Le système WoDiS - WOlf & DIStributions pour la substitution lexicale
Résumé
In this paper we describe the WoDiS system, as entered in the SemDis-TALN2014 lexical substitution shared task. Substitution candidates are generated from the WOLF (WordNet Libre du Français) and are clustered according to the structure of the synsets containing them to reflect the different senses of the target word. These senses are represented in a vector space specific to the target word, based on distributional data extracted from a corpus. This vector space is then mapped to the context with simple topical similarity metrics used in document classification. To overcome the data sparseness problem while representing the less frequent senses, we apply a lexical expansion method which allows to extract a higher number of relevant contexts and to compensate for the bias present in corpus-based distributional vectors. Our system ranked fourth in the final evaluation.
Le présent article décrit le système WoDiS pour la tâche de substitution lexicale SemDis-TALN 2014. L'algorithme mis en place exploite le WOLF (WordNet Libre du Français) pour générer des candidats de substitution ainsi que pour induire un regroupement des sens fondé sur la structure des synsets. Un espace vectoriel est ensuite créé pour caractériser les différents sens du mot cible à partir de données distributionnelles extraites d'un corpus. Lors de la désambiguïsation, cet espace est confronté au contexte par des méthodes empruntées au domaine de la classification thématique de documents. Pour surmonter le problème de l'insuffisance des données pour les sens peu fréquents, une expansion lexicale est appliquée au niveau des groupes de sens, qui permet de retrouver davantage de contextes caractéristiques et compenser le biais que présentent les vecteurs de mots induits de corpus. Le système a fini quatrième (sur neuf systèmes soumis) dans l'évaluation.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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