Classification de documents métiers pour l'aide à l'extraction et la classification de relations lexico-sémantiques typées et pondérées - APIA-2023
Poster De Conférence Année : 2023

Classification de documents métiers pour l'aide à l'extraction et la classification de relations lexico-sémantiques typées et pondérées

Résumé

La langue française est riche et complexe dans sa nature, offrant un vaste choix de mots et de possibilités d'expression. Cependant, cette richesse peut également conduire à la polysémie des mots. L'extraction de relations lexicosémantiques dans ce cadre peut être une tâche complexe et difficile, en raison de la nature de la langue et de la façon dont les phrases sont construites. Après une extraction terminologique, l'extraction de relations entre ces termes de mêmes domaines peut être effectuée à l'aide d'une classification de type de relations. Le classifieur nous permet de confirmer un type donné entre deux termes du corpus. Ensuite, un filtre sur les relations extraites peut être appliqué en utilisant la classification par domaine métier. Cependant, sur des textes de spécialité, les algorithmes de classification multi-classe sont-ils aussi performants comme leur application sur les textes génériques ? Dans cet article, nous évaluons plusieurs modèles de classifications ayant différents types de représentation de documents pour une application à des domaines métiers. Cette évaluation a permis de constater une extraction de relations plus fine avec certains modèles.
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Dates et versions

hal-04160837 , version 1 (12-07-2023)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04160837 , version 1

Citer

Camille Gosset, Mokhtar Boumedienne Billami, Mathieu Lafourcade, Christophe Bortolaso. Classification de documents métiers pour l'aide à l'extraction et la classification de relations lexico-sémantiques typées et pondérées. Christelle Launois; Catherine Roussey. APIA 2023 - 9e Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle @PFIA2023, Jul 2023, Strasbourg, France. AFIA-Association Française pour l'Intelligence Artificielle, PFIA_2023, pp.37-40, 2023. ⟨hal-04160837⟩
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