@inproceedings{Rigaud:RECITAL:2020,
    author = "Rigaud, Etienne",
    title = "Repr\'esentation vectorielle de paires de verbes pour la pr\'ediction de relations lexicales",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 3 : Rencontre des \'Etudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues",
    month = "6",
    year = "2020",
    address = "Nancy, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "179-192",
    note = "Verb-pairs embeddings for discourse relation prediction",
    abstract = "Dans cet article, nous proposons un mod\`ele de repr\'esentations vectorielles de paire de mots, obtenues \`a partir d'une adaptation du mod\`ele Skip-gram de Word2vec. Ce mod\`ele est utilis\'e pour g\'en\'erer des vecteurs de paires de verbes, entra{\^\i}n\'ees sur le corpus de textes anglais Ukwac. Les vecteurs sont \'evalu\'es sur les donn\'ees ConceptNet \\& EACL, sur une t\^ache de classification de relations lexicales. Nous comparons les r\'esultats obtenus avec les vecteurs paires \`a des mod\`eles utilisant des vecteurs mots, et testons l'\'evaluation avec des verbes dans leur forme originale et dans leur forme lemmatis\'ee. Enfin, nous pr\'esentons des exp\'eriences o\`u ces vecteurs paires sont utilis\'es sur une t\^ache d'identification de relation discursive entre deux segments de texte. Nos r\'esultats sur le corpus anglais Penn Discourse Treebank, d\'emontrent l'importance de l'information verbale pour la t\^ache, et la compl\'ementarit\'e de ces vecteurs paires avec les connecteurs discursifs des relations.",
    keywords = "Vecteur mot, vecteur relation de verbes, analyse de texte, pr\'ediction de relation du  discours.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/RECITAL/RECITAL-2020/182.pdf"
}