An evaluation of various methods for adjective-nouns composition (Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique) [in French]

[O-F.1] 149 21ème Traitement Automatique des Langues Naturelles, Marseille, 2014 Une évaluation approfondie de différentes méthodes de compositionalité sémantique Antoine Bride Tim Van de Cruys Nicolas Asher IRIT, Université Paul Sabatier, 118 route de Narbonne, F-31062 TOULOUSE CEDEX 9 [nom]@irit.fr Résumé. Au cours des deux dernières décennies, de nombreux algorithmes ont été développés pour capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique dis- tributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. Notre contribution a deux buts. Le premier est d’établir une large base de comparaison pour les méthodes de composition pour le cas adjectif_nom. Cette base nous permet d’évaluer en profondeur la performance des différentes méthodes de composition. Notre second but est la proposition d’une nouvelle méthode de composition, qui est une généralisation de la méthode de Baroni & Zamparelli (2010). La performance de notre nouvelle méthode est également évaluée sur notre nouveau ensemble de test. Abstract. In the course of the last two decades, numerous algorithms have sprouted up that successfully capture the semantics of single words by looking at their distribution in text, and comparing these distributions in a vector space model. However, it is not straightforward to construct meaning representations beyond the level of individual words – i.e. the combination of words into larger units – using distributional methods. Our contribution is twofold. First of all, we carry out a large scale evaluation, comparing different composition methods within the distributional framework for the case of adjective-noun composition, making use of a newly developed dataset. Secondly, we propose a novel method for adjective-noun composition, which is a generalization of the approach by Baroni & Zamparelli (2010). The performance of our novel method is equally evaluated on our new dataset. Mots-clés : sémantique lexicale, sémantique distributionnelle, compositionalité. Keywords: lexical semantics, distributional semantics, compositionality. 1 Introduction Au cours des deux dernières décennies, il y a eu un intérêt croissant dans les méthodes dites « distributionnelles » pour la sémantique lexicale (Landauer & Dumais, 1997; Lin, 1998; Turney & Pantel, 2010). Ces méthodes sont nommées ainsi car elles se fondent sur l’hypothèse distributionnelle (Harris, 1954), qui stipule que les mots qui apparaissent dans les mêmes contextes ont tendance à être sémantiquement similaire. Dans l’esprit de cet adage, maintenant bien connu, de nombreux algorithmes ont été développés pour tenter de capturer la sémantique des mots simples en regardant leur répartition dans un grand corpus, et en comparant ces distributions dans un modèle d’espace vectoriel. En comparaison avec les études manuelles de la sémantique formelle lexicale, cette approche apporte une couverture bien plus vaste et une analyse d’une grande masse de données empiriques. En revanche, il n’est pas trivial de combiner les objets algébriques de la sémantique distributionnelle pour arriver à une dérivation d’un contenu pour des expressions complexes, composées de plusieurs mots. A contrario, …

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