Demonette2 - Une base de données dérivationnelle du français à grande échelle : premiers résultats - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2019

Demonette2 \textendash A large scale derivational database for French: first results

Demonette2 - Une base de données dérivationnelle du français à grande échelle : premiers résultats

Abstract

This paper presents the design and development of Demonette2, a large-scale derivational database of French, developed as part of the ANR Démonext project (ANR-17-CE23-0005). It describes the objectives of the project, the structure of the database and presents the first results of the project, focusing on the question of the semantic encoding of lexical units and their relationships.
Cet article présente la conception et le développement de Demonette2, une base de données dérivationnelle à grande échelle du français, développée dans le cadre du projet ANR Démonext (ANR-17-CE23-0005). L’article décrit les objectifs du projet, la structure de la base et expose les premiers résultats du projet, en mettant l’accent sur un enjeu crucial : la question du codage sémantique des entrées et des relations.
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Dates and versions

hal-02567772 , version 1 (25-09-2020)

Licence

Attribution - NonCommercial - NoDerivatives - CC BY 4.0

Identifiers

  • HAL Id : hal-02567772 , version 1

Cite

Fiammetta Namer, Lucie Barque, Olivier Bonami, Pauline Haas, Nabil Hathout, et al.. Demonette2 - Une base de données dérivationnelle du français à grande échelle : premiers résultats. 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2019, Toulouse, France. pp.233-244. ⟨hal-02567772⟩
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