Compression de vocabulaire de sens grâce aux relations sémantiques pour la désambiguïsation lexicale
Loïc Vial, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab
Résumé : En Désambiguïsation Lexicale (DL), les systèmes supervisés dominent largement les campagnes d’évaluation. La performance et la couverture de ces systèmes sont cependant rapidement limités par la faible quantité de corpus annotés en sens disponibles. Dans cet article, nous présentons deux nouvelles méthodes qui visent à résoudre ce problème en exploitant les relations sémantiques entre les sens tels que la synonymie, l’hyperonymie et l’hyponymie, afin de compresser le vocabulaire de sens de WordNet, et ainsi réduire le nombre d’étiquettes différentes nécessaires pour pouvoir désambiguïser tous les mots de la base lexicale. Nos méthodes permettent de réduire considérablement la taille des modèles de DL neuronaux, avec l’avantage d’améliorer leur couverture sans données supplémentaires, et sans impacter leur précision. En plus de nos méthodes, nous présentons un système de DL qui tire parti des récents travaux sur les représentations vectorielles de mots contextualisées, afin d’obtenir des résultats qui surpassent largement l’état de l’art sur toutes les tâches d’évaluation de la DL.
Mots clés : désambiguïsation lexicale, compression de vocabulaire, relations sémantiques.