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Article Dans Une Revue Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle Année : 2014

Identification de relations sémantiques portées par les structures énumératives paradigmatiques : une approche symbolique et une approche par apprentissage supervisé

Résumé

Un texte est une suite de phrases dont la cohérence sémantique et rhétorique doit être assurée par des relations du discours. Un texte met aussi en œuvre un ensemble de moyens typographiques, de ponctuations et d'agencements qui contribuent, eux aussi, à identifier son sens. Ces deux propriétés ont été respectivement formalisées, par différentes théories du discours, et par des modèles de structure de textes. Les correspondances entre les représentations des structures du discours et les mises en forme des textes ne sont pas généralement bijectives. Néanmoins, certaines structures discursives comme les structures énumératives profitent de cette correspondance. Ces dernières ont des caractéristiques de typographie, de ponctuation ou/et de disposition qui (1) les rendent facilement repérables et (2) traduisent des relations hiérarchiques. Dans cet article nous montrons, à l'aide de deux approches, comment les objets textuels ayant les propriétés (1) et (2) peuvent être exploités pour améliorer considérablement le processus d'enrichissement de ressources termino-ontologiques à partir de textes. Deux approches, l'une symbolique et l'autre par apprentissage supervisé ont été mises en œuvre. Les avantages et limites de ces approches font l'objet d'une discussion en fin d'article.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03236155 , version 1 (26-05-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03236155 , version 1

Citer

Mouna Kamel, Bernard Rothenburger, Jean-Philippe Fauconnier. Identification de relations sémantiques portées par les structures énumératives paradigmatiques : une approche symbolique et une approche par apprentissage supervisé. Revue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2014, 28 (2-3), pp.271--296. ⟨hal-03236155⟩
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