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MOR Digital: The Advent of a New Lexicographical Portuguese Project
In: eLex 2021 - Seventh biennial conference on electronic lexicography ; https://hal.inria.fr/hal-03195362 ; eLex 2021 - Seventh biennial conference on electronic lexicography, Jul 2021, Brno, Czech Republic ; https://elex.link/elex2021/ (2021)
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MORDigital: The Advent of a New Lexicographical Portuguese Project
In: eLex 2021 - Seventh biennial conference on electronic lexicography ; https://hal.inria.fr/hal-03195362 ; eLex 2021 - Seventh biennial conference on electronic lexicography, Jul 2021, Brno, Czech Republic ; https://elex.link/elex2021/ (2021)
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MORDigital ; The advent of a new lexicographical portuguese project
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Modelling Etymology in LMF/TEI: The 'Grande Dicionário Houaiss da Língua Portuguesa' Dictionary as a Use Case. ...
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Modelling Etymology in LMF/TEI: The 'Grande Dicionário Houaiss da Língua Portuguesa' Dictionary as a Use Case. ...
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Modelling Etymology in LMF/TEI: The Grande Dicionário Houaiss da Língua Portuguesa Dictionary as a Use Case
In: LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.inria.fr/hal-02618067 ; LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference, May 2020, Marseille, France ; http://www.lrec-conf.org (2020)
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Standard-based Lexical Models for Automatically Structured Dictionaries ; Modèles lexicaux standardisés pour les dictionnaires à structure automatique
Khemakhem, Mohamed. - : HAL CCSD, 2020
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153438 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Paris, 2020. English (2020)
Abstract: Dictionaries could be considered as the most comprehensive reservoir of human knowledge, which carry not only the lexical description of words in one or more languages, but also the common awareness of a certain communityabout every known piece of knowledge in a time frame. Print dictionaries are the principle resources which enable the documentation and transfer of such knowledge. They already exist in abundant numbers, while new onesare continuously compiled, even with the recent strong move to digital resources.However, a majority of these dictionaries, even when available digitally, is still not fully structured due to the absence of scalable methods and techniques that can cover the variety of corresponding material. Moreover, the relatively few existing structured resources present limited exchange and query alternatives, given the discrepancy of their data models and formats.In this thesis we address the task of parsing lexical information in print dictionaries through the design of computer models that enable their automatic structuring. Solving this task goes hand in hand with finding a standardised output for these models to guarantee a maximum interoperability among resources and usability for downstream tasks.First, we present different classifications of the dictionaric resources to delimit the category of print dictionaries we aim to process. Second, we introduce the parsing task by providing an overview of the processing challengesand a study of the state of the art. Then, we present a novel approach based on a top-down parsing of the lexical information. We also outline the archiecture of the resulting system, called GROBID-Dictionaries, and the methodology we followed to close the gap between the conception of the system and its applicability to real-world scenarios.After that, we draw the landscape of the leading standards for structured lexical resources. In addition, we provide an analysis of two ongoing initiatives, TEI-Lex-0 and LMF, that aim at the unification of modelling the lexical information in print and electronic dictionaries. Based on that, we present a serialisation format that is inline with the schemes of the two standardisation initiatives and fits the approach implemented in our parsing system.After presenting the parsing and standardised serialisation facets of our lexical models, we provide an empirical study of their performance and behaviour. The investigation is based on a specific machine learning setup andseries of experiments carried out with a selected pool of varied dictionaries.We try in this study to present different ways for feature engineering and exhibit the strength and the limits of the best resulting models. We also dedicate two series of experiments for exploring the scalability of our models with regard to the processed documents and the employed machine learning technique.Finally, we sum up this thesis by presenting the major conclusions and opening new perspectives for extending our investigations in a number of research directions for parsing entry-based documents. ; Les dictionnaires peuvent être considérés comme le réservoir le plus compréhensible de connaissances humaines, qui contiennent non seulement la description lexicale des mots dans une ou plusieurs langues, mais aussi la conscience commune d’une certaine communauté sur chaque élément de connaissance connu dans une période de temps donnée. Les dictionnaires imprimés sont les principales ressources qui permettent la documentation et le transfert de ces connaissances. Ils existent déjà en grand nombre, et de nouveaux dictionnaires sont continuellement compilés.Cependant, la majorité de ces dictionnaires dans leur version numérique n’est toujours pas structurée en raison de l’absence de méthodes et de techniques évolutives pouvant couvrir le nombre du matériel croissant et sa variété. En outre, les ressources structurées existantes, relativement peu nombreuses, présentent des alternatives d’échange et de recherche limitées, en raison d’un sérieux manque de synchronisation entre leurs schémas de structure.Dans cette thèse, nous abordons la tâche d’analyse des informations lexicales dans les dictionnaires imprimés en construisant des modèles qui permettent leur structuration automatique. La résolution de cette tâche va depair avec la recherche d’une sortie standardisée de ces modèles afin de garantir une interopérabilité maximale entre les ressources et une facilité d’utilisation pour les tâches en aval.Nous commençons par présenter différentes classifications des ressources dictionnaires pour délimiter les catégories des dictionnaires imprimés sur lesquelles ce travail se focalise. Ensuite, nous définissions la tâche d’analyse en fournissant un aperçu des défis de traitement et une étude de l’état de l’art.Nous présentons par la suite une nouvelle approche basée sur une analyse en cascade de l’information lexicale. Nous décrivons également l’architecture du système résultant, appelé GROBID-Dictionaries, et la méthodologie quenous avons suivie pour rapprocher la conception du système de son applicabilité aux scénarios du monde réel.Ensuite, nous prestons des normes clés pour les ressources lexicales structurées. En outre, nous fournissons une analyse de deux initiatives en cours, TEI-Lex-0 et LMF, qui visent à unifier la modélisation de l’information lexicale dans les dictionnaires imprimés et électroniques. Sur cette base, nous présentons un format de sérialisation conforme aux schémas des deux initiatives de normalisation et qui est assorti à l’approche développée dans notresystème d’analyse lexicale.Après avoir présenté les facettes d’analyse et de sérialisation normalisées de nos modèles lexicaux, nous fournissons une étude empirique de leurs performances et de leurs comportements. L’étude est basée sur une configuration spécifique d’apprentissage automatique et sur une série d’expériences menées avec un ensemble sélectionné de dictionnaires variés. Dans cette étude, nous essayons de présenter différentes manières d’ingénierie des caractéristiques et de montrer les points forts et les limites des meilleurs modèles résultants. Nous consacrons également deux séries d’expériences pour explorer l’extensibilité de nos modèles en ce qui concerne les documents traités et la technique d’apprentissage automatique employée.Enfin, nous clôturons cette thèse en présentant les principales conclusions et en ouvrant de nouvelles perspectives pour l’extension de nos investigations dans un certain nombre de directions de recherche pour l’analyse des documents structurés en un ensemble d’entrées.
Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO.INFO-HC]Computer Science [cs]/Human-Computer Interaction [cs.HC]; [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; [INFO]Computer Science [cs]; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; [STAT.ML]Statistics [stat]/Machine Learning [stat.ML]; Analyse; Apprentissage automatique; Automatic structuring; Dictionnaires numérisés; Digitised dictionaries; ISO standard; Lexical models; LMF; Machine learning; Modèles léxicaux; norme ISO; Parsing; Structuration automatique; TEI
URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153438
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153438/file/De%CC%81po%CC%82t%20APRES%20%3E%20ED%20386%20%20%3E%20KHEMAKHEM,%20Mohamed.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03153438/document
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Standard-based lexical models for automatically structured dictionnaries ; Modèles lexicaux standardisés pour les dictionnaires à structure automatique
Khemakhem, Mohamed. - : HAL CCSD, 2020
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03274454 ; Document and Text Processing. Université de Paris, 2020. English. ⟨NNT : 2020UNIP7146⟩ (2020)
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How OCR Performance can Impact on the Automatic Extraction of Dictionary Content Structures
In: 19th annual Conference and Members’ Meeting of the Text Encoding Initiative Consortium (TEI) -What is text, really? TEI and beyond ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02263276 ; 19th annual Conference and Members’ Meeting of the Text Encoding Initiative Consortium (TEI) -What is text, really? TEI and beyond, Sep 2019, Graz, Austria (2019)
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Nénufar: Modelling a Diachronic Collection of Dictionary Editions as a Computational Lexical Resource
In: ELEX 2019: smart lexicography ; https://hal.inria.fr/hal-02272978 ; ELEX 2019: smart lexicography, Oct 2019, Sintra, Portugal (2019)
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LMF Reloaded
In: AsiaLex 2019: Past, Present and Future ; https://hal.inria.fr/hal-02118319 ; AsiaLex 2019: Past, Present and Future, Jun 2019, Istanbul, Turkey (2019)
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TEI Encoding of a Classical Mixtec Dictionary Using GROBID- Dictionaries
In: ELEX 2019: Smart Lexicography ; https://hal.inria.fr/hal-02264033 ; ELEX 2019: Smart Lexicography, Oct 2019, Sintra, Portugal ; https://elex.link/elex2019/ (2019)
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LMF Reloaded ...
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LMF Reloaded ...
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LMF Reloaded ...
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Enhancing Usability for Automatically Structuring Digitised Dictionaries
In: GLOBALEX workshop at LREC 2018 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01708137 ; GLOBALEX workshop at LREC 2018, May 2018, Miyazaki, Japan (2018)
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Retro-digitizing and Automatically Structuring a Large Bibliography Collection
In: European Association for Digital Humanities (EADH) Conference ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01941534 ; European Association for Digital Humanities (EADH) Conference, EADH, Dec 2018, Galway, Ireland (2018)
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A Diachronic Digital Edition of the Petit Larousse illustré
In: Journée d'étude CORLI : Traitements et standardisation des corpus multimodaux et web 2.0. ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01873805 ; Journée d'étude CORLI : Traitements et standardisation des corpus multimodaux et web 2.0., May 2018, Paris, France (2018)
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Automatically Encoding Encyclopedic-like Resources in TEI
In: The annual TEI Conference and Members Meeting ; https://hal.inria.fr/hal-01819505 ; The annual TEI Conference and Members Meeting, Sep 2018, Tokyo, Japan ; https://tei2018.dhii.asia/ (2018)
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Presenting the Nénufar Project: a Diachronic Digital Edition of the Petit Larousse Illustré
In: GLOBALEX 2018 - Globalex workshop at LREC2018 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01728328 ; GLOBALEX 2018 - Globalex workshop at LREC2018, May 2018, Miyazaki, Japan. pp.1-6 ; https://globalex.link/globalex2018/ (2018)
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Catalogues
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Bibliographies
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