Exploitation d'une ressource lexicale pour la construction d'un étiqueteur morpho-syntaxique état-de-l'art du français

Cet article presente MEltfr, un etiqueteur morpho-syntaxique automatique du francais. Il repose sur un modele probabiliste sequentiel qui beneficie d'informations issues d'un lexique exogene, a savoir le Lefff . Evalue sur le FTB, MEltfr atteint un taux de precision de 97.75% (91.36% sur les mots inconnus) sur un jeu de 29 etiquettes. Ceci correspond a une diminution du taux d'erreur de 18% (36.1% sur les mots inconnus) par rapport au meme modele sans couplage avec le Lefff . Nous etudions plus en detail la contribution de cette ressource, au travers de deux series d'experiences. Celles-ci font apparaitre en particulier que la contribution des traits issus du Lefff est de permettre une meilleure couverture, ainsi qu'une modelisation plus fine du contexte droit des mots.