Approche hybride - lexicale et thématique - pour la modélisation, la détection et l'exploitation des fonctions lexicales en vue de l'analyse sémantique de texte - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2005

Hybrid approach - lexical and thematic - for modeling, detection and exploitation of lexical functions for semantic text analysis

Approche hybride - lexicale et thématique - pour la modélisation, la détection et l'exploitation des fonctions lexicales en vue de l'analyse sémantique de texte

Résumé

Used both for learning and exploitation of conceptual vectors, text semantic analysis is a central aspect of our research. The qualitative enhancement of the analysis process improves computed conceptual vectors. In return, this has a positive effect on the analysis. Amoung the paths likely to be explored to obtain this vertuous circle, one of the most promising seems to be the modelisation then the exploitation of lexical relations between words of the text. These relations, amongst them, synonymy, antonymy, hyperonymy, intensification, are modelisable under the form of lexical functions. Enunciated essentially in the framework of text generation (or synthesis) by Igor Mel'čuk, in this work we aim at their adaptation to the analysis context. Here, we introduce two classes of Analysis Lexical Functions (ALF). The first ones, constructive ALF, allow to build a conceptual vector from available lexical information. The second ones, evaluative ALF, allow to measure the relevance of a lexical relation between several terms. They are modelisable thanks to thematic information (conceptual vectors) and/or thanks to lexical information (symbolic relations between lexical objects).

Lexical information are issued from the semantic lexical database, of which we introduce the architecture with three levels of lexical objects (lexical item, acception, lexie). They are materialized under the form of Valuated Lexical Relation which translate the existing probability of the relation between the objects. The use of these relations has been ascertained for the semantic analysis thanks to the ant algorithm paradigm. The model introduced in this thesis makes usage both of the conceptual vectors and of the relations of the lexical network to solve some of the problems at stake during a semantic analysis.

Our tools and algorithms have been implemented in the Java language. They rely on Blexisma an multi-agent architecture conceived during this thesis which focuses on the integratation of all functionality which allow to create, enhance and exploit one or several Semantic Lexical Database. Experiments undertaken showed the feasibility of our approach, its relevance in terms of global enhancement of the analysis process and also open some quite promising research perspectives.
Utilisée à la fois pour l'apprentissage et l'exploitation des vecteurs conceptuels, l'analyse sémantique de texte est centrale à nos recherches. L'amélioration qualitative du processus d'analyse entraîne celle des vecteurs. En retour, cette meilleure pertinence a un effet positif sur l'analyse. Parmi les différentes voies à explorer pour obtenir ce cercle vertueux, l'une des pistes les plus intéressantes semble être la découverte puis l'exploitation des relations lexicales entre les mots du texte. Ces relations, parmi lesquelles la synonymie, l'antonymie, l'hyperonymie, la bonification ou l'intensification, sont modélisables sous la forme de fonctions lexicales. Énoncées essentiellement dans un cadre de production par Igor Mel'čuk, nous cherchons, dans cette thèse, à les adapter à un cadre d'analyse. Nous introduisons ici deux classes de Fonctions Lexicales d'Analyse. Les premières, les FLA de construction permettent de fabriquer un vecteur conceptuel à partir des informations lexicales disponibles. Les secondes, les FLA d'évaluation permettent de mesurer la pertinence d'une relation lexicale entre plusieurs termes. Ces dernières sont modélisables grâce à des informations thématiques (vecteurs conceptuels) et/ou grâce à des informations lexicales (relations symboliques entre les objets lexicaux).

Les informations lexicales sont issues de la base lexicale sémantique dont nous introduisons l'architecture à trois niveaux d'objets lexicaux (item lexical, acception, lexie). Elles sont matérialisées sous la forme de Relations Lexicales Valuées qui traduisent la probabilité d'existence de la relation entre les objets. L'utilité de ces relations a pu être mis en évidence pour l'analyse sémantique grâce à l'utilisation du paradigme des algorithmes à fourmis. Le modèle introduit dans cette thèse, utilise à la fois les vecteurs conceptuels et les relations du réseau lexical pour résoudre une partie des problèmes posés lors d'une analyse sémantique.

Tous nos outils ont été implémentés en Java. Ils reposent sur Blexisma (Base LEXIcale Sémantique Multi-Agent) une architecture multi-agent élaborée au cours de cette thèse dont l'objectif est d'intégrer tout élément lui permettant de créer, d'améliorer et d'exploiter une ou plusieurs Bases Lexicales Sémantiques. Les expériences menées ont montré la faisabilité de cette approche, sa pertinence en termes d'amélioration globale de l'analyse et ouvert des perspectives de recherches fort intéressantes.
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Dates et versions

tel-00333334 , version 1 (23-10-2008)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00333334 , version 1

Citer

Didier Schwab. Approche hybride - lexicale et thématique - pour la modélisation, la détection et l'exploitation des fonctions lexicales en vue de l'analyse sémantique de texte. Interface homme-machine [cs.HC]. Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2005. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-00333334⟩
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