@inproceedings{bernhard-2007-apprentissage,
title = "Apprentissage non supervis{\'e} de familles morphologiques par classification ascendante hi{\'e}rarchique",
author = "Bernhard, Delphine",
editor = "Hathout, Nabil and
Muller, Philippe",
booktitle = "Actes de la 14{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jun,
year = "2007",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2007.jeptalnrecital-long.34",
pages = "345--354",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente un syst{\`e}me d{'}acquisition de familles morphologiques qui proc{\`e}de par apprentissage non supervis{\'e} {\`a} partir de listes de mots extraites de corpus de textes. L{'}approche consiste {\`a} former des familles par groupements successifs, similairement aux m{\'e}thodes de classification ascendante hi{\'e}rarchique. Les crit{\`e}res de regroupement reposent sur la similarit{\'e} graphique des mots ainsi que sur des listes de pr{\'e}fixes et de paires de suffixes acquises automatiquement {\`a} partir des corpus trait{\'e}s. Les r{\'e}sultats obtenus pour des corpus de textes de sp{\'e}cialit{\'e} en fran{\c{c}}ais et en anglais sont {\'e}valu{\'e}s {\`a} l{'}aide de la base CELEX et de listes de r{\'e}f{\'e}rence construites manuellement. L{'}{\'e}valuation d{\'e}montre les bonnes performances du syst{\`e}me, ind{\'e}pendamment de la langue, et ce malgr{\'e} la technicit{\'e} et la complexit{\'e} morphologique du vocabulaire trait{\'e}.",
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<title>Apprentissage non supervisé de familles morphologiques par classification ascendante hiérarchique</title>
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<title>Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>Cet article présente un système d’acquisition de familles morphologiques qui procède par apprentissage non supervisé à partir de listes de mots extraites de corpus de textes. L’approche consiste à former des familles par groupements successifs, similairement aux méthodes de classification ascendante hiérarchique. Les critères de regroupement reposent sur la similarité graphique des mots ainsi que sur des listes de préfixes et de paires de suffixes acquises automatiquement à partir des corpus traités. Les résultats obtenus pour des corpus de textes de spécialité en français et en anglais sont évalués à l’aide de la base CELEX et de listes de référence construites manuellement. L’évaluation démontre les bonnes performances du système, indépendamment de la langue, et ce malgré la technicité et la complexité morphologique du vocabulaire traité.</abstract>
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%X Cet article présente un système d’acquisition de familles morphologiques qui procède par apprentissage non supervisé à partir de listes de mots extraites de corpus de textes. L’approche consiste à former des familles par groupements successifs, similairement aux méthodes de classification ascendante hiérarchique. Les critères de regroupement reposent sur la similarité graphique des mots ainsi que sur des listes de préfixes et de paires de suffixes acquises automatiquement à partir des corpus traités. Les résultats obtenus pour des corpus de textes de spécialité en français et en anglais sont évalués à l’aide de la base CELEX et de listes de référence construites manuellement. L’évaluation démontre les bonnes performances du système, indépendamment de la langue, et ce malgré la technicité et la complexité morphologique du vocabulaire traité.
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[Apprentissage non supervisé de familles morphologiques par classification ascendante hiérarchique](https://aclanthology.org/2007.jeptalnrecital-long.34) (Bernhard, JEP/TALN/RECITAL 2007)
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