Convertissez les concepts en une phrase : "induction de sens, espace sémantique, clustering de mots".
Induction de sens de mots à partir de multiples espaces sémantiques Les mots sont souvent porteurs de plusieurs sens. Pour traiter l’information correctement, un ordinateur doit être capable de décider quel sens d’un mot est employé à chacune de ses occurrences. Ce problème non parfaitement résolu a généré beaucoup de travaux sur la désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation) et dans la génération d’espaces sémantiques dont un des buts est de distinguer ces différents sens. Nous nous inspirons ici de deux méthodes existantes de détection automatique des différents usages et/ou sens des mots, pour les appliquer à des espaces sémantiques issus d’une analyse syntaxique effectuée sur un très grand nombre de pages web. Les adaptations et résultats présentés dans cet article se distinguent par le fait d’utiliser non plus une seule représentation mais une combinaison de multiples espaces de forte dimensionnalité. Ces multiples représentations étant en compétition entre elles, elles participent chacune par vote à l’induction des sens lors de la phase de clustering.