Vers l’apprentissage automatique, pour et par les vecteurs conceptuels, de fonctions lexicales. L’exemple de l’antonymie
Didier Schwab, Mathieu Lafourcade, Violaine Prince
Résumé : Dans le cadre de recherches sur le sens en traitement automatique du langage, nous nous concentrons sur la représentation de l’aspect thématique des segments textuels à l’aide de vecteurs conceptuels. Les vecteurs conceptuels sont automatiquement appris à partir de définitions issues de dictionnaires à usage humain (Schwab, 2001). Un noyau de termes manuellement indexés est nécessaire pour l’amorçage de cette analyse. Lorsque l’item défini s’y prête, ces définitions sont complétées par des termes en relation avec lui. Ces relations sont des fonctions lexicales (Mel’cuk and al, 95) comme l’hyponymie, l’hyperonymie, la synonymie ou l’antonymie. Cet article propose d’améliorer la fonction d’antonymie naïve exposée dans (Schwab, 2001) et (Schwab and al, 2002) grâce à ces informations. La fonction s’auto-modifie, par révision de listes, en fonction des relations d’antonymie avérées entre deux items. Nous exposons la méthode utilisée, quelques résultats puis nous concluons sur les perspectives ouvertes.
Abstract : In the framework of research in the field of meaning representation, we focus our attention on thematic aspects of textual segments represented with conceptual vectors. Conceptual vectors are automatically learned and refined by analyzing human usage dictionary definitions (Schwab, 2001). A kernel of terms manually indexed is needed for bootstrapping this analysis. When possible, these definitions are completed with related terms. The considered relations are typically instances of lexical functions (Mel’cuk and al, 95) as hyponymy, hyperonymy, synonymy and antonymy. This paper is an experimented proposal to take advantage of these information to enhance the naive antonymy function as proposed in (Schwab, 2001) and (Schwab and al, 2002) . The function can self-adjust, by modifications of antonym lists as extracted or induced from lexical data. We expose the overall method behind this process, some experimental results and conclude on some open perspectives.
Mots clés : représentation thématique, vecteurs conceptuels, antonymie, apprentissage automatique, fonctions lexicales
Keywords : thematic representation, conceptuals vectors, antonymy, potential antonymy mesure, automatic learning, lexical functions