@inproceedings{Ferre:RECITAL:2017,
    author = "Ferr\'{e},Arnaud",
    title = "Normalisation de termes complexes par s\'{e}mantique distributionnelle guid\'{e}e par une ontologie",
    booktitle = "Actes des 19e REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le TAL - articles longs",
    month = "6",
    year = "2017",
    address = "Orl\'{e}ans, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "108-120",
    note = "Normalization of complex terms with distributional semantics guided by an ontology",
    abstract = "Nous proposons dans cet article une m\'{e}thode semi-supervis\'{e}e originale pour la cr\'{e}ation de repr\'{e}sentations vectorielles pour des termes (complexes ou non) dans un espace s\'{e}mantique pertinent pour une t\^{a}che de normalisation de termes d\'{e}signant des entit\'{e}s dans un corpus. Notre m\'{e}thode s'appuie en partie sur une approche de s\'{e}mantique distributionnelle, celle-ci g\'{e}n\'{e}rant des vecteurs initiaux pour chacun des termes extraits. Ces vecteurs sont alors plong\'{e}s dans un autre espace vectoriel construit \`{a} partir de la structure d'une ontologie. Pour la construction de ce second espace vectoriel ontologique, plusieurs m\'{e}thodes sont test\'{e}es et compar\'{e}es. Le plongement s'effectue par entra\^{\i}nement d'un mod\`{e}le lin\'{e}aire. Un calcul de distance (en utilisant la similarit\'{e} cosinus) est enfin effectu\'{e} pour d\'{e}terminer la proximit\'{e} entre vecteurs de termes et vecteurs de concepts de l'ontologie servant \`{a} la normalisation. La performance de cette m\'{e}thode a atteint un rang honorable, ouvrant d'encourageantes perspectives.",
    keywords = "TAL, extraction d'information, \'{e}tiquetage par une ontologie, espace vectoriel, s\'{e}mantique distributionnelle, mod\`{e}le lin\'{e}aire",
    url = "https://talnarchives.atala.org/RECITAL/RECITAL-2017/17.pdf"
}