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Méthode et outils pour la création automatique et l’évaluation de structures de bases lexicales multilingues (symétriques) à lexies et axies: 

Méthode et outils pour la création automatique et l’évaluation de structures de bases lexicales multilingues (symétriques) à lexies et axies Aree TEERAPARBSEREE GETA-CLIPS-IMAG Grenoble, FRANCE Soutenance de thèse, 27 septembre 2005

Bases lexicales multilingues (BDLM): 

Bases lexicales multilingues (BDLM) 3 catégories principales Structure en fourche 1 langue source  n langues cibles ex. JMDict, FeM

Bases lexicales multilingues (BDLM): 

Bases lexicales multilingues (BDLM) Structure pivot naturel n langues sources  n langues cibles une langue naturelle comme pivot ex. Projet EuroWordNet Problème : phénomène contrastif

Bases lexicales multilingues (BDLM): 

Bases lexicales multilingues (BDLM) Structure pivot artificiel n langues sources  n langues cibles un langage artificiel comme pivot ex. Projet Papillon river (en) fleuve (fr) rivière (fr) Avantage Phénomènes contrastifs correctement traités

Bases lexicales multilingues (BDLM): 

Bases lexicales multilingues (BDLM) Structure pivot artificiel n langues sources  n langues cibles un langage artificiel comme pivot ex. Projet Papillon Problème Comment définir le pivot ? Peut-on construire automatiquement une base à pivot artificielle à partir d'informations existantes

Papillon : Base lexicale multilingue: 

Papillon : Base lexicale multilingue But : Construction collaborative d’une grande BDLM

Slide7: 

Papillon : construction des données 1 Phase d’amorçage 2 Phase de contribution Modifications/ Ajouts/ Suppressions Validation Contributions Intégration

Slide8: 

Papillon : construction des données 1 Phase d’amorçage 2 Phase de contribution

Slide9: 

Papillon : construction des données 1 Phase d’amorçage 2 Phase de contribution

Slide10: 

Papillon : construction des données Modifications/ Ajouts/ Suppressions Validation Contributions Intégration 1 Phase d’amorçage 2 Phase de contribution

Slide11: 

Papillon : construction des données 1 Phase d’amorçage Modifications/ Ajouts/ Suppressions Validation Contributions Intégration 2 Phase de contribution

Objectif de la thèse: 

Objectif de la thèse Amorçage automatique d’une BDLM à pivot Qualité raisonnable Utilisable par humain ou machine Correspond aux objectifs du lexicologue et aux ressources disponibles ressources existantes BDLM à pivot

Plan: 

Plan Bases lexicales multilingues Structuration d’une base d’axies Travaux existants Proposition pour la structuration d’axies Expérimentation Évaluation de la qualité d’une base d’axies Proposition des mesures Expérimentation

Problèmes de la construction des BDLM: 

Problèmes de la construction des BDLM Manque de ressources disponibles Non cohérence des ressources disponibles : format de données, richesse des informations, etc. Mise en correspondance de lexies de différentes langues Nécessité pour lexicologue de faire des compromis entre les ressources existantes et la qualité de BDLM créée

Trois volets de problèmes d’amorçage des BDLM: 

Trois volets de problèmes d’amorçage des BDLM Construction initiale des lexies et des axies Récupération de données existantes Intégration des données Création des lexies et des axies à partir des données récupérées Amélioration incrémentale par humain Évaluation de la qualité de BDLM produite

Trois volets de problèmes d’amorçage des BDLM: 

Trois volets de problèmes d’amorçage des BDLM Construction initiale des lexies et des axies Récupération de données existantes  Récupdic [Haï, 1998] Intégration des données Création des lexies et des axies à partir des données récupérées Amélioration incrémentale par humain Évaluation de la qualité de BDLM produite

Exemples des travaux existants pour la structuration des lexies & axies: 

Exemples des travaux existants pour la structuration des lexies & axies Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues [Tanaka & Umemura,1994] Comparaison de vecteurs conceptuels pour distinguer des lexies [Chauché,1990; Lafourcade,2002]

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (1/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (1/5) But : Construire des liens traductionnels entre trois langues Ressources nécessaires : BDLM 1-2-3 Résultat Monolingue langue 1 Monolingue langue 3 Monolingue langue 2 Bilingue L 3-> L 2 Bilingue L 2-> L 1 Bilingue L 2-> L 3 Bilingue L1-> L 2 [Tanaka & Umemura,1994]

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5) Méthode de transfert kyousou JP EN FR [Tanaka & Umemura,1994]

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5) Méthode de transfert competition contest race kyousou JP EN FR [Tanaka & Umemura,1994]

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (2/5) Méthode de transfert competition contest race compétition concours course race hâte kyousou JP EN FR [Tanaka & Umemura,1994] On obtient toutes les relations traductionnelles possibles pour chaque entrée de la langue source

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (3/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (3/5) Méthode de consultation inverse 1 fois match competition contest race ancestry haste compétition concours course race hâte kyousou JP EN FR ? ? On garde : mot dont la traduction est en commun avec mot source On enlève : mot dont aucune traduction n’est en commun avec mot source [Tanaka & Umemura,1994]

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (4/5): 

Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (4/5) Méthode de consultation inverse 2 fois match competition contest race ancestry compétition concours course race kyougi kyousou jinshu senzo JP EN FR [Tanaka & Umemura,1994]

Slide24: 

Avantage Facile à construire Limitations Nécessite plusieurs dicos bilingues Ne fonctionne pas au niveau des lexies Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues (5/5)

Slide25: 

Exemples des travaux existants pour la structuration des lexies & axies Méthode de transfert et consultation inverse de dictionnaires bilingues [Tanaka & Umemura,1994] Comparaison de vecteurs conceptuels pour distinguer des lexies [Chauché,1990; Lafourcade,2002]

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (1/5): 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (1/5) [Chauché 1990, Lafourcade, 2002] Idée : associer un vecteur à chaque lexie, qui code le sens donné par la définition Vecteur : combinaison des vecteurs d’un ensemble de concepts de base (V(Ci)) Ci = un concept feuille d’un thésaurus P.ex : 873 concepts feuilles du thésaurus Larousse V(Ci) = <0, 0, …, 0 , 1 , 0, …, 0>

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (2/5): 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (2/5) Calcul récursif des vecteurs des lexies { V(Ci) } , { mot-concepts} Ensemble initial de VC pour les mots indexés « bootstrap » : combinaison linéaire des concepts, selon l'index VC associés aux lexies 1ère itération VC associés aux mots-vedettes combinaison linéaire des vecteurs des lexies pour chaque mot-vedette n-ième itération

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (3/5): 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (3/5) Comment calculer le vecteur pour une lexie ? P. ex. lexie de « ranger » Définition : « disposer à sa place dans l'ordre » Mots importants : « disposer », « place », « ordre » analyse morpho-syntaxique BD : VC pour les mots « disposer », « place », « ordre », ... VC pour la lexie combinaison linéaire des vecteurs des mots de la définition

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (4/5): 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (4/5) [Chauché 1990, Lafourcade, 2002] DA ("profit" , "profit" ) = 0 DA ("profit" , "benefit" ) = 10 DA ("profit" , "joy" ) = 39 DA ("profit" , "sadness" ) = 65 Comparer la distance thématique entre lexies  Distance angulaire entre 2 vecteurs (DA ) DA (X,Y) = angle (X,Y) ; 0  DA (X,Y)  90 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (5/5): 

Méthode de comparaison de vecteurs conceptuels (5/5) Avantages Fonctionne au niveau lexie Relativement efficace Limitations Nécessite analyseur morpho-syntaxique Besoin d’un index mot-concepts pour initialiser des VC Les VC doivent utiliser les mêmes ensembles de concepts pour pouvoir comparer

Discussion : 

Discussion Chaque méthode nécessite des ressources lexicales spécifiques Chaque méthode a des avantages et des limitations différents Des méthodes peuvent être complémentaires Il est préférable de pouvoir réutiliser ces méthodes existantes

Notre proposition: 

Notre proposition Avantages dépasser limitations d’utilisation de méthode adaptabilité à de nombreuses situations possibles 1 N 3 2 algorithmes de structuration d’axies existantes … Composer arbitrairement les algorithmes de structuration d’axies pour créer un BDLM de meilleure qualité possible selon les ressources disponibles

Notre contribution: 

Notre contribution Idée : appliquer des techniques de génie logiciel Réalisation : Jeminie : canevas logiciel (framework) modulaire et adaptable

Jeminie: 

Jeminie Trois fonctions principales Préparation des données Production et filtrage d’axies Évaluation de la qualité de la base d’axies produites Trois types d’utilisateur Linguiste Programmeur Utilisateur de base de données

Jeminie : architecture globale: 

Jeminie : architecture globale linguiste M1 Noyau de programme M2 Mn Interpréteur de processus processus de structuration Persistance O/R Base de données utilisateur programmeur

Jeminie : architecture globale: 

Jeminie : architecture globale linguiste M1 Noyau de programme M2 Mn Interpréteur de processus processus / mesure de qualtié Persistance O/R Base de données utilisateur Interpréteur de mesure de qualité programmeur - Modèle de données - Outils de base, p. ex. Connexion à l’analyseur morpho-syntaxique Connexion à la base de données Importation de dictionnaires

Jeminie : architecture globale: 

Jeminie : architecture globale linguiste M1 Noyau de programme M2 Mn Interpréteur de processus processus de structuration Persistance O/R Base de données utilisateur programmeur Module est une implémentation d’un algorithme de structuration d’axies

Jeminie : architecture globale: 

Jeminie : architecture globale linguiste M1 Noyau de programme M2 Mn Interpréteur de processus processus de structuration Persistance O/R Base de données utilisateur programmeur Module est une implémentation d’un algorithme de structuration d’axies Jeminie peut être étendu en développant de nouveaux modules

Module de structuration d’axie: 

Module de structuration d’axie Public interface AxieCreator { void updateAxieDatabase(AxieDatabaseContext context, List parameters) boolean checkAxieCreatorParameters (List parameters) } updateAxieDatabase : implémente un nouvel algorithme AxieDatabaseContext : indique la base lexicale à modifier Parameters : indique les ressources utilisées par l’algorithme, ou les informations supplémentaires selon l’algorithme

Jeminie : comment ça marche: 

Jeminie : comment ça marche Processus entrée Base de données lexies & axies entrée / sortie Jeminie M1 Noyau de programme M2 M3 Mn Interpréteur de processus exécuter Processus est une séquence d’exécutions de modules de structuration d’axies

Jeminie : comment ça marche: 

Jeminie : comment ça marche Processus entrée Base de données lexies & axies entrée / sortie Jeminie M1 Noyau de programme M2 M3 Mn Interpréteur de processus exécuter

Jeminie : comment ça marche: 

Jeminie : comment ça marche Base de données lexies & axies entrée / sortie Jeminie M1 Noyau de programme M2 M3 Mn Interpréteur de processus exécuter

Exemple de modules implémentés (1/3): 

kyousou competition Exemple de modules implémentés (1/3) Nom : BlingTransfertAxieCreator Paramètres : Dico L1L2, Dico L2L3, Base d’axies (BDa ) Résultat : de nouvelles axies créées par la méthode de transfert ajoutées dans BDa race concours course

Exemple de modules implémentés (2/3): 

Exemple de modules implémentés (2/3) Nom : BlingTransfertInverseAxieCreator Paramètres : Dico L1L2, Dico L2L3, Dico L3L2, Dico L2L1, Base d’axie (BDa ) Résultat : de nouvelles axies créées par la méthode de transfert et consultation inverse ajoutées dans BDa kyousou competition concours course

Exemple de modules implémentés (3/3): 

Exemple de modules implémentés (3/3) Nom : VCAxieFilter Paramètres : Base d’axie (BDa ) , seuil pour la distance angulaire maximale Résultat : base BDa modifiée par la méthode de comparaison de vecteurs conceptuels 2 lexies X Y On enlève l’axie où DA (X,Y) > un seuil > 2 lexies X Y On enlève l’axie où la distance angulaire moyenne > un seuil Z

Slide46: 

Plan Bases lexicales multilingues Structuration d’axies Travaux existants Proposition pour la structuration d’axies Expérimentation Évaluation de la qualité d’axies Proposition des mesures Expérimentation

Expérimentation : données: 

Expérimentation : données Données monolingues <HTML><HEAD><TITLE>Pisang generated page for GETDEF</TITLE></HEAD><link rel="stylesheet" href="http://www.lirmm.fr/~lafourca/style.css" type="text/css"><BODY bgcolor="#fffffe"><b>Warning : server learning since the 7/8/2002 at 11:20:10 </b><p><SERVICE-RESULT> <B><VED>inexpiable</VED></B> <BR><I> with 5 parts </I><blockquote> <B><SUBVED>inexpiable.3</SUBVED></B> <I>as</I> <def>#s=2# Que rien n'apaise. ( Haine inexpiable ) .</def> <font color="#888888" size="3"><code>[<src>HDL</src> <i>the 3/12/2001 at 20:55:51</i>]</code></font> <BR> 100015787,artifact,n 100015787,artefact,n 100016679,article,n 100016840,psychological feature,n 100016993,abstraction,n 100017218,cognition,n 100017218,knowledge,n 100015787,a man-made object taken as a whole 100016679,one of a class of artifacts 100016840,a feature of the mental life of a living organism 100016993,a general concept formed by extracting common features from specific examples 100017218,the psychological result of perception and learning and reasoning Donnée de Lirmm Royal Institute WordNet

Expérimentation : données: 

Expérimentation : données Données monolingues html texte <lexie d:id="poème.3"> <headword>poème</headword> <pos>n.m.</pos> <semantic-formula> texte de poésie </semantic-formula> <more-info> <resource name= "LAR"> </resource> </more-info> </lexie> xml Papillon

Expérimentation : données: 

Expérimentation : données Données bilingues xml html <volume name="oxford_mini" source-language="fra" target-language="eng"> <dict-entry> <entry>absent</entry> <pos>a.</pos> <translation>absent</translation> </dict-entry> </volume> xml

Jeminie : Préparation des données: 

Jeminie : Préparation des données InitLexieSimple(Dico.xml, BDa, fr) <lexie d:id="poème.3"> <headword>poème</headword> <pos>n.m.</pos> <semantic-formula> texte de poésie </semantic-formula> <government-pattern> <mod><actor/></mod> </government-pattern> <more-info> <resource name= "LAR"> </resource> </more-info> </lexie> Créer une lexie avec information minimale Mot-vedette Partie de discours Définition Ressource Langue Base BDa

Jeminie : Préparation des données: 

Jeminie : Préparation des données Créer des vecteurs conceptuels associés à chaque lexie Indexation entre mots et concepts BD VC Base de vecteurs initiaux BD lexies Analyser la définition de chaque lexie InitLexieVC(BD-VC, BDa, fr) Liste des mots dans la définition de chaque lexie Calculer d’un VC associé à cette lexie BDa lexie +vecteur Analyseur morpho-syntaxique

Jeminie : Préparation des données: 

Jeminie : Préparation des données Créer des vecteurs conceptuels associés à chaque lexie Indexation entre mots et concepts BD VC Base de vecteurs initiaux BD lexies Analyser la définition de chaque lexie InitLexieVC(BD-VC, BDa, fr) Liste des mots dans la définition de chaque lexie Calculer d’un VC associé à cette lexie BDa lexie +vecteur Analyseur morpho-syntaxique

Jeminie : Préparation des données: 

Jeminie : Préparation des données Créer des vecteurs conceptuels associés à chaque lexie Indexation entre mots et concepts BD VC Base de vecteurs initiaux BD lexies Analyser la définition de chaque lexie InitLexieVC(BD-VC, BDa, fr) Liste des mots dans la définition de chaque lexie Calculer d’un VC associé à cette lexie BDa lexie +vecteur Analyseur morpho-syntaxique

Jeminie : Préparation des données: 

Jeminie : Préparation des données Créer des vecteurs conceptuels associés à chaque lexie Indexation entre mots et concepts BD VC Base de vecteurs initiaux BD lexies Analyser la définition de chaque lexie InitLexieVC(BD-VC, BDa, fr) Liste des mots dans la définition de chaque lexie Calculer d’un VC associé à cette lexie BDa lexie +vecteur Analyseur morpho-syntaxique Nécessite

Expérimentation : méthodes: 

Expérimentation : méthodes Structuration d’une BDLM de 3 langues : FR,EN,TH 3 méthodes Création : méthode de transfert Création : méthode de transfert et consultation inverse Filtrage : méthode de comparaison des VC 4 processus : Transfert  BDLM 1 TransfertInverse  BDLM 2 Transfert+FVC  BDLM 3 TransfertInverse+FVC  BDLM 4

Exemples des BDLM: 

Exemples des BDLM Une lexie du mot l’anglais : transfer

Slide57: 

Plan Bases lexicales multilingues Structuration d’axies Travaux existants Proposition pour la structuration d’axies Expérimentation Évaluation de la qualité d’axies Proposition des mesures Expérimentation

Proposition des critères d’évaluation la qualité d’une BDLM produite: 

Proposition des critères d’évaluation la qualité d’une BDLM produite Critère basé sur une référence Critère structural Critère vectoriel

Critère basé sur une référence: 

Critère basé sur une référence [ Hovy et al. 2002 ; Papineni et al. 2002 ] Qualité   Q-rappel  Q-précision 

Critère structural: 

Critère structural [Teeraparbseree, 2004] Qualité   Q-lexiecorrecte 

Critère vectoriel : 

Critère vectoriel La distance moyenne entre les vecteurs conceptuels des lexies liées à une même axie Mesure Qualité   distance  [Teeraparbseree, 2004]

Slide62: 

linguiste M1 Noyau de programme M2 Mn Interpréteur de processus processus de structuration / d’évaluation Persistance O/R Base de données utilisateur Q1 Q2 Qn Interpréteur de Stratégie d’évaluation programmeur Ajouter la partie d’évaluation dans Jeminie

Slide63: 

Chaque critère = un module logiciel Chaque module retourne une valeur numérique Qi Base de données lexies & axies public interface AxieEvaluation { boolean checkAxieEvaluationParameters (List parameters); float getQualityValue(AxieDatabaseContext context, List parameters); } Approche similaire à celle de la structuration

Discussion: 

Discussion Chaque critère évalue une dimension différente d’une BDLM Il est très difficile (impossible ?) de maximiser simultanément tous les critères, avec les méthodes de structuration d’axies disponibles P. ex. TraInverse augmente la précision, mais diminue le rappel Donc il est nécessaire au lexicologue de faire un choix : Des critères qui l’intéressent De l’importance relative qu’il accorde aux critères

Critère global: 

Critère global Notre proposition Q n’est pas une mesure absolue (pas d’unité..) Mais est utile pour comparer la qualité de 2 BDLM

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple La précision et la qualité de la structure des axies, du point de vue des lexies FR, EN et TH

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple les processus 1 et 2 ont une structure d’axies assez mauvaise, car les méthodes fonctionnent au niveau des mots, et pas au niveau des lexies. Précision avec transfert-inverse > transfert simple

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (Fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple Processus 3 et 4 : utilisent FVC en plus la précision est améliorée la structure est très significativement améliorée car FVC fonctione au niveau des lexies

Exemple d’évaluation: 

Exemple d’évaluation BDLM 1 BDLM 4 BDLM 3 BDLM 2 Données monolingues : WordNet (en), Donnée de Lirmm (Fr), Royal Institute (th) Données bilingues : Oxford mini FREN de 100 traductions So Sethaputra ENTH Base de référence entre EN-FR de 3300 axies + vérification humain pour le thaï Pas d’évaluation Q-rappel pour cet exemple Combiner les techniques de structuration et de filtrage permet d’améliorer significativement la qualité des bases produites

Remarques: 

Remarques Q-precision choisi comme critère important  Il vaut mieux utiliser la traduction inverse, que la traduction simple Si on avait pu mesurer le rappel et le choisi comme critère important  Prédiction : la traduction simple aurait eu une meilleure mesure de rappel que la traduction bilingue inverse La mesure de la qualité d’une BDLM est subjective, dépend des objectifs d’un lexicolgue exprimé sous la forme du choix des critères, et des poids.  Intérêt de notre approche modulaire et extensible pour la mesure de qualité

Conclusion: 

Conclusion Problématique Problème : automatisation de structuration et d’évaluation des lexies et axies Proposition Conception d’un système de structuration et d’évaluation des lexies et axies Réalisation de la plate-forme Jeminie Composition flexible des techniques Similarité entre la structuration et l’évaluation Expérimentation Création des BDLM de 3 langues : FR, EN, TH

Recherches futures: 

Recherches futures Trouver des nouvelles techniques pour la structuration qui fonctionnent au niveau des lexies Intégrer au système une IHM pour manipuler des données (lexies et axies) Offrir plus de possibilité aux linguistes pour s’exprimer sur la façon de manipuler le système Étude sur les méthodes de décision multicritères pour assister le lexicographe dans le choix des techniques de construction et d’évaluation, et pour guider leur composition

Slide76: 

Merci

Slide77: 

FIN

Slide78: 

Composition de modules de création d’axies pour créer ou filtrer des axies Composition de modules de critères pour évaluer la qualité des axies Processus itératif pour l’amorçage Fin de l’amorçage

PRODUCDIC : Opérations de base (1/4): 

[Hai, 1998] PRODUCDIC : Opérations de base (1/4) Sélection Extraction Regroupement Inverse Enchaînement Combinaison parallèle Combinaison en étoile

PRODUCDIC : Opérations de base (2/4): 

PRODUCDIC : Opérations de base (2/4) sélection extraction love(n) amour love(v) aimer love(n) amour love(v) aimer regroupement inverse [Hai, 1998]

PRODUCDIC : Opérations de base (3/4): 

PRODUCDIC : Opérations de base (3/4) enchaînement paquet : (A1) packet, parcel; bundle (A2) packet, pack; bag, parcel combinaison parallèle combinaison en étoile [Hai, 1998]

Slide82: 

PRODUCDIC : Opérations de base (4/4) Avantage Facile à construire Limitations Ne fonctionne pas au niveau des lexies Certaines opérations sont plus préférables dans l’étape de la préparation des données par.ex. la sélection, l’extraction, le regroupement, et l’inversion

Exemples des BDLM (2/2): 

Exemples des BDLM (2/2) Une lexie de mot l’anglais : arrest

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