Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques

Berrahou Soumia Lilia, Buche Patrice, Dibie-Barthélemy Juliette, Roche Mathieu. 2015. Identification des unités de mesure dans les textes scientifiques. In : Actes de la conférence TALN'2015. Caen : 2015, 404-410. Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN'2015), Caen, France, 22 Juin 2015/25 Juin 2015.

Url - éditeur : https://taln2015.greyc.fr/articlesenlignetaln/

Résumé : Le travail présenté dans cet article se situe dans le cadre de l'identification de termes spécialisés (unités de mesure) à partir de données textuelles pour enrichir une Ressource Termino-Ontologique (RTO). La première étape de notre méthode consiste à prédire la localisation des variants d'unités de mesure dans les documents. Nous avons utilisé une méthode reposant sur l'apprentissage supervisé. Cette méthode permet de réduire sensiblement l'espace de recherche des variants tout en restant dans un contexte optimal de recherche (réduction de 86% de l'espace de recherché sur le corpus étudié). La deuxième étape du processus, une fois l'espace de recherche réduit aux variants d'unités, utilise une nouvelle mesure de similarité permettant d'identifier automatiquement les variants découverts par rapport à un terme d'unité déjà référencé dans la RTO avec un taux de précision de 82% pour un seuil au dessus de 0.6 sur le corpus étudié.

Résumé (autre langue) : The work presented in this paper consists in identifying specialized terms (units of measures) in textual documents in order to enrich a onto-terminological resource (OTR). The first step permits to predict the localization of unit of measure variants in the documents. We have used a method based on supervised learning. This method permits to reduce significantly the variant search space staying in an optimal search context (reduction of 86% of the search space on the studied set of documents). The second step uses a new similarity measure identifying automatically variants associated with term denoting a unit of measure already present in the OTR with a precision rate of 82% for a threshold above 0.6 on the studied corpus .

Classification Agris : C30 - Documentation et information
U30 - Méthodes de recherche
000 - Autres thèmes

Auteurs et affiliations

• Berrahou Soumia Lilia, CIRAD-PERSYST-UMR IATE (FRA)
• Buche Patrice, LIRMM (FRA)
• Dibie-Barthélemy Juliette, INRA (FRA)
• Roche Mathieu, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-3272-8568

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/576980/)

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