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Conference papers

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

Résumé : 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. ABSTRACT Demonette2-A large scale derivational database for French: first results 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. MOTS-CLES : base de données dérivationnelles, codage sémantique, paradigmes dérivationnels, lexique français.
Document type :
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https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-02275652
Contributor : Fiammetta Namer <>
Submitted on : Sunday, September 1, 2019 - 11:56:57 AM
Last modification on : Tuesday, June 30, 2020 - 3:41:00 AM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, January 9, 2020 - 7:33:23 AM

File

Namer_al_TALN2019.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : halshs-02275652, version 1

Citation

Fiammetta Namer, Lucie Barque, Olivier Bonami, Pauline Haas, Nabil Hathout, et al.. Demonette2 - Une base de données dérivationnelles du français à grande échelle : premiers résultats. TALN, Jul 2019, Toulouse, France. ⟨halshs-02275652⟩

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