@inproceedings{ferret-2011-utiliser,
title = "Utiliser l{'}amor{\c{c}}age pour am{\'e}liorer une mesure de similarit{\'e} s{\'e}mantique (Using bootstrapping to improve a measure of semantic similarity)",
author = "Ferret, Olivier",
editor = "Lafourcade, Mathieu and
Prince, Violaine",
booktitle = "Actes de la 18e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
month = jun,
year = "2011",
address = "Montpellier, France",
publisher = "ATALA",
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pages = "152--157",
abstract = "Les travaux sur les mesures de similarit{\'e} s{\'e}mantique de nature distributionnelle ont abouti {\`a} un certain consensus quant {\`a} leurs performances et ont montr{\'e} notamment que leurs r{\'e}sultats sont surtout int{\'e}ressants pour des mots de forte fr{\'e}quence et une similarit{\'e} s{\'e}mantique {\'e}tendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une m{\'e}thode d{'}am{\'e}lioration d{'}une mesure de similarit{\'e} classique permettant de r{\'e}{\'e}quilibrer ses r{\'e}sultats pour les mots de plus faible fr{\'e}quence. Cette m{\'e}thode est fond{\'e}e sur un m{\'e}canisme d{'}amor{\c{c}}age : un ensemble d{'}exemples et de contre-exemples de mots s{\'e}mantiquement li{\'e}s sont s{\'e}lectionn{\'e}s de fa{\c{c}}on non supervis{\'e}e {\`a} partir des r{\'e}sultats de la mesure initiale et servent {\`a} l{'}entra{\^\i}nement d{'}un classifieur supervis{\'e}. Celui-ci est ensuite utilis{\'e} pour r{\'e}ordonner les voisins s{\'e}mantiques initiaux. Nous {\'e}valuons l{'}int{\'e}r{\^e}t de ce r{\'e}ordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant diff{\'e}rents domaines fr{\'e}quentiels.",
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<title>Utiliser l’amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique (Using bootstrapping to improve a measure of semantic similarity)</title>
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<abstract>Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d’amélioration d’une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l’entraînement d’un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l’intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.</abstract>
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Markdown (Informal)
[Utiliser l’amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique (Using bootstrapping to improve a measure of semantic similarity)](https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.26) (Ferret, JEP/TALN/RECITAL 2011)
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