Normalisation de termes complexes par s\'emantique distributionnelle guid\'ee par une ontologie (Normalization of complex terms with distributional semantics guided by an ontology)
Nous proposons dans cet article une m{\'e}thode semi-supervis{\'e}e originale pour la cr{\'e}ation de repr{\'e}sentations vectorielles pour des termes (complexes ou non) dans un espace s{\'e}mantique pertinent pour une t{\^a}che de normalisation de termes d{\'e}signant des entit{\'e}s dans un corpus. Notre m{\'e}thode s{'}appuie en partie sur une approche de s{\'e}mantique distributionnelle, celle-ci g{\'e}n{\'e}rant des vecteurs initiaux pour chacun des termes extraits. Ces vecteurs sont alors plong{\'e}s dans un autre espace vectoriel construit {\a} partir de la structure d{'}une ontologie. Pour la construction de ce second espace vectoriel ontologique, plusieurs m{\'e}thodes sont test{\'e}es et compar{\'e}es. Le plongement s{'}effectue par entra{\^\i}nement d{'}un mod{\e}le lin{\'e}aire. Un calcul de distance (en utilisant la similarit{\'e} cosinus) est enfin effectu{\'e} pour d{\'e}terminer la proximit{\'e} entre vecteurs de termes et vecteurs de concepts de l{'}ontologie servant {\`a} la normalisation. La performance de cette m{\'e}thode a atteint un rang honorable, ouvrant d{'}encourageantes perspectives.
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