Exploitation de dictionnaires �lectroniques \\ pour la d�sambigu�sation s�mantique lexicale
{Caroline Brun --- Bernard Jacquemin --- Fr�d�rique Segond}
This paper presents a lexical disambiguation system, initially developed for English and now adapted to French. This system associates a word with its meaning in a given context using electronic dictionaries as semantically annotated corpora in order to extract semantic disambiguation rules. We describe the rule extraction and application process as well as the evaluation of the system. The results for French give us insight information on some possible improvments of the nature and content of lexical resources adapted for disambiguation in this framework.
BrunJacquemSegond.tex

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%%% Commandes sp�cifiques � l'article
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%%% Commandes additionnelles
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{ \setlength{\baselineskip}{14pt}%
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  \begin{footnotesize}%
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{ \end{tabular}%
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\begin{document}

\def\figurename{}

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%\renewcommand \thetable {Tableau \arabic{table}}
%      \def\figname{figure}%
%      \def\tablename{Tableau}%
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%      \def\progname{programme}%sentre elle
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%\maketitle % Exemple de 1ere page sans les valeurs
%de champs
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%utiliser

\journal[]%
   {TAL}%
   {42}{3}{2001}{667}{691}
        %}{}% Exemple avec num�ros de page

\title[Dictionnaires et d�sambigu�sation lexicale]
      {Exploitation de dictionnaires �lectroniques \\ pour la d�sambigu�sation s�mantique lexicale}

%\subtitle{Mode d'emploi des fichiers de style \\
%article-hermes.cls et biblio-hermes.bst}
\author{{\rm Caroline Brun --- Bernard Jacquemin --- Fr�d�rique Segond}}

\address{%
Xerox Research Centre Europe\\
6. chemin de Maupertuis\\
38240 Meylan \\
\{Caroline.Brun,Bernard.Jacquemin,Frederique.Segond\}@xrce.xerox.com}

\resume{Cet article pr�sente un syst�me de
d�sambigu�sation lexicale s�mantique, con�u
initialement pour l'anglais et � pr�sent adapt� �
la d�sambigu�sation du fran�ais. La m�thodologie
d�velopp�e repose sur l'utilisation d'un
dictionnaire �lectronique comme un corpus
s�mantiquement �tiquet� afin d'en extraire une base
de r�gles de d�sambigu�sation s�mantique. Ces
r�gles permettent d'associer � un mot son sens
compte tenu de son contexte. L'extraction et
l'application des r�gles sont d�crites en d�tail
ainsi que l'�valuation du syst�me. L'�valuation des
r�sultats obtenus pour le fran�ais nous conduit �
consid�rer un ensemble de perspectives concernant
les ressources lexicales qui seraient les mieux
adapt�es � la t�che de d�sambigu�sation dans le
cadre de cette m�thodologie.}

\abstract{This paper presents a lexical
disambiguation system, initially developed for
English and now adapted to French. This system
associates a word with its meaning in a given
context using electronic dictionaries as
semantically annotated corpora in order to extract
semantic disambiguation rules. We describe the rule
extraction and application process as well as the
evaluation of the system. The results for French
give us insight information on some possible
improvments of the nature and content of lexical
resources adapted for disambiguation in this
framework.}
\motscles{d�sambigu�sation s�mantique lexicale,
dictionnaire �lectronique, ressources lexicales.}
\thispagestyle{plain}
\keywords{lexical semantic disambiguation,
electronic dictionary, lexical ressources.}
\maketitlepage
\section{Introduction}
Dans notre soci�t�, l'information -- et plus
particuli�rement l'information �lectronique --
prend chaque jour plus d'importance, et sa ma�trise
est devenue la clef d'une certaine comp�tition,
tant au niveau politique qu'�conomique ou
scientifique. D�s lors, il est capital de pouvoir
g�rer les masses de donn�es sans cesse plus
abondantes qui sont mises � notre disposition. Dans
cette perspective, diverses applications
informatiques se r�v�lent indispensables pour qui
veut prendre part � cet essor.

En effet, l'analyse approfondie du contenu des
documents, la cat�gorisation de ce contenu, la
recherche d'une information pr�cise dans une base
de donn�es, ou encore la traduction assist�e sont
des outils indispensables pour avoir une
compr�hension globale et exacte des �l�ments jug�s
int�ressants \cite{VERONIS98}. Or ces diff�rents
outils partagent un m�me postulat~: il s'agit de
pouvoir distinguer le sens ad�quat de chaque mot en
fonction du contexte dans lequel il appara�t. C'est
l� la t�che assign�e aux syst�mes de
d�sambigu�sation s�mantique lexicale.

Cette d�signation du sens idoine des mots en
contexte est �galement utile pour des logiciels
plus discrets tels que les correcteurs
orthographiques, aussi bien ceux des traitements de
texte que ceux qui permettent aux syst�mes de
dict�e vocale d'approcher une orthographe correcte.

Un d�sambigu�sateur s�mantique lexical est un
syst�me qui permet de s�lectionner dans une liste
g�n�ralement pr�d�finie la signification que
poss�de un mot polys�mique en fonction de son
contexte d'apparition. Pour ce faire, plusieurs
m�thodes existent qui tant�t sont concurrentes,
tant�t s'allient pour parvenir au meilleur
r�sultat. Deux types d'approches coexistent : les
mod�les statistiques se basent essentiellement sur
l'�tude de corpus s�mantiquement �tiquet�s pour
d�terminer le sens d'un mot polys�mique en fonction
de son environnement lexical~; les approches
centr�es sur les bases de connaissances consistent
� exploiter des ressources lexico-s�mantiques
telles que les dictionnaires, lexiques ou
thesaurus. G�n�ralement, toutes utilisent
l'environnement lexical des mots polys�miques.

%%Comment d�terminer automatiquement le sens des
%mots polys�miques d'un texte en  fonction de leur
%contexte d'apparition~? Entre les logiciels d'aide
%� la traduction et ceux qui proposent une
%compr�hension du sens des documents, nombreuses
%sont les applications qui demandent � identifier la
%signification des mots qu'elles traitent pour
%obtenir le meilleur des r�sultats escompt�s.
%%Diff�rentes m�thodes existent et ont �t� test�es
%qui tentent de s�lectionner le sens le plus
%probable des mots d'un texte. Les uns utilisent
%pour ce faire des m�thodes statistiques ax�es sur
%l'�tude de grands corpus, d'autres exploitent les
%ressources s�mantiques disponibles, thesaurus,
%dictionnaires ou lexiques. G�n�ralement, tous
%utilisent l'environnement lexical des mots
%polys�miques.
La t�che de la d�sambigu�sation s�mantique requiert
donc �norm�ment de ressources lexicales sous la
forme de corpus s�mantiquement �tiquet�s, de
dictionnaires, d'ontologies ou de r�seaux
s�mantiques. Or la carence de ces ressources est
omnipr�sente pour toutes les langues, except�
l'anglais qui dispose de thesaurus comme le Roget,
d'ontologies sous formes de r�seaux (WordNet, Cyc),
de corpus �tiquet�s (Brown, Hector).

Au cours des derni�res ann�es, de louables efforts
ont �t� men�s pour que d'autres langues rattrapent
un peu du retard qu'elles ont pris dans la
construction de ressources lexico-s�mantiques,
notamment avec l'initiative de RomansEval\footnote{
http://www.lpl.univ-aix.fr/projects/romanseval/}
qui a permis la constitution de corpus
s�mantiquement �tiquet�s pour le fran�ais et
l'italien, ainsi qu'avec le consortium
EuroWordNet\footnote{http://www.hum.uva.nl/~ewn/},
charg� de construire un r�seau s�mantique
multilingue correspondant � son pr�d�cesseur
anglais WordNet, et cela pour sept autres langues
(fran�ais, n�erlandais, espagnol, italien,
allemand, tch�que et estonien). Ces initiatives
restent cependant ponctuelles et appellent des
mises en {\oe}uvre  plus importantes
(\cite{VIEGAS99}).

Par contre, les dictionnaires �lectroniques se sont
multipli�s ces derniers temps, avec l'�mergence des
langages � structure balisante qui permettent
d'organiser rationnellement l'information contenue.
Ainsi, les dictionnaires, disponibles dans de
nombreuses langues dans des formats SGML ou XML,
autorisent une exploitation pr�cise des donn�es
qu'ils contiennent et du fait de ces formats,
pr�sentent une coh�rence accrue par rapport � leurs
pr�d�cesseurs  papier.

Cet article d�crit un syst�me de d�sambigu�sation
lexicale s�mantique qui repose sur l'utilisation
d'un dictionnaire �lectronique et s'inscrit dans la
continu�t� de pr�c�dents travaux dans ce
domaine\footnote{\cite{Segond2000} d�crit une
exploitation des collocations et sch�mas de
sous-cat�gorisation d'un dictionnaire,
\cite{CBFS2000} pr�sente un syst�me �quivalent �
celui d�crit dans cet article et son �valuation
pour l'anglais, \cite{BRUN2000} d�taille
l'architecture logicielle de ce syst�me.}. Nous
avons en effet d�cid� de tirer parti de la
structure pr�cise et de la coh�rence accrue de ce
nouveau type de ressource. Notre syst�me associe �
un mot un des sens que propose le dictionnaire en
fonction de son contexte lexico-syntaxique dans son
document d'apparition.  
Nous exposons tout d'abord des consid�rations sur
l'utilisation de dictionnaires dans le contexte de
la d�sambigu�sation lexicale s�mantique et
d�crivons en d�tail la ressource que nous avons
d�cid� d'exploiter.

Nous expliquons ensuite le fonctionnement du
syst�me, c'est-�-dire les processus d'extraction et
d'application des r�gles.

Enfin, et c'est ce sur quoi nous souhaitons
insister dans cet article, l'�valuation du syst�me
conduite pour le fran�ais nous am�ne � r�fl�chir
sur le type de ressource lexicale qui serait
appropri�e pour mener � bien la t�che de
d�sambigu�sation.
\section{Dictionnaires}
\subsection{Dictionnaires et d�sambigu�sation
lexicale s�mantique}

Comme nous l'avons indiqu� dans l'introduction,
notre
syst�me de d�sambigu�sation s�mantique repose sur
l'exploitation d'un dictionnaire �lectronique. Les
dictionnaires constituent des ressources
particuli�rement
int�ressantes dans ce cadre. En effet,
\cite{Lesk86}, 
\cite{WilksAl90} et \cite{WILKS98} associent �
chaque
acception d'un mot le vocabulaire de sa d�finition
dans un
dictionnaire et exploitent ce vocabulaire pour
�valuer le
contexte dans un document et lui attribuer le sens
correspondant. \cite{VeronisIde90} enrichissent
cette
m�thode en cr�ant un r�seau neuronal o� chaque mot
est reli�
� ses diff�rents sens et o� chaque sens est reli�
aux mots
de sa d�finition, � leur tour reli�s � leurs
diff�rentes
acceptions. Certains (notamment \cite{GuthrieAl91}
et
\cite{CowieAl92}) d�veloppent cette m�me approche
en
s'�cartant de la contrainte lexicale~: ils tirent
parti
d'une information suppl�mentaire de la version
�lectronique
du {\itshape Longman Dictionary of contemporary
English
\cite{LDOCE78}}, en particulier les primitives
s�mantiques
classifiant les sens du lexique, et les
restrictions portant
sur les noms, les adjectifs et les arguments des
verbes en
fonction de leurs acceptions. Plus r�cemment,
\cite{Ellman00} et \cite{Litkowski00} ont entrepris
d'utiliser l'information lexicale, syntaxique et
s�mantique
du dictionnaire Hector de SensEval pour effectuer
un
filtrage de sens par �limination des acceptions
inappropri�es au contexte. Enfin, divers syst�mes
utilisent
l'architecture hi�rarchique de WordNet,
principalement les
diff�rents sens d�finis ainsi que les relations
s�mantiques
�tablies entre les n{\oe}uds, pour choisir celui
des sens
qui, en fonction de la structure de WordNet, se
rapproche le
plus de son contexte
(\cite{Sussna93,Resnik95,CarrollAl00,HawkinsAl00}).

%Comme nous l'avons indiqu� dans l'introduction,
Notre syst�me de d�sambigu�sation s�mantique repose
sur l'exploitation d'un dictionnaire �lectronique.
Les dictionnaires constituent des ressources
particuli�rement int�ressantes dans ce cadre. En
effet, \cite{Lesk86},  \cite{WilksAl90} et
\cite{WILKS98} utilisent les d�finitions d'un
dictionnaire pour �valuer le contexte d'un mot et
lui attribuer un sens, tandis que
\cite{VeronisIde90} enrichissent cette m�thode en y
adjoignant un r�seau neuronal. D'autres exploitent
une autre information, notamment les primitives de
la version �lectronique du {\itshape Longman
Dictionary of contemporary English \cite{LDOCE78}}
(notamment \cite{GuthrieAl91} et \cite{CowieAl92}).
Plus r�cemment, \cite{Ellman00} et
\cite{Litkowski00} ont entrepris d'utiliser
l'information du dictionnaire Hector de SensEval
pour filtrer et r�duire l'ensemble des sens
possibles des mots en contexte. Divers syst�mes
exploitent �galement l'architecture hi�rarchique de
WordNet pour d�finir une base de connaissances
(\cite{Sussna93,Resnik95,CarrollAl00,HawkinsAl00}).

Le choix d'une m�thode bas�e sur l'utilisation d'un
dictionnaire comme ressource s�mantique associ�e
repose sur une s�rie d'arguments convaincants~: un
dictionnaire est con�u et organis� autour de la
notion de sens et de mot, et constitue de ce fait
un outil parfaitement adapt� pour effectuer une
s�lection du sens contextuel d'un mot. D'autre
part, le d�coupage des entr�es polys�miques en
diff�rents sens est extr�mement rigoureux, ce qui
implique une grande pr�cision de cette information.
Dans cette perspective, on peut consid�rer le
dictionnaire comme un corpus s�mantiquement
�tiquet� particuli�rement fiable.

Le dictionnaire que nous avons s�lectionn�, le {\it
Oxford-Hachette French
Dictionary} (OHFD, \cite{OHFD94}), contient de
tr�s nombreux exemples repr�sentatifs du sens qu'ils
illustrent, ainsi qu'une riche information sur les
collocations typiques d'un sens. D'autres informations comme les �tiquettes
morpho-syntaxiques sont �galement tr�s pr�cieuses
dans le cadre de notre m�thode. Le codage SGML dans
lequel ce dictionnaire a �t� con�u permet
d'appr�hender ais�ment cette information pour la
traiter, et il permet, gr�ce � une d�finition de
type de document (DTD) stricte, d'identifier un
format de pr�sentation de
l'information coh�rent et ais�ment exploitable
(\cite{VERONISIDE98}).

De plus, ce dictionnaire est un ouvrage g�n�ral,
qui reprend donc un maximum du vocabulaire courant
et de ses diff�rentes significations. Il s'agit
d'un atout majeur pour un syst�me de d�sambigu�sation
s�mantique car il se rapproche ainsi d'une certaine
exhaustivit�, tant au niveau des mots �
d�sambigu�ser qu'au niveau des possibilit�s de
s�lection. La m�thode de constitution du
dictionnaire pr�sente aussi un int�r�t qu'il ne
faut pas n�gliger, puisque c'est � partir d'un
corpus que les sens ont �t� ordonn�s dans chaque
entr�e~: selon le corpus utilis�, une signification
qui se pr�sente devant une autre a statistiquement
plus de chances d'appara�tre que le sens suivant.
On verra dans la description de la m�thode que ce
d�tail peut avoir son importance.

Enfin, c'est un dictionnaire bilingue, ce qui
pr�sente �videmment des avantages pour les
applications de type multilingue, et notamment les
logiciels d'aide � la traduction. Mais un
dictionnaire bilingue contient certaines
particularit�s structurales int�ressantes,
essentiellement un d�coupage en sens plus
syst�matique dans chaque langue du fait des
imp�ratifs de correspondance avec l'autre langue.
Il s'ensuit une granularit� plus fine, ainsi qu'un
nombre d'exemples significatifs plus important.

Bien entendu, la m�thodologie propos�e ici ne
n�cessite pas imp�rativement l'utilisation d'un
dictionnaire bilingue. Elle peut aussi bien
s'appliquer en utilisant une ressource lexicale
monolingue ou m�me sp�cialis�e si on veut se
concentrer sur un domaine pr�cis. Toutefois, la
ressource retenue devra r�pondre � certaines
exigences~: il s'agit essentiellement de la qualit�
des exemples et des collocations, qui devront �tre
repr�sentatifs d'un sens auquel ils seront reli�s
explicitement. En effet, c'est essentiellement de
ces informations que d�pend la qualit� des r�gles
de d�sambigu�sation, comme on le verra dans la
description du syst�me.
\subsection{Description du dictionnaire OHFD}
Le dictionnaire OHFD comporte 47\,539 entr�es pour
la
partie anglais-fran�ais et 38\,944 entr�es pour la
partie fran�ais-anglais.
Le contenu du OHFD est d�coup� en cinq niveaux
imbriqu�s. Les vedettes correspondent aux entr�es
du dictionnaire (1$^{er}$ niveau). Puis chaque entr�e
est d�coup�e en parties, selon les parties du
discours qui peuvent �tre celles de la vedette
(2\up{�me} niveau). 
Chaque partie du discours est ensuite d�coup�e
selon les sens que peut
prendre la vedette (3\up{�me} niveau ou S1). Enfin
des indicateurs s�mantiques
(4\up{�me} niveau ou S2) et/ou des indicateurs de
collocations et des exemples (5\up{�me} niveau ou
S3)
pointent sur des �quivalents diff�rents. 

Les �l�ments sont marqu�s  par leur fonction
(vedette, label, collocation, exemple, etc.).
Les �tiquettes {\em s�mantiques} du dictionnaire
qui permettent �
l'utilisateur de trouver l'�quivalent qui convient
sont de trois
types\footnote{\/ Ces �tiquettes sont d�crites dans
\cite{AKROYD92}.} :
\begin{itemize}
\item les labels (balis�s avec <la>) : ce sont des
marqueurs de
  registre/style (journalistique, familier, etc.),
de langue (anglais
  am�ricain, �cossais, etc.) ou de domaine
(architecture, m�decine, zoologie, etc.);
\item les indicateurs (balis�s avec <ic>) : ce sont
des notes explicatives
  qui pr�cisent l'usage de l'entr�e (par exemple,
pour l'entr�e {\bf
    chien}, l'indicateur {\em de fusil} pointe sur
�~hammer~�).
\item les collocations (balis�es avec <co>) : ce
sont les collocations habituelles 
  (sujet ou objet pour les verbes, nom modifi� pour
les adjectifs).
\item les exemples : ce sont des exemples
d'utilisation de la vedette, qui illustrent le
contexte syntaxique et s�mantique d'un sens donn�
attach� � la vedette. Ces exemples peuvent �tre de
diff�rents types :
\begin{itemize}
\item exemples de mot {\it compos�} (balis�s <lc>),
\item exemples {\it  idiomatiques} , (balis�s <li>),
\item exemples {\it  phrasal verb} (pour
l'anglais), (balis�s <lv>),
\item exemples de {\it structure}, (balis�s <ls>),
\item exemples d'{\it usage}, (balis�s <lu>),
\item exemples  {\it g�n�raux}, (balis�s <le>).
\end{itemize}
\end{itemize}

C'est l'information syntaxico-s�mantique contenue
dans les indicateurs de collocations et les
exemples 
qui est exploit�e par le syst�me de
d�sambigu�sation que nous avons con�u. 

La figure \ref{tiede}  repr�sente la version
�~papier~� de l'entr�e lexicale du mot {\it
abandonner } dans le OHFD.

\begin{center}
\begin{figure}[p]
\begin{center}
\begin{oupentry}
abandonner /abA+~dOne/ 1 \\\\
I vtr \\\\

     1 ({\it renoncer �} ) to abandon, to give up
[{\it projet, th�orie, activit�, espoir}]; to give
up
     [{\it habitude}]; to give up, to forsake sout
[{\it confort, s�curit�} ]; {\it Scol } to drop
[mati�re]; {\it \mytilde  les
     recherches } to give up the search;  {\it
\mytilde  la cigarette/l'alcool } to give up
     smoking/drinking;  {\it les m�decins l'ont
abandonn�} the doctors have given up on him;
     {\it je peignais, mais j'ai abandonn� } I used
to paint, but I gave it up; {\it c'est trop dur,
     j'abandonne} it's too hard, I give up; {\it
\mytilde  la partie or lutte } to throw in the
towel ;\\
     2 ({\it c�der} ) to give ou relinquish {\it
sout } [{\it bien} ] ({\it � qn } to sb); to hand
[sth] over
     [{\it gestion} ] ({\it � qn } to sb); {\it je
vous abandonne le soin d'expliquer} I'm leaving it
to you to
     explain; {\it elle lui abandonna sa main } she
let him take her hand ;\\
     3 ({\it se retirer de} ) to give up [{\it
fonction} ]; {\it Sport }({\it avant l'�preuve} )
to withdraw; ({\it pendant
     l'�preuve} ) to retire; {\it forc� d'\mytilde
la course} forced to withdraw from the race; {\it
\mytilde  ses
     �tudes }  to give up one's studies ; \\
     4 ({\it quitter }) to leave [{\it personne,
lieu} ]; to abandon [{\it v�hicule, objet, navire}
];{\it \mytilde  Paris pour Nice } to
     leave Paris for Nice; {\it il s'enfuit,
abandonnant son butin} he abandoned the loot and
     fled;{\it \mytilde  la ville pour la campagne
} to move out of town to live in the country; {\it
\mytilde  le
     terrain lit} to flee; {\it fig } to give up ;
\\
     5 ({\it d�laisser} ) to abandon, to forsake
{\it sout } [{\it enfant, famille} ]; to abandon
[{\it animal} ]; to
     desert [{\it foyer, �pouse, poste, cause,
parti}] ; \\
     6 ({\it livrer}) {\it \mytilde  qch � } to
leave ou abandon sth to; {\it \mytilde  un jardin
aux orties} to abandon a
     garden to the nettles; {\it  \mytilde  qn �
son sort } to leave ou abandon sb to his/her
     fate ; \\
     7 ({\it faire d�faut} ) [{\it courage, chance}
] to desert [{\it personne} ]; {\it mes forces
m'abandonnent} my
     strength is failing me ; \\
     8 ({\it l�cher} ) to let go of [{\it outil,
r�nes} ] ; \\
     9 {\it Ordinat} to abort .\\\\

II s'abandonner vpr \\\\

     1 ({\it se confier} ) to let oneself go ; \\
     2 ({\it se d�tendre} ) to let oneself go; {\it
s'\mytilde  dans les bras} de qn to sink into sb's
arms ;\\
     3 ({\it se laisser aller} ) {\it s'\mytilde  �
la passion/au d�sespoir} to give oneself up ou to
abandon\\
     oneself to passion/to despair; {\it s'\mytilde
au plaisir de } to lose oneself in the
     pleasure of; {\it s'\mytilde  au sommeil } to
let oneself drift off to sleep ; \\
     4 ({\it se donner sexuellement} ) [{\it femme}
] to give oneself ({\it � } to).
\end{oupentry}
\end{center}
\caption{Entr�e de {\bf abandonner} dans le
Oxford-Hachette}
\label{tiede}
\end{figure}
\end{center}

\section{Description du syst�me de d�sambigu�sation
lexicale s�mantique}
\subsection{Architecture}
L'architecture du syst�me de d�sambigu�sation
lexicale s�mantique que nous avons 
d�velopp� est centr�e sur l'utilisation du
dictionnaire OHFD utilis� comme un corpus 
s�mantiquement �tiquet�. Comme nous l'avons d�crit
pr�c�demment, pour chacun des mots du dictionnaire,
 les diff�rents sens possibles sont distingu�s et
illustr�s par des exemples d'utilisation, des
 indicateurs de collocations, des indicateurs
s�mantiques etc. 
� partir de ces informations attach�es � un sens
donn� d'un mot, nous extrayons des r�gles de
d�sambigu�sation s�mantique en utilisant un
�~shallow parser~�, qui en extrait les relations
fonctionnelles ainsi qu'un r�seau s�mantique.  Ce
dernier permet d'associer des �tiquettes
s�mantiques aux arguments de relations
fonctionnelles. Ces r�gles prennent donc en compte
le contexte illustratif du sens du 
mot pour lequel elles sont construites. Une fois la
base de r�gles extraite pour l'ensemble du 
dictionnaire, elle est utilisable,  via un
algorithme sp�cifique d'application, pour la
d�sambigu�sation
des mots apparaissant dans du texte libre : les
phrases du texte sont analys�es en utilisant le
m�me shallow parser et les relations fonctionnelles
en sont extraites. Pour chacun des mots entrant en
jeu dans une relation fonctionnelle on recherche
dans la base de r�gle si l'une d'entre elles peut
s'appliquer (la strat�gie de s�lection est
d�taill�e par la suite). Si c'est le cas, on peut
associer au mot le num�ro de sens correspondant
dans le dictionnaire.
\clearpage
\begin{center}
\begin{figure}
\epsfxsize=11cm
\epsfysize=10cm
$$
\epsfbox{archi2.eps} 
$$
\caption{Architecture du syst�me}
\label{archi}
\end{figure}
\end{center}
L'architecture g�n�rale du syst�me est illustr�e
sur la figure \ref{archi}.
Ce syst�me, initialement d�velopp� pour la
d�sambigu�sation s�mantique de l'anglais
(\cite{CBFS2000,BRUN2000}), est maintenant adapt�
au cas du fran�ais, ce que nous d�crivons dans cet
article. 
\subsection{Shallow parser}
Les relations syntaxiques de type sujet, objet,
modifieur, etc., utilis�es � la fois dans les phases
d'extractions et d'application des r�gles
s�mantiques, sont extraites � l'aide d'un analyseur
syntaxique de surface (�~shallow parser~�), IFSP,
\cite{Ait97}. La technologie de IFSP est fond�e sur
des transducteurs d'�tats finis appliqu�s en
cascade pour marquer les syntagmes noyaux
(�~chunks~�) et extraire les relations syntaxiques
entre syntagmes. Ces transducteurs sont appliqu�s
apr�s une phase d'analyse pr�syntaxique :
segmentation, analyse morphologique et
d�sambigu�sation des parties du discours.

Voici un exemple d'analyse donn�e par IFSP pour une
phrase tir�e du journal {\it Le Monde}: \\ \\
{\it Un c�t� documentaire -- son r�alisateur Marc
Levin y a fait ses premi�res armes -- et un c�t�
fiction qui nous fait penser qu'� chaque fois que
Slam s'aventure sur un terrain, il ne le fait qu'en
intrus, en abandonnant  les protagonistes � leur
sort, en oubliant plus ou moins consciemment des
r�gles �l�mentaires de mise en sc�ne.} \\
{\small 
\begin{verbatim}
[NP Un c�t� NP]/N [AP documentaire AP] - [SC [NP
son r�alisateur 
Marc_Levin NP]/SUBJ :v y a fait SC] [NP ses
premi�res armes NP]/OBJ
 - et [NP un c�t� NP]/OBJ [NP fiction NP]/N [SC [NP
qui NP]/SUBJ 
:v nous fait SC] [v penser v] [SC qu' [SC [PP �
chaque_fois_que Slam PP]
 :v s' aventure SC] [PP sur un terrain PP] , [NP il
NP]/SUBJ :v 
ne le fait SC] qu' en [AP intrus AP] , [v en
abandonnant v] 
[NP les protagonistes NP]/OBJ [PP � leur sort PP] ,
[v en oubliant v]
 plus_ou_moins consciemment [PP des r�gles PP] [AP
�l�mentaires AP] 
 [PP de mise_en_sc�ne PP].

\end{verbatim}}
\hspace{-0.5cm}SUBJ(il,faire)  \hfill
SUBJ(Marc\_Levin,faire) \\
RELSUBJ(fiction,penser)  \hfill
RELSUBJ(fiction,faire) \\
DOBJ(abandonner,protagoniste)  \hfill
DOBJ(faire,c�t�) \\
DOBJ(faire,arme)  \hfill
VMODOBJ(oublier,de,mise\_en\_sc�ne) \\
VMODOBJ(oublier,de=le,r�gle)  \hfill
VMODOBJ(abandonner,�,sort) \\
VMODOBJ(aventurer,sur,terrain)  \hfill
ADJ(premier,arme) \\
ADJ(r�alisateur,Marc\_Levin)  \hfill
PADJ(r�gle,�l�mentaire) \\
PADJ(c�t�,documentaire)  \hfill NN(c�t�,fiction) \\
NNPREP(r�gle,de,mise\_en\_sc�ne)  \hfill
NNPREP(protagoniste,�,sort) \\
\subsection{Extraction des r�gles de
d�sambigu�sation du dictionnaire}
Dans un premier temps, pour chacune des entr�es du
dictionnaire, un num�ro de sens (Snum) est associ�
� chacune des diff�rentes cat�gories s�mantiques du
dictionnaire. Ces num�ros de sens sont utilis�s
comme des �tiquettes s�mantiques lors de
l'application des r�gles puisqu'ils d�signent de
fa�on d�terministe un sens sp�cifique d'une entr�e
donn�e. Dans le cas du OHFD, la num�rotation
consiste � concat�ner le num�ro d�signant la partie
syntaxique S1 (I, II, ...), et le num�ro d�signant
la partie s�mantique S2 (1, 2, ...). 

Les r�gles extraites sont de deux types (cf. Ginger
I, \cite{DINI98,DINI99}):
\begin{itemize}
\item au niveau du mot (r�gles lexicales), ce sont
des r�gles qui s'appliquent sur la base du contexte
lexical du mot � d�sambigu�ser;
\item au niveau des classes s�mantiques (r�gles
s�mantiques), ce sont des r�gles qui s'appliquent
sur la base du contexte s�mantique du mot �
d�sambigu�ser et qui sont construites en utilisant
les cat�gories s�mantiques d'un dictionnaire ou
d'un thesaurus.
\end{itemize}

La base de r�gles est construite de la fa�on
suivante :
pour chaque sens Snum d'une entr�e, les diff�rents
exemples sont analys�s syntaxiquement et les
relations en sont extraites au moyen de IFSP. Si
une relation met en jeu l'entr�e elle-m�me, une
premi�re r�gle de d�sambigu�sation est construite :
\\\\
{\bf Si l'entr�e X appara�t dans la relation
syntaxique REL(X,Y), alors elle peut �tre
d�sambigu�s�e avec son sens Snum.}\\\\Il s'agit d'une r�gle au niveau d'un mot
puisqu'elle consid�re le contexte lexical. 

Par exemple, dans l'entr�e de {\it abandonner} (cf.
figure \ref{tiede}), un exemple de type g�n�ral
illustre le sens I.6 de la section {\it vtr} : {\it
abandonner qn � son sort.}

Le shallow parser extrait les relations suivantes
de cet exemple : \\
DOBJ(abandonner,quelqu'un)\footnote{DOBJ =
compl�ment d'objet direct.}  et
VMODOBJ(abandonner,�,sort)\footnote{VMODOBJ =
compl�ment indirect modifieur du verbe.},
 ce qui nous permet de construire les r�gles
lexicales : \\\\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
: }

\hfill {\sf DOBJ(abandonner,quelqu'un) => I.6 } \\
\\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
:}

\hfill {\sf VMODOBJ(abandonner,�,sort) => I.6 } \\
\\
ce qu'on peut paraphraser ainsi : si le mot {\it
abandonner}, ambigu dans le OHFD entre les sens
(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4),
appara�t dans les relations
DOBJ(abandonner,quelqu'un) et/ou
VMODOBJ(abandonner,�,sort), alors il peut �tre
d�sambigu�s� avec le sens I.6.

On construit des  r�gles semblables en utilisant
les collocations associ�es aux entr�es lexicales.
Le type de la relation mise en jeu entre une
collocation et l'entr�e lexicale qui lui correspond
est directement cod�e dans le dictionnaire. Par
exemple, dans une entr�e pour un verbe, une
collocation est de type sujet ou objet, cette
information �tant pr�sente sous forme d'une balise
SGML.  On peut donc extraire les r�gles issues
d'information de type collocation directement �
partir des entr�es, sans utiliser IFSP. 
 
Dans un deuxi�me temps, des classes s�mantiques
sont utilis�es afin d'�largir le champ
d'application des r�gles d�j� construites. Pour
chacune de ces r�gles, l'argument Y de la relation
fonctionnelle est remplac� par l'ensemble des
classes s�mantiques auxquelles il appartient :\\\\
{\bf Si l'entr�e X appara�t dans la relation
syntaxique REL(X,classe\_d'ambigu�t�(Y)), alors
elle peut �tre d�sambigu�s�e avec son sens Snum.}\\


Ce sont des r�gles au niveau des classes,
puisqu'elles prennent en compte le contexte
s�mantique du mot � d�sambigu�ser.

Dans le cas du d�sambigu�sateur r�alis� pour
l'anglais (\cite{CBFS2000,BRUN2000}), les classes
utilis�es �taient les classes de plus haut niveau
donn�es par WordNet. Pour l'adaptation du syst�me
au fran�ais, s'est pos� le probl�me du choix de
l'ontologie.
  Il n'existe actuellement aucune ressource
francophone comparable �  WordNet malgr�
l'initiative du consortium EuroWordNet qui vise �
la  construction de r�seaux s�mantiques �quivalents
� WordNet en diverses langues europ�ennes, dont le
fran�ais. En effet, les objectifs de cette
entreprise ne visaient pas � d�crire l'ensemble du
lexique, et le vocabulaire restreint du r�seau ne
permet pas son expoitation dans le cadre d'une
application g�n�rale. Or, nous disposions d'un 
dictionnaire morpho-syntaxico-s�mantique, le
dictionnaire AlethDic\footnote{Il s'agit de la
version 1.5.5 datant de 1994.} (\cite{Erli}), dont
nous pouvions exploiter l'information assez
directement.

Le contenu du dictionnaire �lectronique AlethDic
est une compilation de diff�rents 
projets lexicographiques men�s auparavant par
Gsi-Erli\footnote{Lexiquest � pr�sent.}. La fusion
de 
plusieurs dictionnaires pr�existants provenant
d'horizons diff�rents a 
g�n�r� une grande vari�t� de vocabulaire. 

AlethDic est une base lexicale (environ 55\,000
entr�es) multicouche dont chacune des couches 
correspond � un niveau d'information linguistique~:
morphologique, 
syntaxique, s�mantique. Ce type d'architecture
correspond aux 
recommandations GENELEX (\cite{Genelex}) �dict�es
dans le cadre du 
projet EUREKA (\cite{MenonAl93}) qui fait
correspondre � chaque entr�e 
lexicale ses caract�ristiques morphologiques,
qu'elles soient atomiques 
ou multiples. � chacune des unit�s morphologiques
correspond ensuite son 
ou ses pendants dans la couche syntaxique. Enfin,
chaque entit� 
lexico-syntaxique est associ�e � une ou plusieurs
composantes 
s�mantiques.

Dans le cadre de la d�sambigu�sation lexicale
s�mantique, c'est la couche 
s�mantique qui retient notre attention. Elle limite
ses informations aux 
noms, adjectifs et adverbes. Pour ces cat�gories,
l'information 
s�mantique est de deux types~: le premier est la
description de chaque 
sens de l'unit� lexicale � l'aide d'une classe
s�mantique (3 cat�gories pour les adjectifs, 8 pour
les adverbes et 71 pour les noms) qui peut �tre
accompagn�e d'un ou plusieurs traits~; le 
second correspond aux relations entre les unit�s
lexicales (antonymie, 
synonymie, etc.). C'est la r�partition des entr�es
en diff�rentes 
cat�gories s�mantiques que nous utilisons pour la
d�sambigu�sation. 

En utilisant cette ressource, les r�gles
s�mantiques extraites sont les suivantes,
l'argument remplac� par la liste des classes
auxquelles il appartient �tant respectivement {\it
quelqu'un} et {\it sort}:\\ \\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
: }

\hfill {\sf DOBJ(abandonner,HUMAIN) => I.6 } \\ \\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
:} 

\hfill {\sf
VMODOBJ(abandonner,�,EVENEMENT/ABSTRAIT) => I.6 }
\\ \\
ce qu'on peut paraphraser ainsi : si le mot {\it
abandonner}, ambigu dans le OHFD entre les sens
(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4),
appara�t dans une relation DOBJ avec un mot
appartenant � la classe s�mantique HUMAIN et/ou
dans une relation VMODOBJ avec un mot appartenant �
la classe s�mantique EVENEMENT OU ABSTRAIT, alors
il peut �tre d�sambigu�s� avec le sens I.6. \\ 

Pour les deux sortes de r�gles,  le type de
l'exemple (<lc>,<le>,<li>,<lu>,<lv> ou <co> s'il
s'agit d'une collocation) est encod� dans la r�gle,
cette information �tant utile lors de l'application
des r�gles (cf. infra). Chacun des exemples et
collocations attach�s � un S2 donn� poss�de
�galement un num�ro, S3, que nous encodons
�galement.
 
Toutes les entr�es du dictionnaire sont ainsi
trait�es, ce qui permet la cr�ation d'une large
base de r�gles de d�sambigu�sation index�e sur
chaque mot (environ 217\,500 r�gles pour le
fran�ais et 270\,000 pour l'anglais\footnote{Cette
diff�rence num�rique est essentiellement due au
fait que nous ne disposons pas de classes
s�mantiques pour les verbes.}). Cette base de
r�gles, extraite une fois pour toutes du
dictionnaire, est alors exploitable par le syst�me
pour effectuer la t�che de d�sambigu�sation.
\subsection{Algorithme d'application}
La base de r�gles est  utilis�e par un programme
d'application de r�gles qui permet la
d�sambigu�sation des mots d'un corpus quelconque.
Lorsque plusieurs r�gles sont en concurrence pour
un mot donn�, une strat�gie de s�lection par type
de r�gle est appliqu�e. Dans le cas oppos� o�
aucune r�gle ne s'applique, le r�sultat donn� par
d�faut est le premier sens du OHFD (correspondant �
la partie du discours du mot). Comme ce
dictionnaire a �t� construit en utilisant les
fr�quences des mots en corpus, le sens le plus
fr�quent appara�t en premier. 

Tout d'abord la phrase contenant le mot �
d�sambigu�ser est analys�e syntaxiquement et les
relations syntaxiques en sont extraites. L'ensemble
des relations mettant en jeu le mot � d�sambigu�ser
sont candidates pour �tre compar�es aux r�gles de
d�sambigu�sation. 

On cherche en premier lieu les r�gles lexicales qui
peuvent s'appliquer, c'est-�-dire celles dont les
arguments sont exactement les m�mes, aux variations
morphologique pr�s\footnote{Les arguments des
relations extraites par IFSP sont lemmatis�s.}. 

Si une seule r�gle est applicable, elle est
s�lectionn�e et son num�ro de sens est associ� au
mot cible. 

Si aucune r�gle lexicale n'est directement
applicable, on cherche si l'on peut trouver des
�quivalences entre r�gles et contexte syntaxique.
Par exemple, si une r�gle met en jeu une relation
de type sujet passif
SUBJPASS(A,B), elle est �quivalente � une r�gle de
type objet direct DOBJ(B,A), et vice versa. Un
ensemble de relations syntaxiques sont
�quivalentes, comme sujet SUBJ(A,B), sujet de
relative RELSUBJ(A,B) et agent passif PAGENT(B,A),
ou encore adjectif ADJ(A,B) et attribut ATTR(B,A).

Au contraire, si plusieurs r�gles lexicales peuvent
s'appliquer en concurrence, la s�lection se fait en
se fondant sur le type de la r�gle, c'est-�-dire le
type de l'information � partir de laquelle elle a
�t� cr��e. Ainsi, les r�gles sont pond�r�es dans
l'ordre d'application suivant :
\begin{itemize}
\item r�gle issue de {\it collocation} (<co>), 
\item r�gle issue d'exemple de type {\it compos�}
(<lc>), 
\item r�gle issue d'exemple de type {\it
idiomatique} (<li>),
\item r�gle issue d'exemple de type {\it  phrasal
verb} (dans le cas de l'anglais) (<lv>),
\item r�gle issue d'exemple de type {\it usage}
(<lu>),
\item r�gle issue d'exemple de type {\it g�n�ral}
(<le>).
\end{itemize}

Cette strat�gie repose sur les distinctions
linguistiques faites par les lexicographes au
moment de la construction du dictionnaire et prend
en compte la �~typicit�~� des informations
attach�es aux distinctions s�mantiques des mots :
le choix de la r�gle � appliquer est r�alis� en les
ordonnant de la plus typique � la plus g�n�rale. 

Cherchons � d�sambigu�ser le mot {\it abandonner }
dans la phrase suivante : \\ \\
{\it Un c�t� documentaire -- son r�alisateur Marc
Levin y a fait ses premi�res armes -- et un c�t�
fiction qui nous fait penser qu'� chaque fois que
Slam s'aventure sur un terrain, il ne le fait qu'en
intrus, en abandonnant  les protagonistes � leur
sort, en oubliant plus ou moins consciemment des
r�gles �l�mentaires de mise en sc�ne.} \\

Les relations syntaxiques extraites par le shallow
parser et mettant en jeu le mot {\it abandonner}
sont :\\\\
DOBJ(abandonner,protagoniste)\\
VMODOBJ(abandonner,�,sort) \\\\
Ici, (au moins) une r�gle lexicale s'applique
directement :\\\\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
:}

\hfill {\sf VMODOBJ(abandonner,�,sort) => I.6 } \\
\\
Le mot {\it abandonner}  peut donc �tre
d�sambigu�s� avec le sens I.6 du OHFD, qui a le
sens g�n�ral de {\it livrer}. Comme le syst�me
dispose du num�ro d'exemple (S3), il propose la
traduction correspondante, ici {\it to leave ou
abandon sb to his/her fate}.

 Remarquons que plusieurs r�gles peuvent d�signer
le m�me num�ro de sens : c'est le cas en
particulier lorsque l'on peut extraire plusieurs
r�gles d'un exemple du dictionnaire et que l'on
retrouve exactement le m�me contexte dans la phrase
� traiter. La strat�gie d'application prend en
compte cette possibilit� en additionnant les poids
de ces r�gles, ce qui �quivaut � faire pr�valoir  les
conjonctions logiques de r�gles. 
 
Si aucune r�gle lexicale n'est susceptible de
s'appliquer, le syst�me explore alors la liste des
r�gles s�mantiques.  Afin d'effectuer la s�lection,
la distance entre la liste L1 des classes
s�mantiques d'une r�gle potentielle et la liste L2
des classes s�mantiques associ�es � l'argument de
la relation en contexte est calcul�e comme suit : 

\begin{center}
$d=\frac{(CARD(UNION(L1,L2)) -
CARD(INTER(L1,L2)))}{CARD(UNION(L1,L2))}$
 
\end{center}
\vspace{0.5cm}

Cette distance peut varier de 0 a 1, 0 lorsque la
totalit� des classes est commune, 1 lorsque
l'intersection est vide : la r�gle choisie est
celle qui pr�sente une distance minimale. Dans le
cas o� plusieurs r�gles pr�sentent cette distance
minimale, la strat�gie de s�lection en fonction du
type est � nouveau appliqu�e. 

Cherchons � nouveau � d�sambigu�ser {\it
abandonner} dans l'exemple suivant : \\ \\
{\it Sans tribune et sans reconnaissance l�gale, M.
Gustavo Arcos, secr�taire g�n�ral du Comit� pour
les droits de l'homme, s'efforce, sous la seule
protection des ambassades, de convaincre les jeunes
de ne pas abandonner le pays.}\\

Une relation syntaxique mettant en jeu le mot {\it
abandonner} est extraite par le shallow parser
:\\\\
DOBJ(abandonner,pays) \\

Dans le cas de cet exemple, il n'y a pas de r�gle
lexicale qui puisse s'appliquer. Par contre, les
classes s�mantiques de {\it pays} �tant
ESPACE\_LOCATIF, GEO, HUMAIN\_COLLECTIF, une r�gle
s�mantique, extraite du sens I.4 de {\it
abandonner} dans le OHFD, est applicable. Cette
r�gle correspond � la collocation objet {\it lieu}
de {\it abandonner}, les classes s�mantiques
attach�es � {\it lieu}
�tant : ENTITE, ESPACE\_LOCATIF, ANIMAL :\\\\
{\sf
abandonner$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,II.1,II.2,II.3,II.4)}$
:}

\hfill {\sf
DOBJ(abandonner,ENTITE/ESPACE\_LOCATIF/ANIMAL) =>
I.4 }\\ 

Cette r�gle s'applique avec une distance de 0.8 par
rapport au contexte.
Le mot {\it abandonner}  peut donc �tre
d�sambigu�s� avec le sens I.4 du OHFD, dont le sens
g�n�ral est {\it quitter} et la traduction {\it to
leave}\footnote{Dans le cas de r�gles s�mantiques,
il nous a paru pr�f�rable de donner les sens et
traduction g�n�rales.}. 

Il peut arriver que plusieurs r�gles
potentiellement applicables d�signent le m�me
num�ro de sens. La strat�gie de s�lection prend en
compte cette possibilit� en multipliant entre elles
les distances de ces r�gles ce qui a pour effet de
produire une distance �~globale~� diminu�e, et donc
une plus grande probabilit� de s�lection. Le
syst�me met donc l'accent sur la redondance
s�mantique exhib�e par le contexte du mot
(conjonction de r�gles).

\subsection{Implantation}
Le syst�me pr�sent� est implant� dans le cadre
d'une application client/serveur d�di�e � l'analyse
linguistique. L'extracteur de r�gles est un client
qui utilise les diff�rentes fonctionnalit�s du
serveur (principalement analyse syntaxique par le
shallow parser et consultation du dictionnaire). Le
programme d'application des r�gles est implant�
comme un service sp�cifique de consultation du
dictionnaire : la consultation s�mantique du
dictionnaire. Lorsqu'un mot est d�sambigu�s�,
l'entr�e correspondante est r�ordonn�e en fonction
du sens qui lui est associ�, ce sens �tant pr�sent�
en premier � l'utilisateur. Si toutefois la m�thode
ne s'applique pas, le premier sens propos� est le
sens par d�faut donn� par le OHFD. Le syst�me, qui
traite tous les mots d'un corpus quelconque, est
robuste et capable d'analyser  de larges corpus. 
\section{�valuation des r�sultats}
\subsection{�valuation}
Le syst�me pr�sent� dans cet article a pr�c�demment
�t� �valu� pour l'anglais \cite{BRUN2000}, dans le
corpus de SensEval \cite{Kilgarriff99}. Nous
souhaitons pr�senter ici les r�sultats obtenus
r�cemment pour la d�sambigu�sation du
fran�ais\footnote{Un syst�me pr�existant pour le
fran�ais a d�j� �t� �valu� dans \cite{LUX99}.}.
L'�valuation des r�sultats ne fait pas la
distinction entre
les erreurs propres au syst�me de d�sambigu�sation
s�mantique et les outils qu'il utilise dans sa
cha�ne
d'analyse. Nous d�sirions en effet conna�tre les
r�sultats
r�els de notre syst�me plut�t que le r�sultat
th�orique li�
exclusivement � la d�sambigu�sation lexicale
s�mantique.

Le but de cette �valuation est double : d'une part
identifier les probl�mes li�s � la m�thode et aux
ressources utilis�es, d'autre part,  constituer un
corpus s�mantiquement �tiquet� avec les sens du
OHFD. Le d�coupage d'un mot en sens pose souvent
des probl�mes que les lexicographes discutent entre
eux. Dans l'utilisation
que nous faisons d'un dictionnaire, nous avons opt�
pour la confiance dans le choix des concepteurs des
ressources utilis�es \cite{VeronisT98},
\cite{Segond2000b}. 
L'�valuation du syst�me pour le fran�ais est
conduite en utilisant pour corpus un extrait du
journal {\it Le Monde}
d'environ 850 phrases\footnote{Il s'agit d'une
�valuation partielle, le corpus choisi comptant au
total environ 3\,000 phrases.}.
Les mots qui nous int�ressent lors de cette
�valuation sont les noms, les adjectifs et les
verbes, ce qui repr�sente un total d'environ
14\,000 mots. Nous obtenons les r�sultats de
pr�cision et couverture pr�sent�s sur le tableau
\ref{tab1}. Ces r�sultats sont donn�s en fonction
des parties du discours ainsi que du type de r�gle
(lexicale ou s�mantique). 


\begin{table}[ht]
\begin{center}   
\begin{tabular}{|*{7}{l|}}
\hline
Cat.  & Pr�c.    & Pr�c.          & {\bf Pr�c. }
& Couverture & Couverture & {\bf Couverture  }\\
     & R�gles    & R�gles        & {\bf toutes }
& R�gles     & R�gles     & {\bf toutes } \\
     & Lex.      & S�m.          & {\bf R�gles }
& Lex.       & S�m.       & {\bf  R�gles } \\
\hline
Noms & .88        & .48        & {\bf .68 }
& .24        & .14        & {\bf .38  }\\
\hline
Verbes & .97      & .50         & {\bf .58 }
& .08       & .19         & {\bf .27 } \\
\hline
Adj.   & 1        & .51         &  {\bf .68  }
& .23       & .23         & {\bf .46  }\\
\hline
{\bf Total } & {\bf .90  }      & {\bf .50  }
& {\bf .65  }         & {\bf .19  }      & {\bf.16
}        & {\bf.35 } \\
\hline
\end{tabular}
\caption{R�sultats de l'�valuation pour le
fran�ais}
\label{tab1}
\end{center}
\end{table}

%\vspace{0.5cm}

Plusieurs remarques peuvent �tre faites concernant
ces r�sultats :
\begin{enumerate}
\item D'une mani�re g�n�rale, la pr�cision globale
obtenue
par le syst�me (.65) dans le cas du fran�ais est
nettement plus faible que celle obtenue pour
l'anglais (il s'agissait
d'environ .80). La pr�cision fournie par les r�gles
lexicales �tant tout � fait comparable (.90 dans
les deux cas), on constate donc que le probl�me
provient principalement des r�gles s�mantiques dont
la pr�cision est relativement m�diocre pour le
fran�ais (.50 contre environ .70 pour l'anglais).

Il semble donc que l'utilisation des classes
donn�es dans WordNet  est plus adapt�e � la t�che
de d�sambigu�sation que celles propos�es par le
dictionnaire AlethDic. 

En particulier, l'information lexico-s�mantique
d'AlethDic est 
constitu�e de divers lexiques disparates
pr�existants qui sont souvent 
sp�cifiques � un domaine d'application. Or, si le
domaine marque 
parfois explicitement la signification sp�cialis�e
d'un mot, ce n'est 
pas une constante.

Le mot {\itshape condition} dispose des
classes\footnote{Cf. d�finitions libres AlethDic.}
 ENTITE (au sens de �~base d'un accord~�), ABSTRAIT
(au sens de �~�l�ments, circonstances qui 
d�terminent une situation~�), mais aussi ESPACE (
�~Lieu o� l'on pratique 
le conditionnement d'un textile~�).

Or, ce dernier sens est sp�cialis� et il ne
correspond � aucune 
signification du OHFD. Le manque de distinction
entre le vocabulaire 
g�n�ral et sp�cialis�, ainsi que l'incoh�rence
entre AlethDic et OHFD 
sur ce sujet, est source d'erreur lors de
l'application des r�gles 
s�mantiques.

D'autre part, on retrouve, comme dans le cas de
l'utilisation de WordNet, le probl�me de classes
trop 
g�n�rales qui �largissent excessivement la port�e
des r�gles s�mantiques. Par exemple, la classe 
ABSTRAIT, � laquelle appartiennent {\itshape style}
et {\itshape dieu}, 
recouvre l'�~ensemble des notions universellement
reconnues~�. En 
contexte, on pourra donc obtenir des erreurs de
confusion dues � une 
g�n�ralisation excessive. Dans la phrase~:\\\\
{\itshape Ils nous demandaient : �~C'est le soleil
ou c'est le bon Dieu ?~�}\\\\
le mot {\itshape bon} sera fautivement d�sambigu�s�
par la r�gle 
~:\\\\
{\sf
bon$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,I.10,I.11,I.12,II.1,III.1,III.
2,III.3,IV.1,V.1)}$ }

{\hfill {\sf ADJ(bon,ABSTRAIT) => II.2}}\\\\
qui est la r�gle s�mantique correspondant � la
r�gle lexicale ~:\\\\
{\sf
bon$_{(I.1,I.2,I.3,I.4,I.5,I.6,I.7,I.8,I.9,I.10,I.11,I.12,II.1,III.1,III.
2,III.3,IV.1,V.1)}$ }

\hfill {\sf ADJ(bon,style) => II.2}\\\\
Or, le sens d�sign� par cette r�gle de
d�sambigu�sation correspond au 
sens �~de qualit�~� alors que �~bienveillant~�
aurait �t� plus indiqu�. 
Cette erreur vient du fait que selon AlethDic,
{\itshape dieu} et 
{\itshape style} sont s�mantiquement �quivalents de
par leur classe 
ABSTRAIT. 

Il ne faudrait pas en conclure qu'AlethDic soit
meilleur que WordNet, ou l'inverse : c'est la
coh�rence entre ressources dictionnairique et
th�saurique qui importe (cf. infra). Ce probl�me
de coh�rence est d'ailleurs probablement mis en
exergue par la granularit� plus fine des classes
s�mantiques utilis�es dans le cas du fran�ais.
\item La couverture globale (.35) est � peu pr�s
semblable � celle que nous obtenions dans le cas de
l'anglais (qui �tait de .37), ce qui est
relativement �tonnant puisque, ne disposant que des
classes s�mantiques pour les noms et quelques
adjectifs et adverbes en fran�ais, le nombre de
r�gles s�mantiques extraites dans le cas du
fran�ais est bien inf�rieur � celui de l'anglais
(86\,400 r�gles s�mantiques en fran�ais contre
132\,000 en anglais).  Il semble que la couverture
des r�gles lexicales en fran�ais soit nettement
sup�rieure � celle de l'anglais, en particulier
pour les noms, peut-�tre est-ce d� � la nature des
corpus d'�valuation\footnote{HECTOR (cf. SensEval)
pour l'anglais, {\it Le Monde} pour le fran�ais.}.
\item Dans les deux cas, la couverture est
relativement faible.
 Une premi�re remarque que nous pouvons faire est
que l'extraction des r�gles est loin de couvrir la
totalit� des mots du dictionnaire. Le tableau
\ref{tab2} r�capitule quelques chiffres concernant
le dictionnaire et les r�gles extraites.


\begin{table*}[h]
\begin{center}
\begin{tabular}{|*{4}{l|}}
\hline 
  & Nombre total & Nombre d'entr�es   & Nombre
moyen  \\
  & d'entr�es en & pour lesquelles    & de r�gles
par \\
  & fran�ais     & au moins une r�gle & mots
\\
  &           &  est extraite      &
\\

\hline
fran�ais & 38 944       & 15 224             & 14.3
\\
\hline
anglais  & 47 539       & 16 091             & 16.8
\\
\hline
\end{tabular}
\caption{Quelques donn�es num�riques associ�es au
dictionnaire}
\label{tab2}
\end{center}
\end{table*}
%\vspace{0.5cm}

Pour bien des entr�es lexicales, ni exemples ni
collocations ne sont attach�es aux diff�rents sens
des mots, et nous ne pouvons donc pas en extraire
de r�gles. Le dictionnaire OHFD est en effet
construit pour des utilisateurs humains et bien
souvent un indicateur ou une �tiquette s�mantique
est suffisant pour caract�riser un sens donn�. 
\end{enumerate}
\subsection{Perspectives}
La m�thodologie employ�e a montr� de bons r�sultats
pour l'anglais et des r�sultats un peu moins bons
mais n�anmoins int�ressants dans le cas du fran�ais
: nous sommes � pr�sent tout � fait convaincus de
l'int�r�t de l'utilisation de l'information d'un
dictionnaire ainsi que du contexte syntaxique dans
le cadre de la t�che de d�sambigu�sation. En outre,
cette m�thode a l'avantage de ne pas n�cessiter de
corpus d'apprentissage, contrairement aux m�thodes
statistiques par exemple : le dictionnaire fait
office de corpus s�mantiquement �tiquet� tout en
n'�tant pas cantonn� � ce r�le puisqu'ayant bien
d'autres usages possibles.    

Cependant la  m�thode pr�sente un certain nombre de
probl�mes li�s � la coh�rence entre  informations
du dictionnaire et informations s�mantiques des
thesaurus. Elle pr�sente aussi un probl�me en termes
de couverture puisque celle-ci est relativement
limit�e. Nous avons plusieurs id�es qui nous
semblent int�ressantes pour essayer de pallier ces
diff�rents probl�mes. 

Partons d'un exemple qui montre le besoin
d'am�liorer la coh�rence entre ressource lexicale
et classes s�mantiques. Afin de d�sambigu�ser {\it
assumer} dans la phrase suivante :\\\\
{\it 
Il s'agit aussi d'{\bf assumer} une mission
p�dagogique vis-�-vis de l'opinion, 
mission que je crois essentielle, aujourd'hui,
compte tenu de la complexit� des probl�mes.}\\\\
le syst�me applique la r�gle suivante : \\\\
assumer$_{I.1,I.2}$
DOBJ(assumer,ABSTRAIT/ENTITE/ESPACE/ETAT) => I.2
\\\\
Cette r�gle est construite en utilisant la
collocation objet du sens I.2 de {\it assumer} �
savoir {\it assumer sa condition}. Elle pointe sur
le sens {\it accepter} de l'entr�e alors que {\it
prendre en charge} (I.1) aurait �t� plus indiqu�
dans ce contexte.

Les mots {\it condition} et {\it mission} poss�dent
en commun les classes ENTITE (d�crivant les objets
abstraits) et ESPACE (comprenant les lieux
am�nag�s), et de ce fait le syst�me les a
rapproch�s. D'une part, ENTITE est une classe
extr�mement g�n�rale. De l'autre, ESPACE recouvre
une acception sp�cialis�e de {\it condition} (lieu
o� l'on pratique le conditionnement d'un textile),
qui est absente du OHFD ; quant � l'acception de
{\it mission} en tant que lieu dans le OHFD, elle
est sp�cifi�e par une �tiquette {\it religieux}, en
association avec d'autres significations ({\it
charge, organisation}), membres de la classe
ENTITE. 
On retrouve aussi le m�me genre de probl�me dans le
cas de l'anglais, les recoupements entre le OHFD et
WordNet n'�tant pas toujours coh�rents.

Afin d'am�liorer le syst�me nous pensons qu'il
serait int�ressant d'utiliser le dictionnaire
lui-m�me comme ressource s�mantique. Voici les
trois entr�es lexicales (raccourcies) mises en jeu
dans l'exemple pr�c�dent :\\\\\\\\
{\bf mission} : /misjO+~/ nf \\\\
     I.1 (t�che) mission, task; ...\\
     I.2 (fonction temporaire) mission, assignment;
... \\
     I.3 (groupe) mission, team; ...\\
     I.4  Mil (but) mission ;  \\
     I.5 Relig (charge, organisation, b�timent)
mission; ... \\ \\ 
{\bf assumer} /asyme/ vtr \\\\
     I.1 (prendre en charge) to take
[responsabilit�]; to hold [fonctions]; ...\\
     I.2 (accepter) to come to terms with
[condition, identit�, pass�]; \\ \\
\hspace{-0.5cm}{\bf
responsabilit�}/KEspO+~sabilite/ nf \\ \\
I.1 (participation) g�n responsibility;\\
I.2 (charge) responsibility; \\
I.3 (fait de devoir r�pondre de ses actions)
responsibility; \\
I.4 Assur liability; ~ civile personal liability.
\\

Si l'on pouvait associer  de mani�re coh�rente une
classification s�mantique � chacun des sens du
dictionnaire, nous pourrions disposer d'une base de
r�gles coh�rente et �galement beaucoup plus
g�n�rale que celle dont nous disposons � l'heure
actuelle. En utilisant les indicateurs et les
�tiquettes s�mantiques (dont un traitement
sp�cifique est �galement r�alis� dans le cadre du
projet DEFI \cite{Michiels2000}), nous pourrions
envisager de trouver des classes s�mantiques
g�n�rales valides sur la totalit� du dictionnaire.

Par exemple, si nous ajoutons des classes
s�mantiques caract�risant les diff�rents S2 aux
entr�es pr�c�dentes, indiqu�es par <csem> ...
</csem>, nous obtenons les entr�es �~augment�es~�
suivantes : \\ \\
%\clearpage
{\bf mission} : /misjO+~/ nf \\\\
     I.1 <csem>r�le</csem> (t�che) mission, task;
...\\
     I.2 <csem>fonction</csem> (fonction
temporaire) mission, assignment; ... \\
     I.3 <csem>groupe</csem> (groupe) mission,
team; ...\\
     I.4 <csem>militaire</csem> Mil (but) mission ;
\\
     I.5 <csem>religieux</csem> Relig (charge,
organisation, b�timent) mission; ... \\ \\ 
{\bf assumer} /asyme/ vtr \\\\
     I.1 <csem>s'occuper</csem>(prendre en charge)
to take [responsabilit�]; to hold [fonctions];
...\\
     I.2 <csem>accepter</csem> (accepter) to come
to terms with [condition, identit�, pass�]; \\ \\
{\bf responsabilit�}/KEspO+~sabilite/ nf \\ \\
I.1 <csem>morale</csem>(participation) g�n
responsibility;\\
I.2 <csem>r�le</csem>(charge) responsibility; \\
I.3 <csem>juridique</csem>(fait de devoir r�pondre
de ses actions) responsibility; \\
I.4 <csem>assurance</csem> Assur liability; ~
civile personal liability.\\

Nous pouvons alors cr�er les r�gles suivantes pour
le sens I.1 de {\it assumer}\\\\
assumer$_{I.1,I.2}$ DOBJ(assumer,responsabilit�) =>
I.1\\
assumer$_{I.1,I.2}$
DOBJ(assumer,morale/r�le/juridique/assurance) =>
I.1 \\

Ces r�gles nous permettent de d�sambigu�ser {\it
assumer}, et en particulier de retrouver le sens
I.1 dans le contexte de notre exemple, le
compl�ment d'objet {\it mission} ayant {\it r�le}
pour classe
s�mantique.

On peut aussi cr�er un nouveau type de r�gle plus
g�n�ral, bas� uniquement sur les classes
s�mantiques attach�es aux sens des entr�es :\\\\
{\sf V$_{s'occuper,accepter}$
DOBJ(V,morale/r�le/juridique/assurance) =>
s'occuper }\\ 

Ce qui peut �tre paraphras� ainsi : si un verbe,
ambigu entre les classes {\it s'occuper} et {\it
accepter},
 a pour compl�ment d'objet direct un mot ambigu
entre les classes {\it morale, r�le, juridique}, et
{\it assurance},
alors il peut �tre d�sambigu�s� avec son sens {\it
s'occuper.}\\

Les �tiquettes s�mantiques nous paraissent �tre des
sources d'informations qu'il serait valable
d'exploiter afin de d�river une hi�rarchie
s�mantique du dictionnaire.  Par exemple, on trouve
dans le OHFD les indicateurs suivants : {\it
gar�on, fille, homme laid, vieille femme, homme
pr�historique ...}, qui pourraient constituer les
feuilles d'une ontologie sp�cifiant la classe {\it
humain}. Cette hi�rarchie serait certainement
b�n�fique � l'am�lioration et � la g�n�ralisation
de notre application. Nous sommes conscients de la
difficult� d'une telle t�che dont la m�thodologie
reste � �laborer. La conception d'un jeu
d'�tiquettes coh�rent couvrant l'ensemble du
dictionnaire constitue un sujet de recherche � part
enti�re.  L'automatisation compl�te d'un tel
processus s'est d'ailleurs d�j� r�v�l�e
probl�matique : l'extraction automatique de larges
bases de connaissances � partir de dictionnaires
(\cite{Chod85,Klavans90,WilksAl90,Ide93}) n'a
jamais compl�tement abouti. Il semble a priori
qu'une phase de validation, voire d'enrichissement
manuel soit n�cessaire, mais cet effort nous semble
justifi� compte tenu de la qualit� de la ressource
lexicale que l'on obtiendrait et de son utilit�
dans le cadre d'applications de TAL.
\section{Conclusion}
Cet article  pr�sente un syst�me de
d�sambigu�sation lexicale s�mantique s'appuyant sur
l'utilisation d'un dictionnaire �lectronique. Le
syst�me extrait une fois pour toutes une base de
r�gles de d�sambigu�sation du dictionnaire; ces
r�gles sont par la suite utilis�es pour
d�sambigu�ser des mots dans des textes de nature
quelconque. Ce syst�me pr�sente diff�rents
avantages : l'utilisation du dictionnaire �vite de
recourir � des corpus s�mantiquement �tiquet�s,
tr�s difficiles � obtenir; les informations
exploit�es sont fiables dans la mesure o� elles
sont valid�es par des lexicographes; le contexte
syntaxique s'av�re �galement tr�s utile pour la
d�sambigu�sation; la taille des donn�es trait�es
est transparente pour le syst�me, dans la mesure o�
le contexte utilis� pour la d�sambigu�sation ne
d�passe pas une phrase. 

Cependant, un certain nombre de probl�mes sont mis
en �vidence dans la phase d'�valuation. Si les
r�gles lexicales offrent une tr�s grande pr�cision,
celle-ci doit �tre am�lior�e pour les r�gles
s�mantiques. Une am�lioration de la couverture du
syst�me serait �galement la bienvenue.

Plusieurs axes de recherche sont envisag�s. Nous
pensons tout d'abord modifier le syst�me afin d'y
int�grer un analyseur syntaxique  plus �labor�,
XIP\footnote{En cours d'implantation � XRCE.}, qui
permettrait d'encoder dans les relations
syntaxiques plus d'informations sur le contexte,
par exemple la nature du d�terminant introduisant
un groupe nominal (par exemple {\it abandonner
[+Humain] � [+Possessif] [ADJ] sort }). 

Ensuite, les r�gles de d�sambigu�sation conservent
les classes d'ambigu�t�s des arguments des
relations. Mais dans un exemple du dictionnaire
comme {\it abandonner un lieu}, l'argument, ici le
mot {\it lieu}, appartient � une classe donn�e
(dans ce cas ESPACE\_LOCATIF selon AlethDic, et non
ENTITE ou ANIMAL).
Si nous parvenions � isoler la classe s�mantique
des arguments dans le contexte donn� par le
dictionnaire, la pr�cision des r�gles serait tr�s
largement accrue.
 
Enfin, l'am�lioration du syst�me passe par une plus
grande coh�rence entre les ressources s�mantiques
et le dictionnaire :  il nous semble tr�s
int�ressant d'utiliser le dictionnaire lui-m�me
comme ressource s�mantique afin de construire une
base de connaissances s�mantiques. Une telle
ressource aurait plusieurs avantages dans le cadre
de l'application vis�e : elle offrirait un meilleur
recouvrement des sens dans les r�gles et
permettrait un �largissement de la port�e de
celles-ci. En effet, nous pourrions cr�er des
r�gles additionnelles d�sambigu�sant non plus des
mots mais des classes de mots en fonction du
contexte.

D'une mani�re g�n�rale, ce syst�me a de nombreuses
applications : nous l'utilisons d�j� dans un
syst�me d'aide � la compr�hension de textes �crits
dans des langues �trang�res. L'int�grer dans des
processus d'indexation s�mantique et plus
g�n�ralement dans tout type d'application visant �
l'extraction et  la compr�hension de connaissances
contenues dans des documents �lectroniques nous
semble particuli�rement prometteuse.
\acknowledgements{Nous tenons tout particuli�rement
� remercier chaleureusement Agn�s Sandor pour son
travail sur l'�valuation du syst�me, ainsi que pour
sa relecture attentive de cet article.}
\nocite{*}
\bibliographystyle{biblio-hermes}
\begin{thebibliography}{}

\bibitem[AKR~92]{AKROYD92}
\textsc{Akroyd R.}, \guilo{}Markup for the Oxford-Hachette French
  dictionary\guilf{},
\newblock Rapport technique, septembre 1992, Oxford University Press.

\bibitem[A�T~97]{Ait97}
\textsc{A�t-Mokhtar S.}\andname{}\textsc{Chanod J.-P.}, \guilo{}Subject and
  Object Dependency Extraction Using Finite-State Transducers.\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes du Workshop on automatic Information
  Extraction and the Building of Lexical Semantic Resources, ACL}, Madrid,
  Espagne, 1997,  \pagesname{} 71-77.

\bibitem[BRU~00]{BRUN2000}
\textsc{Brun C.}, \guilo{}A Client/Server Architecture for Word Sense
  Disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de la 18th International Conference on
  Computational Linguistics (COLING'2000)}, Saarbr�cken, Allemagne, 31 juillet
  - 4 ao�t 2000,  \pagesname{} 132-138.

\bibitem[BRU~01]{CBFS2000}
\textsc{Brun C.}\andname{}\textsc{Segond F.}, \guilo{}Semantic encoding of
  electronic documents\guilf{},
\newblock \textit{International Journal of Corpus Linguistic}, \volumename\ 6,
  \numbername\ 1, 2001,
\newblock � para�tre.

\bibitem[CAR~00]{CarrollAl00}
\textsc{Carroll J.}\andname{}\textsc{McCarthy D.}, \guilo{}Word Sense
  Disambiguation Using Automatically Acquired Verbal Preferences\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 109-114.

\bibitem[CHO~85]{Chod85}
\textsc{Chodorrow M.}, \textsc{Byrd R.~J.}\andname{}\textsc{E.Heidorn G.},
  \guilo{}Extracting semantic hierarchies from a large on-line
  dictionary\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the
  Association for Computational Linguistics}, Chicago, 1985,  \pagesname{}
  299-304.

\bibitem[COR~94]{OHFD94}
\textsc{Corr�ard M.-H.}\andname{}\textsc{Grundy V.}, \editornames{},
  \textit{Oxford-Hachette French Dictionary},
\newblock Oxford-Hachette, Paris, 1994.

\bibitem[COW~92]{CowieAl92}
\textsc{Cowie J.}, \textsc{Guthrie J.~A.}\andname{}\textsc{Guthrie L.},
  \guilo{}Lexical Disambiguation using simulated annealing\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the International Conference of
  Computational Linguistics, COLING'92}, Nantes, France, 23-28 ao�t 1992,
  \pagesname{} 359-365.

\bibitem[DIN~98]{DINI98}
\textsc{Dini L.}, \textsc{Di-Tomaso V.}\andname{}\textsc{Segond F.},
  \guilo{}Error Driven Word Sense Disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de COLING/ACL98}, Montr�al, Canada, 1998,
  \pagesname{} 320-324.

\bibitem[DIN~00]{DINI99}
\textsc{Dini L.}, \textsc{Di-Tomaso V.}\andname{}\textsc{Segond F.},
  \guilo{}GINGER II: an example-driven word sense disambiguator\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, special issue on Senseval},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, April 2000,  \pagesname{} 121-126.

\bibitem[ELL~00]{Ellman00}
\textsc{Ellman J.}, \textsc{Klincke I.}\andname{}\textsc{Tait J.}, \guilo{}Word
  Sense Disambiguation by Information Filtering and Extraction\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 127-134.

\bibitem[FEL~98]{FELDBAUM98}
\textsc{Fellbaum C.}, \textit{WordNet: An Electronic Lexical Database},
\newblock MIT Press, Cambridge (MA), 1998.

\bibitem[{\sc GENELEX}~94]{Genelex}
\textsc{{\sc genelex} C.}, \guilo{}Projet EUREKA GENELEX. Rapport sur la couche
  s�mantique\guilf{},
\newblock ASSTRIL, Gsi-Erli, IBM France, SEMA GROUP, 2.1 \editionname{}, 30
  septembre 1994.

\bibitem[Gsi94]{Erli}
Gsi Erli, France, \guilo{}Le dictionnaire AlethDic\guilf{}, 1.5.4
  \editionname{}, 15 d�cembre 1994.

\bibitem[GUT~91]{GuthrieAl91}
\textsc{Guthrie J.~A.}, \textsc{Guthrie L.}, \textsc{Wilks
  Y.}\andname{}\textsc{Aidinejad H.}, \guilo{}Subject-dependent co-occurrence
  and word sense disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 29th Annual Meeting of the
  Association for Computational Linguistics}, Berkeley, Californie, �tats-Unis,
  18-21 juin 1991,  \pagesname{} 146-152.

\bibitem[HAW~00]{HawkinsAl00}
\textsc{Hawkins P.}\andname{}\textsc{Nettleton D.}, \guilo{}Large Scale WSD
  Using Learning Applied to SENSEVAL\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 135-140.

\bibitem[IDE~95]{Ide93}
\textsc{Ide N.}\andname{}\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}Knowledge extraction from
  machine-readable dictionnaries: an evaluation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{In P. Steffens (Ed.), Machine Translation and the
  Lexicon}, Berlin, 1995,  \pagesname{} 19-34.

\bibitem[IDE~98]{VERONISIDE98}
\textsc{Ide N.}\andname{}\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}Introduction to the
  Special Issue on Word Sense Disambiguation: The State of the Art\guilf{},
\newblock \textit{Computational Linguistics}, \volumename\ 24, \numbername\ 1,
  1998.

\bibitem[KIL~98]{Kilgariff98}
\textsc{Kilgarriff A.}, \guilo{}SENSEVAL: An Exercise in Evaluating Word Sense
  Disambiguation Programs\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de First International Conference on Language
  Ressources and Evaluation}, Grenada, Spain, 1998,  \pagesname{} 581-585.

\bibitem[KIL~99]{Kilgarriff99}
\textsc{Kilgarriff A.}, \guilo{}Gold standard datasets for evaluating word
  sense disambiguation programs\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 33, \numbername\
  2, 1999.

\bibitem[KLA~90]{Klavans90}
\textsc{Klavans J.}, \textsc{Chodorrow M.}\andname{}\textsc{Wachholder N.},
  \guilo{}From dictionnary to knowledge base via taxonomy\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de 6th conference of the UW centre for the
  new OED}, Waterloo, Canada, 1990,  \pagesname{} 110-132.

\bibitem[LES~86]{Lesk86}
\textsc{Lesk M.}, \guilo{}Automated Sense Disambiguation Using Machine-readable
  Dictionaries: How to Tell a Pine Cone from an One Cream Cone\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 1986 SIGDOC Conference},
  Toronto, Canada, June 1986,  \pagesname{} 24-26.

\bibitem[LIT~00]{Litkowski00}
\textsc{Litkowski K.~C.}, \guilo{}Senseval: The CL Research Experience\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 153-158.

\bibitem[LUX~99]{LUX99}
\textsc{Lux V.}, \textsc{Jean C.}\andname{}\textsc{Segond F.}, \guilo{}WSD
  evaluation and the looking glass\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes TALN 99}, Cargese, Corse, juillet 1999.

\bibitem[MEN~93]{MenonAl93}
\textsc{Menon B.}\andname{}\textsc{Modiano N.}, \guilo{}Eagles. Lexicon
  Architecture\guilf{},
\newblock \technicalreportname{}, octobre 1993.

\bibitem[MIC~00]{Michiels2000}
\textsc{Michiels A.}, \guilo{}New Developments in the DEFI Matcher\guilf{},
\newblock \textit{International Journal of Lexicography}, \volumename\ 13,
  \numbername\ 3, 2000,  \pagesname{} 151-168.

\bibitem[PRO~78]{LDOCE78}
\textsc{Procter P.}\andname{}\textsc{Ilson R.}, \editornames{}, \textit{Longman
  dictionary of contemporary English},
\newblock Longman Harlow, Essex, 1978.

\bibitem[RES~95]{Resnik95}
\textsc{Resnik P.}, \guilo{}Disambiguating Noun Groupings with Respect to
  WordNet Senses\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the Third Workshop on Very Large
  Corpora}, Cambridge, Massachusets, USA, 1995,  \pagesname{} 54-68.

\bibitem[SEG~97]{Segond97}
\textsc{Segond F.}, \textsc{Schiller A.}, \textsc{Grefenstette
  G.}\andname{}\textsc{Chanod J.-P.}, \guilo{}An Experiment in Semantic Tagging
  using Hidden Markov Model Tagging\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes du ACL-EACL Workshop about lexical semantic},
  Madrid, 1997,  \pagesname{} 78-81.

\bibitem[SEG~00a]{Segond2000b}
\textsc{Segond F.}, \guilo{}Framework and Results for French\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, special issue on Senseval},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, April 2000,  \pagesname{} 40-60.

\bibitem[SEG~00b]{Segond2000}
\textsc{Segond F.}, \textsc{Aimelet E.}\andname{}\textsc{Lux V.},
  \guilo{}Dictionary-driven semantic look-up\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, Special Issue on SENSEVAL},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, 2000,  \pagesname{} 193-197.

\bibitem[SUS~93]{Sussna93}
\textsc{Sussna M.}, \guilo{}Word Sense Disambiguation for Free-text Indexing
  Using a Massive Semantic Network\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the Second International Conference
  on Information and Knowledge Base Management, CIKM'93}, Arlington, Virginie,
  E-U, 1993,  \pagesname{} 67-74.

\bibitem[VIE~99]{VIEGAS99}
\textsc{Viegas E.}, \guilo{}The Manifesto of Large-scale Semantic Lexicon
  Acquisition\guilf{},
\newblock \textit{Traitement Automatique des Langues, Special Issue on
  Multilingual Processing}, \volumename\ 40, \numbername\ 1, 1999,
  \pagesname{} 27-53.

\bibitem[V�R~90]{VeronisIde90}
\textsc{V�ronis J.}\andname{}\textsc{Ide N.}, \guilo{}Word Sense Disambiguation
  with Very Large Neural Networks Extracted from Machine Readable
  Dictionaries\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{13th International Conference on Computational
  Linguistics COLING'90}, Helsinki, Finland, 1990,  \pagesname{} 389-394.

\bibitem[V�R~98a]{VeronisT98}
\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}A study of polysemy judgements and inter-annotator
  agreement\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Programme and Advanced Papers of Senseval
  Workshop}, Herstmonceux Castle, England, 1998,  \pagesname{} 2-4.

\bibitem[V�R~98b]{VERONIS98}
\textsc{V�ronis J.}\andname{}\textsc{Ide N.}, \guilo{}Introduction to the
  Special Issue on Word Sense Disambiguation: The State of the Art\guilf{},
\newblock \textit{Computational Linguistics}, \volumename\ 24, \numbername\ 1,
  1998.

\bibitem[WIL~90]{WilksAl90}
\textsc{Wilks Y.}, \textsc{Fass D.}, \textsc{Guo C.-M.}, \textsc{MacDonald
  J.~E.}, \textsc{Plate T.}\andname{}\textsc{Slator B.~A.}, \guilo{}Providing
  Machine Tractable Dictionary Tools\guilf{},
\newblock \Inname{} \textsc{Pustejovski J.}, \editorname{}, \textit{Semantics
  and the Lexicon}, MIT Press, 1990.

\bibitem[WIL~98]{WILKS98}
\textsc{Wilks Y.}\andname{}\textsc{Stevenson M.}, \guilo{}Word Sense
  Disambiguation using Optimised Combinations of Knowledge Sources\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de COLING/ACL98}, Montr�al, Canada, 1998,
  \pagesname{} 1398-1403.

\bibitem[YAR~95]{YAROWSKI95}
\textsc{Yarowsky D.}, \guilo{}Unsupervised word sense disambiguation method
  rivalizing supervised methods\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de ACL 95}, Cambridge, Massachusetts, 1995,
  \pagesname{} 189-196.

\end{thebibliography}

%\bibliography{BrunJacquemSegond}
\end{document}
cs0506049.extracted_bib
\begin{thebibliography}{}

\bibitem[AKR~92]{AKROYD92}
\textsc{Akroyd R.}, \guilo{}Markup for the Oxford-Hachette French
  dictionary\guilf{},
\newblock Rapport technique, septembre 1992, Oxford University Press.

\bibitem[A�T~97]{Ait97}
\textsc{A�t-Mokhtar S.}\andname{}\textsc{Chanod J.-P.}, \guilo{}Subject and
  Object Dependency Extraction Using Finite-State Transducers.\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes du Workshop on automatic Information
  Extraction and the Building of Lexical Semantic Resources, ACL}, Madrid,
  Espagne, 1997,  \pagesname{} 71-77.

\bibitem[BRU~00]{BRUN2000}
\textsc{Brun C.}, \guilo{}A Client/Server Architecture for Word Sense
  Disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de la 18th International Conference on
  Computational Linguistics (COLING'2000)}, Saarbr�cken, Allemagne, 31 juillet
  - 4 ao�t 2000,  \pagesname{} 132-138.

\bibitem[BRU~01]{CBFS2000}
\textsc{Brun C.}\andname{}\textsc{Segond F.}, \guilo{}Semantic encoding of
  electronic documents\guilf{},
\newblock \textit{International Journal of Corpus Linguistic}, \volumename\ 6,
  \numbername\ 1, 2001,
\newblock � para�tre.

\bibitem[CAR~00]{CarrollAl00}
\textsc{Carroll J.}\andname{}\textsc{McCarthy D.}, \guilo{}Word Sense
  Disambiguation Using Automatically Acquired Verbal Preferences\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 109-114.

\bibitem[CHO~85]{Chod85}
\textsc{Chodorrow M.}, \textsc{Byrd R.~J.}\andname{}\textsc{E.Heidorn G.},
  \guilo{}Extracting semantic hierarchies from a large on-line
  dictionary\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the
  Association for Computational Linguistics}, Chicago, 1985,  \pagesname{}
  299-304.

\bibitem[COR~94]{OHFD94}
\textsc{Corr�ard M.-H.}\andname{}\textsc{Grundy V.}, \editornames{},
  \textit{Oxford-Hachette French Dictionary},
\newblock Oxford-Hachette, Paris, 1994.

\bibitem[COW~92]{CowieAl92}
\textsc{Cowie J.}, \textsc{Guthrie J.~A.}\andname{}\textsc{Guthrie L.},
  \guilo{}Lexical Disambiguation using simulated annealing\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the International Conference of
  Computational Linguistics, COLING'92}, Nantes, France, 23-28 ao�t 1992,
  \pagesname{} 359-365.

\bibitem[DIN~98]{DINI98}
\textsc{Dini L.}, \textsc{Di-Tomaso V.}\andname{}\textsc{Segond F.},
  \guilo{}Error Driven Word Sense Disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de COLING/ACL98}, Montr�al, Canada, 1998,
  \pagesname{} 320-324.

\bibitem[DIN~00]{DINI99}
\textsc{Dini L.}, \textsc{Di-Tomaso V.}\andname{}\textsc{Segond F.},
  \guilo{}GINGER II: an example-driven word sense disambiguator\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, special issue on Senseval},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, April 2000,  \pagesname{} 121-126.

\bibitem[ELL~00]{Ellman00}
\textsc{Ellman J.}, \textsc{Klincke I.}\andname{}\textsc{Tait J.}, \guilo{}Word
  Sense Disambiguation by Information Filtering and Extraction\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 127-134.

\bibitem[FEL~98]{FELDBAUM98}
\textsc{Fellbaum C.}, \textit{WordNet: An Electronic Lexical Database},
\newblock MIT Press, Cambridge (MA), 1998.

\bibitem[{\sc GENELEX}~94]{Genelex}
\textsc{{\sc genelex} C.}, \guilo{}Projet EUREKA GENELEX. Rapport sur la couche
  s�mantique\guilf{},
\newblock ASSTRIL, Gsi-Erli, IBM France, SEMA GROUP, 2.1 \editionname{}, 30
  septembre 1994.

\bibitem[Gsi94]{Erli}
Gsi Erli, France, \guilo{}Le dictionnaire AlethDic\guilf{}, 1.5.4
  \editionname{}, 15 d�cembre 1994.

\bibitem[GUT~91]{GuthrieAl91}
\textsc{Guthrie J.~A.}, \textsc{Guthrie L.}, \textsc{Wilks
  Y.}\andname{}\textsc{Aidinejad H.}, \guilo{}Subject-dependent co-occurrence
  and word sense disambiguation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 29th Annual Meeting of the
  Association for Computational Linguistics}, Berkeley, Californie, �tats-Unis,
  18-21 juin 1991,  \pagesname{} 146-152.

\bibitem[HAW~00]{HawkinsAl00}
\textsc{Hawkins P.}\andname{}\textsc{Nettleton D.}, \guilo{}Large Scale WSD
  Using Learning Applied to SENSEVAL\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 135-140.

\bibitem[IDE~95]{Ide93}
\textsc{Ide N.}\andname{}\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}Knowledge extraction from
  machine-readable dictionnaries: an evaluation\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{In P. Steffens (Ed.), Machine Translation and the
  Lexicon}, Berlin, 1995,  \pagesname{} 19-34.

\bibitem[IDE~98]{VERONISIDE98}
\textsc{Ide N.}\andname{}\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}Introduction to the
  Special Issue on Word Sense Disambiguation: The State of the Art\guilf{},
\newblock \textit{Computational Linguistics}, \volumename\ 24, \numbername\ 1,
  1998.

\bibitem[KIL~98]{Kilgariff98}
\textsc{Kilgarriff A.}, \guilo{}SENSEVAL: An Exercise in Evaluating Word Sense
  Disambiguation Programs\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de First International Conference on Language
  Ressources and Evaluation}, Grenada, Spain, 1998,  \pagesname{} 581-585.

\bibitem[KIL~99]{Kilgarriff99}
\textsc{Kilgarriff A.}, \guilo{}Gold standard datasets for evaluating word
  sense disambiguation programs\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 33, \numbername\
  2, 1999.

\bibitem[KLA~90]{Klavans90}
\textsc{Klavans J.}, \textsc{Chodorrow M.}\andname{}\textsc{Wachholder N.},
  \guilo{}From dictionnary to knowledge base via taxonomy\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de 6th conference of the UW centre for the
  new OED}, Waterloo, Canada, 1990,  \pagesname{} 110-132.

\bibitem[LES~86]{Lesk86}
\textsc{Lesk M.}, \guilo{}Automated Sense Disambiguation Using Machine-readable
  Dictionaries: How to Tell a Pine Cone from an One Cream Cone\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the 1986 SIGDOC Conference},
  Toronto, Canada, June 1986,  \pagesname{} 24-26.

\bibitem[LIT~00]{Litkowski00}
\textsc{Litkowski K.~C.}, \guilo{}Senseval: The CL Research Experience\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities}, \volumename\ 34, \numbername\
  1-2, avril 2000,  \pagesname{} 153-158.

\bibitem[LUX~99]{LUX99}
\textsc{Lux V.}, \textsc{Jean C.}\andname{}\textsc{Segond F.}, \guilo{}WSD
  evaluation and the looking glass\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes TALN 99}, Cargese, Corse, juillet 1999.

\bibitem[MEN~93]{MenonAl93}
\textsc{Menon B.}\andname{}\textsc{Modiano N.}, \guilo{}Eagles. Lexicon
  Architecture\guilf{},
\newblock \technicalreportname{}, octobre 1993.

\bibitem[MIC~00]{Michiels2000}
\textsc{Michiels A.}, \guilo{}New Developments in the DEFI Matcher\guilf{},
\newblock \textit{International Journal of Lexicography}, \volumename\ 13,
  \numbername\ 3, 2000,  \pagesname{} 151-168.

\bibitem[PRO~78]{LDOCE78}
\textsc{Procter P.}\andname{}\textsc{Ilson R.}, \editornames{}, \textit{Longman
  dictionary of contemporary English},
\newblock Longman Harlow, Essex, 1978.

\bibitem[RES~95]{Resnik95}
\textsc{Resnik P.}, \guilo{}Disambiguating Noun Groupings with Respect to
  WordNet Senses\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the Third Workshop on Very Large
  Corpora}, Cambridge, Massachusets, USA, 1995,  \pagesname{} 54-68.

\bibitem[SEG~97]{Segond97}
\textsc{Segond F.}, \textsc{Schiller A.}, \textsc{Grefenstette
  G.}\andname{}\textsc{Chanod J.-P.}, \guilo{}An Experiment in Semantic Tagging
  using Hidden Markov Model Tagging\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes du ACL-EACL Workshop about lexical semantic},
  Madrid, 1997,  \pagesname{} 78-81.

\bibitem[SEG~00a]{Segond2000b}
\textsc{Segond F.}, \guilo{}Framework and Results for French\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, special issue on Senseval},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, April 2000,  \pagesname{} 40-60.

\bibitem[SEG~00b]{Segond2000}
\textsc{Segond F.}, \textsc{Aimelet E.}\andname{}\textsc{Lux V.},
  \guilo{}Dictionary-driven semantic look-up\guilf{},
\newblock \textit{Computer and the Humanities, Special Issue on SENSEVAL},
  \volumename\ 34, \numbername\ 1-2, 2000,  \pagesname{} 193-197.

\bibitem[SUS~93]{Sussna93}
\textsc{Sussna M.}, \guilo{}Word Sense Disambiguation for Free-text Indexing
  Using a Massive Semantic Network\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Proceedings of the Second International Conference
  on Information and Knowledge Base Management, CIKM'93}, Arlington, Virginie,
  E-U, 1993,  \pagesname{} 67-74.

\bibitem[VIE~99]{VIEGAS99}
\textsc{Viegas E.}, \guilo{}The Manifesto of Large-scale Semantic Lexicon
  Acquisition\guilf{},
\newblock \textit{Traitement Automatique des Langues, Special Issue on
  Multilingual Processing}, \volumename\ 40, \numbername\ 1, 1999,
  \pagesname{} 27-53.

\bibitem[V�R~90]{VeronisIde90}
\textsc{V�ronis J.}\andname{}\textsc{Ide N.}, \guilo{}Word Sense Disambiguation
  with Very Large Neural Networks Extracted from Machine Readable
  Dictionaries\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{13th International Conference on Computational
  Linguistics COLING'90}, Helsinki, Finland, 1990,  \pagesname{} 389-394.

\bibitem[V�R~98a]{VeronisT98}
\textsc{V�ronis J.}, \guilo{}A study of polysemy judgements and inter-annotator
  agreement\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Programme and Advanced Papers of Senseval
  Workshop}, Herstmonceux Castle, England, 1998,  \pagesname{} 2-4.

\bibitem[V�R~98b]{VERONIS98}
\textsc{V�ronis J.}\andname{}\textsc{Ide N.}, \guilo{}Introduction to the
  Special Issue on Word Sense Disambiguation: The State of the Art\guilf{},
\newblock \textit{Computational Linguistics}, \volumename\ 24, \numbername\ 1,
  1998.

\bibitem[WIL~90]{WilksAl90}
\textsc{Wilks Y.}, \textsc{Fass D.}, \textsc{Guo C.-M.}, \textsc{MacDonald
  J.~E.}, \textsc{Plate T.}\andname{}\textsc{Slator B.~A.}, \guilo{}Providing
  Machine Tractable Dictionary Tools\guilf{},
\newblock \Inname{} \textsc{Pustejovski J.}, \editorname{}, \textit{Semantics
  and the Lexicon}, MIT Press, 1990.

\bibitem[WIL~98]{WILKS98}
\textsc{Wilks Y.}\andname{}\textsc{Stevenson M.}, \guilo{}Word Sense
  Disambiguation using Optimised Combinations of Knowledge Sources\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de COLING/ACL98}, Montr�al, Canada, 1998,
  \pagesname{} 1398-1403.

\bibitem[YAR~95]{YAROWSKI95}
\textsc{Yarowsky D.}, \guilo{}Unsupervised word sense disambiguation method
  rivalizing supervised methods\guilf{},
\newblock \Inname{} \textit{Actes de ACL 95}, Cambridge, Massachusetts, 1995,
  \pagesname{} 189-196.

\end{thebibliography}