@inproceedings{Gosset-Billami-Lafourcade-Bortolaso-Derras:TALN:2021,
    author = "Gosset, Camille and Billami, Mokhtar Boumedyen and Lafourcade, Mathieu and Bortolaso, Christophe and Derras, Mustapha",
    title = "Extraction automatique de relations s\'emantiques d'hyperonymie et d'hyponymie dans un corpus m\'etier",
    booktitle = "Actes de la 28e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : Articles courts",
    month = "6",
    year = "2021",
    address = "Lille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "57-65",
    note = "Automatic extraction of hypernym and hyponym relations in a professional corpus",
    abstract = "Nous nous int\'eressons dans cet article \`a l'extraction automatique de relations s\'emantiques d'hyperonymie et d'hyponymie \`a partir d'un corpus de sp\'ecialit\'es m\'etier. Le corpus regroupe des ouvrages et articles en fran\c{c}ais d'expertise juridique et a \'et\'e partiellement annot\'e en termes-cl\'es par des experts. Nous pr\'etraitons ces annotations afin de pouvoir les retrouver dans ce corpus et obtenir un concept g\'en\'eral pour extraire les relations entre ces termes. Nous d\'ecrivons une \'etude exp\'erimentale qui compare plusieurs m\'ethodes de classification appliqu\'ees sur des vecteurs de relations construits \`a partir d'un mod\`ele Word2Vec. Nous comparons les r\'esultats obtenus gr\^ace \`a un jeu de donn\'ees construit \`a partir de relations d'hyperonymie tir\'ees d'un r\'eseau lexico-s\'emantique fran\c{c}ais que nous inversons pour obtenir les relations d'hyponymie. Nos r\'esultats montrent que nous obtenons une classification pouvant atteindre un taux d'exactitude de 92 \\%.",
    keywords = "Extraction de relations d'hyperonymie et d'hyponymie, Word2Vec, r\'eseau lexicos\'emantique, apprentissage automatique, classification.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2021/16.pdf"
}