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Co-clustering with Recursive Elimination for Verb Synonym Extraction from Large Text Corpus Co-clustering avec élimination récursive pour l'extraction de synonymes de verbes à partir d'un corpus de texte volumineux

Koichi TAKEUCHI, Hideyuki TAKAHASHI

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Résumé:

L’extraction de synonymes de verbes est une technologie clé pour créer un dictionnaire de verbes en tant que ressource linguistique. Cet article présente une approche d'extraction de synonymes de verbes basée sur le co-clustering qui augmente le nombre de significations extraites de verbes polysémiques à partir d'un grand corpus de texte. Pour l'extraction de synonymes de verbes avec une approche de regroupement traitant des verbes polysémiques, cela peut poser problème car chaque verbe polysémique doit être classé en différents groupes en fonction de chaque signification ; il existe donc une forte possibilité de ne pas réussir à extraire certaines significations des verbes polysémiques. L'approche proposée permet d'extraire les différentes significations des verbes polysémiques en éliminant récursivement les clusters extraits de l'ensemble de données initial. Les résultats expérimentaux de l'extraction des synonymes de verbe montrent que l'approche proposée augmente les groupes de verbes corrects d'environ 50 % avec une augmentation de 0.9 % en précision et une augmentation de 1.5 % en rappel par rapport à l'approche précédente.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E92-D No.12 pp.2334-2340
Date de publication
2009/12/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E92.D.2334
Type de manuscrit
Special Section PAPER (Special Section on Natural Language Processing and its Applications)
Catégories
Acquisition de connaissances linguistiques

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