Génère un texte intégrant les concepts suivants similarité sémantique, méthodes distributionnelles". Texte :
Utiliser l'amorçage pour améliorer une mesure de similarité sémantique Les travaux sur les mesures de similarité sémantique de nature distributionnelle ont abouti à un certain consensus quant à leurs performances et ont montré notamment que leurs résultats sont surtout intéressants pour des mots de forte fréquence et une similarité sémantique étendue, non restreinte aux seuls synonymes. Dans cet article, nous proposons une méthode d'amélioration d'une mesure de similarité classique permettant de rééquilibrer ses résultats pour les mots de plus faible fréquence. Cette méthode est fondée sur un mécanisme d'amorçage : un ensemble d'exemples et de contre-exemples de mots sémantiquement liés sont sélectionnés de façon non supervisée à partir des résultats de la mesure initiale et servent à l'entraînement d'un classifieur supervisé. Celui-ci est ensuite utilisé pour réordonner les voisins sémantiques initiaux. Nous évaluons l'intérêt de ce réordonnancement pour un large ensemble de noms anglais couvrant différents domaines fréquentiels.