En psychologie tout comme en traitement automatique des langues, les normes qui portent sur des propriétés sémantiques des mots, comme le degré d’abstraction, l’imagerie ou la polarité, sont importantes. Ces normes ont systématiquement été obtenues en demandant à des juges d’évaluer les mots sur des échelles, allant par exemple de très concret à très abstrait. Ce mode de récolte étant lent et coûteux, des méthodes de construction automatique ont vu le jour. Elles peuvent être divisées en deux types : celles qui se basent sur des ressources linguistiques et celles qui se basent sur des corpus. Notre objectif est de comparer, pour une même méthode d’accroissement de normes lexicales basée sur les similarités entre les mots, l’utilisation d’un corpus et d’une ressource lexicale (WordNet) pour estimer ces similarités. Nous montrons que les similarités calculées à partir d’informations sur les cooccurrences des mots dans les textes sont plus efficaces, et ce pour 4 des 5 normes étendues. Nous montrons également que le choix du corpus influence peu les résultats, du moins pour des corpus généraux.
Vincze, N., & Bestgen, Y. (2012). Comparaison de l’usage d’un corpus et de WordNet pour l’extension de normes lexicales. Actes de JADT 2012 : 11es Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles, 965-976. https://hdl.handle.net/2078.5/73213