@inproceedings{Ben-Othmane-Zribi:TALN:2018,
    author = "Ben Othmane Zribi,Chiraz",
    title = "Word2Vec vs LSA pour la d\'{e}tection des erreurs orthographiques produisant un d\'{e}r\`{e}glement s\'{e}mantique en arabe",
    booktitle = "Actes de la Conf\'{e}rence TALN - Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
    month = "5",
    year = "2018",
    address = "Rennes, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "293-302",
    note = "Word2Vec vs LSA for detecting semantic errors in Arabic language",
    abstract = "Les mots en arabe sont tr\`{e}s proches lexicalement les uns des autres. La probabilit\'{e} de tomber sur un mot correct en commettant une erreur typographique est plus importante que pour le fran\c{c}ais ou pour l'anglais. Nous nous int\'{e}ressons dans cet article \`{a} d\'{e}tecter les erreurs orthographiques plus pr\'{e}cis\'{e}ment, celles g\'{e}n\'{e}rant des mots lexicalement corrects mais causant un d\'{e}r\`{e}glement s\'{e}mantique au niveau de la phrase. Nous d\'{e}crivons et comparons deux m\'{e}thodes se basant sur la repr\'{e}sentation vectorielle du sens des mots. La premi\`{e}re m\'{e}thode utilise l'analyse s\'{e}mantique latente (LSA). La seconde s'appuie sur le mod\`{e}le Word2Vec et plus particuli\`{e}rement l'architecture Skip-Gram. Les exp\'{e}rimentations ont montr\'{e} que Skip-Gram surpasse LSA.",
    keywords = "Erreurs orthographiques, d\'{e}r\`{e}glement s\'{e}mantique, repr\'{e}sentation vectorielle, LSA, Word2Vec, Skip-Gram, langue arabe.",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2018/10.pdf"
}