Sémantique distributionnelle en linguistique de corpus
Bibliographic Data
| ID | 4882003 |
|---|---|
| Authors | Kris Heylen (0000-0002-8361-0669), Ann Bertels (0000-0002-3057-6591) |
| Year | 2016 |
| Volume | 201 |
| Issue | 1 |
| Pages | 51-64 |
| Publication date | 2016-04-05 |
| Open Access | No |
| Type | ARTICLE |
| Venue | Langages (JOURNAL) |
| Journal identifiers | ISSN: 0458-726X • E-ISSN: 1958-9549 |
| Publisher | CAIRN (PUBLISHER) |
| DOI | 10.3917/lang.201.0051 |
| OpenAlex | W2301261289 |
| Language | FR |
| Citations received | 1 |
| References cited | 18 |
Dans le domaine du Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), les modèles sémantiques distributionnels sont les piliers pour modéliser la sémantique lexicale à grande échelle (Turney & Pantel 2010). Ils sont fondés sur le calcul de la proximité sémantique entre mots sur la base des contextes partagés. La modélisation distributionnelle permet aux linguistes d'appuyer leurs analyses sur de grandes quantités de données authentiques et d'élargir la base empirique, pour ainsi détecter des motifs sémantiques intéressants (Geeraerts, 2010 : 165-178). Dans cet article, nous procédons à une présentation non technique de la modélisation sémantique distributionnelle et nous discutons une application lexicologique pour l'analyse de la polysémie. Finalement, nous présentons une méthode de visualisation qui permet aux experts humains d'interpréter les structures sémantiques cernées par les modèles distributionnels
Humanities · Biomedical Text Mining and Ontologies · Natural Language Processing Techniques · Topic Modeling · Philosophy
| Citations per year | 1 |
|---|---|
| Citation span | 2025 - 2025 (1) |
| Highly cited | No |