lexicale) afin de constituer des paires de formes accompagn\u00e9es de r\u00e8gles de transformation pour passer de l'une \u00e0 l'autre.",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "3. Cette seconde \u00e9tape permet d'\u00e9tablir des paires de formes x, y (forme de citation, forme fl\u00e9chie reli\u00e9e par flexion ou d\u00e9rivation), qui vont nous servir \u00e0 construire des relations analogiques impliquant un inconnu t, relations de la forme x : y :: t : z. Pour ce faire, nous rempla\u00e7ons chaque paire de formes par une r\u00e8gle de r\u00e9\u00e9criture reliant un couple pr\u00e9fixe/suffixe d'input \u00e0 un couple pr\u00e9fixe/suffixe d'output, ce qui permet de traiter les pr\u00e9fixations, les suffixations, et les d\u00e9riv\u00e9s parasynth\u00e9tiques (cf. . Le lemme (forme de citation + classe flexionnelle) est obtenu en appliquant l'outil int\u00e9gr\u00e9 au Lefff permettant de calculer pour un triplet (forme, cat\u00e9gorie, \u00e9tiquette morphologique) l'ensemble des lemmes morphologiquement compatibles avec la grammaire morphologique du Lefff d'une part et avec le triplet d'autre part. L'application, en parall\u00e8le, de l'\u00e9tiqueteur morphosyntaxique MElt (Denis et Sagot, 2012) permet alors de ne conserver que les lemmes dont la cat\u00e9gorie est la m\u00eame que celle propos\u00e9e par MElt pour l'inconnu (s'il y en a plusieurs, on choisit le mieux pond\u00e9r\u00e9, s'il n'y en a aucun, on d\u00e9clare l'inconnu inanalysable par ce module). La sortie de notre module, pr\u00e9sent\u00e9e en table 6 nous permet de proposer de ",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 908,
	"end": 930,
	"text": "(Denis et Sagot, 2012)",
	"ref_id": "BIBREF11"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse par analogie",
	"sec_num": "4.3.1"
	},
	{
	"text": "Afin de traiter les expressions construites par composition, nous nous focalisons en premi\u00e8re approche sur la composition marqu\u00e9e par un ou plusieurs tiret(s) '-' dont nous cherchons \u00e0 d\u00e9crire la morphologie. Nous sommes alors en mesure d'en identifier simplement les composants et d'interroger le Lefff pour y rechercher, par ordre de pr\u00e9f\u00e9rence :",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse des n\u00e9ologismes construits par composition",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "(i) l'expression dans laquelle les tirets sont remplac\u00e9s par un blanc (expression multi-mots), (ii) chaque composant s\u00e9par\u00e9ment (composition), (iii) s'il n'y a que deux composants, le dernier composant et les formes de citation ayant un pr\u00e9fixe commun 15 avec le premier composant (composition avec alt\u00e9ration).",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse des n\u00e9ologismes construits par composition",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "Comme l'\u00e9tude linguistique en partie 3.1 l'a sugg\u00e9r\u00e9, dans une grande majorit\u00e9 de cas, le dernier composant impose sa cat\u00e9gorie et sa classe flexionnelle au n\u00e9ologisme construit. S'il y a ambigu\u00eft\u00e9, nous utilisons la cat\u00e9gorie propos\u00e9e par l'\u00e9tiqueteur morphosyntaxique MElt appliqu\u00e9 en parall\u00e8le, pour ne conserver que les analyses qui sont compatibles avec cette cat\u00e9gorie (contrairement \u00e0 la section pr\u00e9c\u00e9dente, nous conservons ici toutes les analyses produites si MElt n'en a propos\u00e9 aucune compatible avec les entr\u00e9es sugg\u00e9r\u00e9es). Nous conservons ainsi ces informations pour proposer la cat\u00e9gorie et la classe flexionnelle de la nouvelle entr\u00e9e lexicale. Enfin, la forme de citation est construite \u00e0 partir de tous les composants d'origine, sauf le dernier qui est remplac\u00e9 par la forme de citation de l'entr\u00e9e lexicale du Lefff trouv\u00e9. 14. agri, anti, apr\u00e8s, archi, contre, cyber, d\u00e9, demi, d\u00e9s, e, ex, extra, grand, hyper, im, in, inter, intra, mal, maxi, m\u00e9ga, m\u00e9ta, mi, mini, multi, non, outre, para, p\u00e9ri, pluri, poly, post, pr\u00e9, quart, quasi, re, r\u00e9, sans, semi, sous, sub, super, supra, sur, t\u00e9l\u00e9, tiers, trans, ultra, uni, vice, co. 15. Ce pr\u00e9fixe doit contenir au moins la moiti\u00e9 du composant.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 841,
	"end": 1144,
	"text": "14. agri, anti, apr\u00e8s, archi, contre, cyber, d\u00e9, demi, d\u00e9s, e, ex, extra, grand, hyper, im, in, inter, intra, mal, maxi, m\u00e9ga, m\u00e9ta, mi, mini, multi, non, outre, para, p\u00e9ri, pluri, poly, post, pr\u00e9, quart, quasi, re, r\u00e9, sans, semi, sous, sub, super, supra, sur, t\u00e9l\u00e9, tiers, trans, ultra, uni, vice, co.",
	"ref_id": null
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Analyse des n\u00e9ologismes construits par composition",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "Analyse(s) en composants Cat., flexion Forme de citation centre-ville (a) centre ville (NC_mp, nc-2m) NC_mp, nc-2m centre ville d\u00e9put\u00e9-maire (b) d\u00e9put\u00e9 (NC_ms, nc-4) + maire (NC_ms,nc-4sse) NC_ms,nc-4sse d\u00e9put\u00e9-maire lumino-technique (c) lumino(lumineux) (ADJ_s,adj-ique2) + technique (NC_fs, NC_fs,nc-2f lumino-technique Dans le cas g\u00e9n\u00e9ral, nous remarquons la difficult\u00e9 de traiter de telles expressions lorsqu'ils sont amalgam\u00e9s sans marqueurs de s\u00e9paration (ni espace), puisque l'on tombe dans le cas difficile des mots compos\u00e9s standards (Sag et al., 2002) , mais notre \u00e9tude sur corpus a montr\u00e9 que ce ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e9tait marginal.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 285,
	"end": 292,
	"text": "(NC_fs,",
	"ref_id": null
	},
	{
	"start": 543,
	"end": 561,
	"text": "(Sag et al., 2002)",
	"ref_id": "BIBREF28"
	}
	],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Compos\u00e9",
	"sec_num": null
	},
	{
	"text": "Parmi les inconnus distincts trait\u00e9s par nos modules, celui-ci en analyse 57,7% dans le corpus AFP-2009. Ce chiffre important est li\u00e9 \u00e0 la productivit\u00e9 des m\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale.",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Compos\u00e9",
	"sec_num": null
	},
	{
	"text": "Ceci nous confirme que l'incompl\u00e9tude lexicale rel\u00e8ve de m\u00e9canismes au-del\u00e0 de la morphologie d\u00e9rivationnelle et que des moyens peuvent \u00eatre mis en oeuvre pour permettre leur analyse.",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Compos\u00e9",
	"sec_num": null
	},
	{
	"text": "Tous les modules que nous avons d\u00e9crits, lorsqu'ils parviennent \u00e0 analyser un inconnu, fournissent pour chaque \u00e9l\u00e9ment son lemme, c'est-\u00e0-dire sa forme de citation, sa cat\u00e9gorie et sa classe flexionnelle. En cons\u00e9quence, nous sommes en mesure de r\u00e9cup\u00e9rer les analyses produites afin de proposer de nouvelles entr\u00e9es \u00e0 ajouter au lexique. L'ordre de ces modules importe : le premier qui parvient \u00e0 analyser un inconnu interrompra le processus d'analyse. Comme nous le verrons ci-dessous, la pr\u00e9cision des modules d'analyse nous permet d'examiner les analyses d\u00e8s la premi\u00e8re occurrence.",
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	"section": "Construction et \u00e9valuation d'entr\u00e9es lexicales n\u00e9ologiques",
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	{
	"text": "Comme indiqu\u00e9 plus haut, l'objectif de ce travail est double : construire des entr\u00e9es lexicales flexionnelles \u00e0 ajouter au Lefff afin d'en augmenter la couverture sur les d\u00e9p\u00eaches AFP de fa\u00e7on dynamique, mais \u00e9galement extraire des informations constructionnelles concernant ces nouvelles entr\u00e9es, afin de permettre des traitements ult\u00e9rieurs (s\u00e9mantique lexicale y compris pour des applications en TAL, \u00e9tude quantitative des m\u00e9canismes de cr\u00e9ation lexicale, etc.). Nous avons donc proc\u00e9d\u00e9 \u00e0 une \u00e9valuation en trois \u00e9tapes, qui vise \u00e0 r\u00e9pondre aux questions suivantes pour chaque occurrence d'inconnu : a-t-elle \u00e9t\u00e9 correctement identifi\u00e9e comme \u00e9tant ou n'\u00e9tant pas un n\u00e9ologisme ? si oui, l'entr\u00e9e lexicale propos\u00e9e est-elle correcte, y compris sa classe flexionnelle afin de pouvoir produire correctement ses formes fl\u00e9chies ? si oui, les informations constructionnelles associ\u00e9es sont-elles correctes ?",
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	"section": "Construction et \u00e9valuation d'entr\u00e9es lexicales n\u00e9ologiques",
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	},
	{
	"text": "Pour cela, nous traitons les inconnus contenus dans le corpus AFP-eval tel que d\u00e9crit en partie 2. Parmi les 489 inconnus distincts, 449 (soit 92%) ont \u00e9t\u00e9 correctement class\u00e9s, dont 357 qui ne sont pas des n\u00e9ologismes et 92 n\u00e9ologismes. Les 40 inconnus restant (8% du total) ont \u00e9t\u00e9 mal class\u00e9s, dont 34 n\u00e9ologismes : seulement 6 inconnus ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9s \u00e0 tort comme des n\u00e9ologismes (et ont donc donn\u00e9 lieu \u00e0 des entr\u00e9es lexicales candidates erron\u00e9es). Nous obtenons donc pour la t\u00e2che de d\u00e9tection des n\u00e9ologismes une pr\u00e9cision de 94% (92/(92+6)) et un rappel de 73% (92/(92+34)), et pour la t\u00e2che compl\u00e9mentaire de d\u00e9tection des inconnus non-n\u00e9ologiques une pr\u00e9cision de 91% (357/(357+34)) et un rappel de 98% (357/(357+6)).",
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	{
	"text": "Les 98 inconnus d\u00e9tect\u00e9s comme n\u00e9ologismes, y compris les 6 class\u00e9s par erreur, ont conduit \u00e0 la cr\u00e9ation de 93 entr\u00e9es lexicales candidates, c'est-\u00e0-dire d'entr\u00e9es (forme de citation, cat\u00e9gorie, classe flexionnelle) qui permettent de construire automatiquement toutes les formes fl\u00e9chies correspondantes. Nous avons \u00e9valu\u00e9 cette liste manuellement avec les r\u00e9sultats suivants : 73 sur 93, soit environ 80%, sont totalement correctes, 5 ont la bonne cat\u00e9gorie mais pas la bonne classe flexionnelle (ainsi point-presse, consid\u00e9r\u00e9 comme f\u00e9minin et prenant un s au pluriel), 13 n'ont pas la bonne cat\u00e9gorie (mais souvent les bonnes formes fl\u00e9chies, car il s'agit fr\u00e9quemment de confusions nom/adjectif, par exemple multi-facette), 1 est douteuse et 1 est totalement erron\u00e9e (le verbe multi-voir pour l'adjectif multi-vues).",
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	{
	"text": "Parmi les 73 entr\u00e9es lexicales correctes, 52 ont \u00e9t\u00e9 construites par l'un de nos modules d'analyse, et non au moyen de lexiques externes. Pour ces 52 entr\u00e9es nous disposons donc d'informations constructionnelles, de nature \u00e0 permettre le calcul d'informations suppl\u00e9mentaires telles que la valence ou la s\u00e9mantique lexicale 16 . Ainsi, ayant correctement analys\u00e9 co-attribuer comme issu d'une d\u00e9rivation pr\u00e9fixale \u00e0 partir du verbe attribuer, nous pouvons d'une part associer \u00e0 co-attribuer les m\u00eames informations de valence que celles dont on peut disposer dans un lexique comme le Lefff , et d'autre part savoir que le sens de co-attribuer peut se construire compositionnellement \u00e0 partir de celui du pr\u00e9fixe coet de celui d'attribuer 17 . Nous avons \u00e9tudi\u00e9 manuellement les informations constructionnelles obtenues au cours du processus d'analyse. Pour cette \u00e9valuation, celles-ci se sont toujours av\u00e9r\u00e9es correctes. Par exemple, le module d'analyse des d\u00e9riv\u00e9s par analogie a correctement reli\u00e9 le verbe n\u00e9ologique galvaniser au nom galvanisation. Le module d'analyse des compos\u00e9s a su analyser politico-judiciaire comme form\u00e9 par la composition des adjectifs politique (avec alt\u00e9ration) et judiciaire.",
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	"text": "par ailleurs \u00eatre \u00e9valu\u00e9s dans une configuration orient\u00e9e-t\u00e2che, pour montrer par exemple leur utilit\u00e9 en analyse morphosyntaxique, syntaxique ou s\u00e9mantique, ainsi par exemple que pour l'indexation de documents.",
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	{
	"text": ". Parmi les options disponibles, nous d\u00e9sactivons celles qui cherchent \u00e0 corriger les fautes d'orthographe ou qui d\u00e9composent la reconnaissance des tokens (par d\u00e9rivation ou par composition).",
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	"text": "ConclusionLe traitement de flux continu de d\u00e9p\u00eaches d'actualit\u00e9 n\u00e9cessite de maintenir un lexique \u00e0 jour aussi dynamiquement que possible. Face \u00e0 cette probl\u00e9matique, nous avons mis au point une cha\u00eene de traitement qui isole les \u00e9l\u00e9ments relevant de l'incompl\u00e9tude lexicale, nous \u00e9tudions les m\u00e9canismes n\u00e9ologiques li\u00e9s \u00e0 leur cr\u00e9ation et impl\u00e9mentons des modules d\u00e9di\u00e9s pour leur analyse morphologique. Ce processus nous permet de r\u00e9colter des informations (morphosyntaxiques et flexionnelles), selon la morphologie des n\u00e9ologismes analys\u00e9s. Nous sommes ainsi en mesure de proposer des entr\u00e9es lexicales \u00e0 ajouter au lexique, d\u00e8s leur premi\u00e8re occurrence et avec une tr\u00e8s bonne pr\u00e9cision.En perspectives, ce travail pourra donner lieu \u00e0 des \u00e9tudes, \u00e0 plus grande \u00e9chelle et en temporalit\u00e9, des n\u00e9ologismes, ainsi qu'\u00e0 l'inf\u00e9rence d'autres informations (cadres de sous-cat\u00e9gorisation, classes s\u00e9mantiques) concernant des entr\u00e9es inconnues des lexiques. De tels travaux devront 16. Ces informations pourraient \u00e9galement \u00eatre construites pour les n\u00e9ologismes trouv\u00e9s dans les lexiques externes. 17. M\u00eame si ce dernier point est plus d\u00e9licat, une des caract\u00e9ristiques de la morphologie constructionnelle \u00e9tant pr\u00e9cis\u00e9ment le caract\u00e8re non compl\u00e8tement pr\u00e9dictible de la s\u00e9mantique r\u00e9sultante.",
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	"text": "Remerciements Ce travail a \u00e9t\u00e9 financ\u00e9 par le projet ANR EDyLex (ANR-09-CORD-008) et par l'entreprise viavoo.",
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	"title": "Les noms compos\u00e9s anglais et fran\u00e7ais du domaine d'internet : une radiographie bilingue",
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	"text": "Cha\u00eene de traitement des inconnusLe module Inconnus identifie les tokens inconnus et les \u00e9tiquette comme tels. Comme nous l'avons \u00e9voqu\u00e9, ces derniers peuvent relever de nombreuses cat\u00e9gories. Le module Emprunts (Baranes, 2012) permet d'\u00e9carter les tokens emprunt\u00e9s \u00e0 l'anglais non-adapt\u00e9s 5",
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	"text": "Le tableau 1 donne les caract\u00e9ristiques g\u00e9n\u00e9rales de ces corpus. On peut constater que les occurrences d'inconnus sont d'autant plus redondantes que le sous-corpus est grand. Les corpus AFP-annot et AFP-2009 sont utilis\u00e9s \u00e0 fins d'\u00e9tudes. En particulier, AFP-annot est annot\u00e9 manuellement en inconnus selon la classification de Blancafort San Jos\u00e9 et al. (2010) 6",
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	"text": "13. Si la r\u00e8gle est flexionnelle, nous consid\u00e9rons qu'il s'agit d'une faute d'orthographe et non d'un n\u00e9ologisme : le Lefff \u00e9tant suppos\u00e9 comporter toutes les flexions possibles, le mot est fl\u00e9chi selon une classe flexionnelle erron\u00e9e (travails comme pluriel de travail).",
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	"text": "recense une centaine de typologies plus ou moins profondes des n\u00e9ologismes.Sablayrolles et al. (2011) proposent un classement g\u00e9n\u00e9ral des n\u00e9ologismes en trois classes qui correspondent aux ph\u00e9nom\u00e8nes de glissement de sens, aux ph\u00e9nom\u00e8nes d'affixation et de composition ainsi qu'aux ph\u00e9nom\u00e8nes d'\u00e9conomie du langage. Il propose \u00e9galement un classement plus fins en 24 classes.De nombreux travaux ont permis d'\u00e9laborer des outils afin d'\u00e9tudier et de d\u00e9crire la n\u00e9ologie. Le logiciel SEXTAN(Cabr\u00e9 et al., 2003) permet d'identifier automatiquement les inconnus et de les pr\u00e9senter \u00e0 un lexicographe. Le laboratoire LDI dispose d'une plateforme de traitement des n\u00e9ologismes, NEOLOGIA(Cartier, 2011), qui permet de collecter et rechercher des n\u00e9ologismes dans la base de donn\u00e9es, d'en observer l'\u00e9volution (depuis l'\u00e9tat n\u00e9ologique jusqu'\u00e0 celui de mot int\u00e9gr\u00e9 dans les dictionnaires) et, dans certains cas, la disparition.",
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	},
	"TABREF5": {
	"num": null,
	"text": "En cas de suffixation, la cat\u00e9gorie peut \u00eatre modifi\u00e9e (\u00e9norme \u2192 \u00e9normitude) 8 . Nous classons parmi les pr\u00e9fixes, les formes \u00ab e \u00bb, \u00ab i \u00bb, \u00ab web \u00bb et \u00ab cyber \u00bb. Notons que ces derni\u00e8res sont parfois d\u00e9crites, selon les auteurs comme \u00ab combining forms \u00bb(Ahronian et B\u00e9joint, 2008) ou formes hybrides(Sablayrolles et al., 2011).",
	"html": null,
	"content": "<table><tr><td colspan=\"3\">3.1.1 Formes cr\u00e9\u00e9es par d\u00e9rivation</td><td/><td/><td/></tr><tr><td colspan=\"6\">Par d\u00e9rivation nous faisons r\u00e9f\u00e9rence aux ph\u00e9nom\u00e8nes d'affixation. L'affixation correspond \u00e0</td></tr><tr><td colspan=\"6\">l'ajout de morph\u00e8mes \u00e0 gauche (pr\u00e9fixation) ou \u00e0 droite (suffixation) d'un mot connu. Ces</td></tr><tr><td colspan=\"6\">m\u00e9canismes permettent la construction de n\u00e9ologismes dont la signification est, g\u00e9n\u00e9ralement,</td></tr><tr><td colspan=\"3\">imm\u00e9diatement compr\u00e9hensible. Nb. d'occ. (+tiret)</td><td>Nb. de formes distinctes</td><td colspan=\"2\">Exemples</td></tr><tr><td/><td>anti(-)</td><td>3371(+5986)</td><td>171 (+435)</td><td>anticrise</td><td>anti-fraude</td></tr><tr><td>Pr\u00e9fixes</td><td>co(-)</td><td>892 (+2809)</td><td>54 (+183)</td><td>corapporteur</td><td>co-skippeurs</td></tr><tr><td/><td>re(-)</td><td>2424 (+36)</td><td>128 (+14)</td><td>rescolaris\u00e9s</td><td>remariage</td></tr><tr><td/><td>isation(s)</td><td>1992</td><td>110</td><td>talibanisation</td><td>masterisation</td></tr><tr><td/><td>iste(s)</td><td>3265</td><td>223</td><td>jihadiste</td><td>lefebvristes</td></tr><tr><td>Suffixes</td><td>eur(s)</td><td>10192</td><td>353</td><td>skippeurs</td><td>performeur</td></tr><tr><td/><td>naute(s)</td><td>35</td><td>7</td><td>nutrinaute</td><td>mobinautes</td></tr><tr><td/><td>itude(s)</td><td>19</td><td>4</td><td>bravitude</td><td>merditude</td></tr></table>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF6": {
	"num": null,
	"text": "Affixes les plus fr\u00e9quents dans les d\u00e9p\u00eaches AFP La table 3 donne, pour quelques exemples, les occurrences que nous relevons dans le corpus Comme nous le verrons en section 4, les m\u00e9canismes de composition repr\u00e9sentent une part importante de n\u00e9ologismes que nous rep\u00e9rons. Tout d'abord, un compos\u00e9 peut \u00eatre simplement cr\u00e9\u00e9 par association de constituants. Dans ce cas, les mots sont concat\u00e9n\u00e9s (g\u00e9n\u00e9ralement par trait d'union) afin de n'en former plus qu'un. Nous relevons en particulier : (i) les compositions ADJ+N, N+ADJ et ADJ+ADJ = ADJ ou N, (ii) les compositions N+N = N, (iii) les compositions",
	"html": null,
	"content": "<table/>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF8": {
	"num": null,
	"text": "",
	"html": null,
	"content": "<table/>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF9": {
	"num": null,
	"text": "). Chacune de ces r\u00e8gles indique la cat\u00e9gorie et les traits morphologiques (genre, nombre) obtenus. De surcro\u00eet, en \u00e9tudiant les couples de mots leur donnant naissance, nous cat\u00e9gorisons chaque r\u00e8gle comme flexionnelle ou d\u00e9rivationnelle. Nous ne conservons que les r\u00e8gles morphologiques qui ont plus de 80 occurrences (32 508 r\u00e8gles distinctes) dont quelques exemples sont montr\u00e9s en table 5.",
	"html": null,
	"content": "<table><tr><td>Cat.</td><td>Pr\u00e9fixe</td><td>Suffixe</td><td>Occ</td><td>Type</td><td>Exemple</td></tr><tr><td>adj_Kfp \u2192 v_W v_I12s \u2192 nc_fs v_P2p \u2192 v_W</td><td>_ _\u2192 d\u00e9 _</td><td>\u00e9es \u2192 er is \u2192 tion z \u2192 r</td><td>6483 116 7074</td><td>D\u00e9rivation D\u00e9rivation Flexion</td><td>donn\u00e9es \u2192 donner valorisais \u2192 d\u00e9valorisation dansez \u2192 danser</td></tr></table>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF10": {
	"num": null,
	"text": "Exemples de r\u00e8gles affixales apprisesNous sommes ainsi en mesure de d\u00e9terminer si un inconnu, analysable par ces r\u00e8gles, est une cr\u00e9ation lexicale. En effet, si nous parvenons \u00e0 le relier ainsi \u00e0 une entr\u00e9e du Lefff gr\u00e2ce \u00e0 une r\u00e8gle d\u00e9rivationnelle13",
	"html": null,
	"content": "<table/>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF12": {
	"num": null,
	"text": "Analyse des d\u00e9riv\u00e9s nouvelles entr\u00e9es lexicales et permet d'analyser 11,9% des inconnus distincts pr\u00e9sents dans le corpus AFP-2009. Dans le corpus AFP-2009, 16,6% des inconnus analys\u00e9s distincts le sont gr\u00e2ce \u00e0 ce module. Un m\u00e9canisme similaire est impl\u00e9ment\u00e9 pour les suffixes iste, isme et isation mais ne traite qu'un tr\u00e8s faible nombre d'inconnus (0,2%).",
	"html": null,
	"content": "<table><tr><td>4.3.2 Mise au point de motifs d\u00e9di\u00e9s</td></tr><tr><td>L'\u00e9tude men\u00e9e en section 3.1 nous a permis d'isoler et de d\u00e9crire certains ph\u00e9nom\u00e8nes de</td></tr><tr><td>cr\u00e9ation lexicale pour lesquels nous mettons au point des m\u00e9canismes d'analyse d\u00e9di\u00e9s. En</td></tr><tr><td>particulier, parmi les pr\u00e9fixes consid\u00e9r\u00e9s, une proportion importante correspond \u00e0 un m\u00e9canisme</td></tr><tr><td>de d\u00e9rivation qui ne modifie pas la cat\u00e9gorie morphosyntaxique et la classe flexionnelle du lemme</td></tr><tr><td>de base. Ainsi, nous mettons en place un module qui, pour un inconnu donn\u00e9, recherche un</td></tr><tr><td>des pr\u00e9fixes standard 14 et v\u00e9rifie si le composant \u00e0 droite (concat\u00e9n\u00e9, \u00e9ventuellement par trait</td></tr><tr><td>d'union) de ce pr\u00e9fixe est un mot connu du Lefff . Si tel est le cas, une analyse est propos\u00e9e qui</td></tr><tr><td>construit le lemme complet \u00e0 partir de l'entr\u00e9e trouv\u00e9e.</td></tr></table>",
	"type_str": "table"
	},
	"TABREF13": {
	"num": null,
	"text": "Analyse de compos\u00e9sNous remarquons qu'en (iii), l'analyse peut fournir de nombreuses hypoth\u00e8ses distinctes (forme de citation, cat\u00e9gorie, classe flexionnelle), notamment lors de la recherche par pr\u00e9fixe commun. Pour pallier cela, nous ajoutons des contraintes dans ce cas : nous nous restreignons aux expressions form\u00e9e selon le motif -o qui d\u00e9crit correctement, notamment, la composition adjectivale. La table 7 donne quelques exemples de d\u00e9compositions r\u00e9alis\u00e9es selon ces principes.",
	"html": null,
	"content": "<table/>",
	"type_str": "table"
	}
	}
	}
	}