Extraction automatique de paraphrases à partir de petits corpus

International audienceThis paper presents a versatile system intended to acquire paraphrastic phrases from a small-size representative corpus. In order to decrease the time spent on the elaboration of resources for NLP system (for example for Information Extraction), we suggest to use a knowledge acquisition module that helps extracting new information despite linguistic variation. This knowledge is semi-automatically derived from the text collection, in interaction with a large semantic network.Cet article présente un système permettant d'acquérir de manière semi-automatique des paraphrases à partir de corpus représentatifs de petite taille. Afin de réduire le temps passé à l'élaboration de ressources pour des systèmes de traitement des langues (notamment l'extraction d'information), nous décrivons un module qui vise à extraire ces connaissances en prenant en compte la variation linguistique. Les connaissances sont directement extraites des textes à l'aide d'un réseau sémantique de grande taille

Inferring knowledge from a large semantic network

International Conference on Computational Linguistics (COLING).Rédacteur : Shu-Chuan Tseng.Éditeur : Morgan Kaufmann.ISBN : 155860894X, 9781558608948In this paper, we present a rich semantic network based on a differential analysis. We then detail implemented measures that take into account common and differential features between words. In a last section, we describe some industrial applications