FreDist: Automatic construction of distributional thesauri for French
Enrique Henestroza Anguiano, Pascal Denis · 2016
Résumé. Dans cet article, nous présentons FreDist, un logiciel libre pour la construction automatique de thésaurus distributionnels à partir de corpus de texte, ainsi qu’une évaluation des différents ressources ainsi pro-duites. Suivant les travaux de (Lin, 1998) et (Curran, 2004), nous utilisons un corpus journalistique de grande taille et implémentons différentes options pour: le type de relation contexte lexical, la fonction de poids, et la fonction de mesure de similarité. Prenant l’EuroWordNet français et le WOLF comme références, notre évaluation révèle, de manière originale, que c’est l’approche qui combine contextes linéaires (ici, de type bigrammes) et contextes syntaxiques qui semble fournir le meilleur thésaurus. Enfin, nous espérons que notre logiciel, distribué avec nos meilleurs thésaurus pour le français, seront utiles à la communauté TAL. Abstract. In this article we present FreDist, a freely available software package for the automatic construc-tion of distributional thesauri from text corpora, as well as an evaluation of various distributional similarity metrics for French. Following from the work of (Lin, 1998) and (Curran, 2004), we use a large corpus of journalistic text and implement different choices for the type of lexical context relation, the weight function, and the measure func-tion needed to build a distributional thesaurus. Using the EuroWordNet and WOLF wordnet resources for French as gold-standard references for our evaluation, we obtain the novel result that combining bigram and syntactic de-pendency context relations results in higher quality distributional thesauri. In addition, we hope that our software package and a joint release of our best thesauri for French will be useful to the NLP community. Mots-clés: thésaurus distributionnel, similarité sémantique, méthodes non supervisées, lexique.