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Sélection non supervisée de relations sémantiques pour améliorer un thésaurus distributionnel Les travaux se focalisant sur la construction de thésaurus distributionnels ont montré que les relations sémantiques qu’ils recèlent sont principalement fiables pour les mots de forte fréquence. Dans cet article, nous proposons une méthode pour rééquilibrer de tels thésaurus en faveur des mots de fréquence faible sur la base d’un mécanisme d’amorçage : un ensemble d’exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement similaires sont sélectionnés de façon non supervisée et utilisés pour entraîner un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite appliqué pour réordonner les voisins sémantiques du thésaurus utilisé pour sélectionner les exemples et contre-exemples. Nous montrons comment les relations entre les constituants de noms composés similaires peuvent être utilisées pour réaliser une telle sélection et comment conjuguer ce critère à un critère déjà expérimenté sur la symétrie des relations sémantiques. Nous évaluons l’intérêt de cette procédure sur un large ensemble de noms en anglais couvrant un vaste spectre de fréquence.