Le travail présenté dans cette thèse explore la question de l'acquisition automatique de sens pour la désambiguïsation lexicale dans un cadre de traduction. Partant de l'hypothèse du besoin de conformité des inventaires sémantiques utilisés pour la désambiguïsation dans le cadre d'applications précises, la problématique du repérage des sens se situe dans un cadre bilingue et le traitement s'oriente vers la traduction. <br />Nous proposons une méthode d'acquisition de sens permettant d'établir des correspondances sémantiques de granularité variable entre les mots de deux langues en relation de traduction. L'induction de sens est effectuée par une combinaison d'informations distributionnelles et traductionnelles extraites d'un corpus bilingue parallèle. La méthode proposée étant à la fois non supervisée et entièrement fondée sur des données, elle est, par conséquent, indépendante de la langue et permet l'élaboration d'inventaires sémantiques relatifs aux domaines représentés dans les corpus traités. <br />Les résultats de cette méthode sont exploités par une méthode de désambiguïsation lexicale, qui attribue un sens à de nouvelles instances de mots ambigus en contexte, et par une méthode de sélection lexicale, qui propose leur traduction la plus adéquate. On propose finalement une évaluation pondérée des résultats de désambiguïsation et de sélection lexicale, en nous fondant sur l'inventaire construit par la méthode d'acquisition de sens.

Ce travail de thèse adresse le problème de la désambiguïsation lexicale automatique à l'aide de méthodes d'apprentissage supervisé. Dans une première partie, nous proposons un ensemble de puissants outils de manipulation de corpus linguistiques étiquetés. Pour réaliser ces outils, nous avons développé une bibliothèque C++ qui implémente un langage élaboré et expressif d'interrogation de corpus, basé sur des méta-expressions régulières. Dans une seconde partie, nous comparons divers algorithmes d'apprentissage supervisé, que nous utilisons ensuite pour mener à bien une étude systématique et approfondie de différents critères de désambiguïsation, basés sur la cooccurrence de mots et plus généralement de n-grammes. Nos résultats vont parfois à l'encontre de certaines pratiques dans le domaine. Par exemple, nous montrons que la suppression des mots grammaticaux dégrade les performances et que les bigrammes permettent d'obtenir de meilleurs résultats que les unigrammes.

Les systèmes de traduction automatique ont connu des progrès récents avec la prise en compte d'expressions complexes telles que " vol à main armée " ("armed robbery" en anglais). Cependant, dès que l'on sort de ces listes d'expressions figées, on retombe rapidement dans des erreurs de traduction. Par exemple, le traducteur Systran traduit " caisse centrale " par "central case" au lieu de "central fund". Cette expression aurait pu être automatiquement traduite grâce au Web. Le but de cette étude est la création d'une base bilingue français-anglais de traduction automatique d'unités lexicales complexes à partir du Web. Nous axerons notre étude sur les difficultés de traduction telles que la polysémie ou le caractère idiomatique et proposerons des traitements adaptés. Au-delà des aspects linguistiques et technologiques, nous analyserons les utilisations du Web dans le domaine de la linguistique.

Ce travail de thèse adresse le problème de la désambiguïsation lexicale automatique à l'aide de<br />méthodes d'apprentissage supervisé. Dans une première partie, nous proposons un ensemble de<br />puissants outils de manipulation de corpus linguistiques étiquetés. Pour réaliser ces outils, nous<br />avons développé une bibliothèque \texttt{C\fup{++}} qui implémente un langage élaboré et expressif<br />d'interrogation de corpus, basé sur des \emph{méta-expressions régulières}. Dans une seconde<br />partie, nous comparons divers algorithmes d'apprentissage supervisé, que nous utilisons ensuite<br />pour mener à bien une étude systématique et approfondie de différents critères de désambiguïsation,<br />basés sur la cooccurrence de mots et plus généralement de n-grammes. Nos résultats vont parfois à<br />l'encontre de certaines pratiques dans le domaine. Par exemple, nous montrons que la suppression<br />des mots grammaticaux dégrade les performances et que les bigrammes permettent d'obtenir de<br />meilleurs résultats que les unigrammes.