@mastersthesis {1310,
	title = {L{\textquoteright}atténuation statistique des surdétections d{\textquoteright}un correcteur grammatical symbolique},
	year = {2012},
	month = {9/2012},
	pages = {131},
	school = {Universit{\'e} de Montr{\'e}al},
	type = {M.Sc.},
	address = {Montr{\'e}al},
	abstract = {Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des d{\'e}tections ill{\'e}gitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surd{\'e}tections. La pr{\'e}sente {\'e}tude d{\'e}crit les exp{\'e}riences de mise au point d{\textquoteright}un syst{\`e}me cr{\'e}{\'e} pour identifier et mettre en sourdine les surd{\'e}tections produites par le correcteur du fran{\c c}ais con{\c c}u par la soci{\'e}t{\'e} Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont {\'e}t{\'e} entra{\^\i}n{\'e}s de mani{\`e}re supervis{\'e}e sur 14 types de d{\'e}tections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant diverses informations linguistiques (d{\'e}pendances et cat{\'e}gories syntaxiques, exploration du contexte des mots, etc.) extraites de phrases avec et sans surd{\'e}tections. Huit des 14 classificateurs d{\'e}velopp{\'e}s sont maintenant int{\'e}gr{\'e}s {\`a} la nouvelle version d{\textquoteright}un correcteur commercial tr{\`e}s populaire. Nos exp{\'e}riences ont aussi montr{\'e} que les mod{\`e}les de langue probabilistes, les SVM et la d{\'e}sambigu{\"\i}sation s{\'e}mantique am{\'e}liorent la qualit{\'e} de ces classificateurs. Ce travail est un exemple r{\'e}ussi de d{\'e}ploiement d{\textquoteright}une approche d{\textquoteright}apprentissage machine au service d{\textquoteright}une application langagi{\`e}re grand public robuste.},
	keywords = {false alarm identification, grammar checking, robust parsing, statistical language models, supervised machine learning, word sense disambiguation},
	pdf = {http://rali.iro.umontreal.ca/rali/sites/default/files/publis/Gotti_Fabrizio_2012_memoire.pdf},
	author = {Fabrizio Gotti}
}
