La langue arabe est pauvre en ressources sémantiques électroniques. Il y a bien la ressource Arabic WordNet, mais il est pauvre en mots et en relations. Cette thèse porte sur l’enrichissement d’Arabic WordNet par des synsets (un synset est un ensemble de mots synonymes) à partir d’un corpus général de grande taille. Ce type de corpus n’existe pas en arabe, il a donc fallu le construire, avant de lui faire subir un certain nombre de prétraitements.Nous avons élaboré, Gilles Bernard et moi-même, une méthode de vectorisation des mots, GraPaVec, qui puisse servir ici. J’ai donc construit un système incluant un module Add2Corpus, des prétraitements, une vectorisation des mots à l’aide de patterns fréquentiels générés automatiquement, qui aboutit à une matrice de données avec en ligne les mots et en colonne les patterns, chaque composante représente la fréquence du mot dans le pattern.Les vecteurs de mots sont soumis au modèle neuronal Self Organizing Map SOM ; la classification produite par SOM construit des synsets. Pour validation, il a fallu créer un corpus de référence (il n’en existe pas en arabe pour ce domaine) à partir d’Arabic WordNet, puis comparer la méthode GraPaVec avec Word2Vec et Glove. Le résultat montre que GraPaVec donne pour ce problème les meilleurs résultats avec une F-mesure supérieure de 25 % aux deux autres. Les classes produites seront utilisées pour créer de nouveaux synsets intégrés à Arabic WordNet / The Arabic language is poor in electronic semantic resources. Among those resources there is Arabic WordNet which is also poor in words and relationships.This thesis focuses on enriching Arabic WordNet by synsets (a synset is a set of synonymous words) taken from a large general corpus. This type of corpus does not exist in Arabic, so we had to build it, before subjecting it to a number of pretreatments.We developed, Gilles Bernard and myself, a method of word vectorization called GraPaVec which can be used here. I built a system which includes a module Add2Corpus, pretreatments, word vectorization using automatically generated frequency patterns, which yields a data matrix whose rows are the words and columns the patterns, each component representing the frequency of a word in a pattern.The word vectors are fed to the neural model Self Organizing Map (SOM) ;the classification produced constructs synsets. In order to validate the method, we had to create a gold standard corpus (there are none in Arabic for this area) from Arabic WordNet, and then compare the GraPaVec method with Word2Vec and Glove ones. The result shows that GraPaVec gives for this problem the best results with a F-measure 25 % higher than the others. The generated classes will be used to create new synsets to be included in Arabic WordNet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016PA080046 |
| Date | 08 July 2016 |
| Creators | Lebboss, Georges |
| Contributors | Paris 8, Bernard, Gilles, Hajjar, Mohammad |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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