Désambiguïsation lexicale de textes : efficacité qualitative et temporelle d’un algorithme à colonies de fourmis

Dans cet article, nous présentons la notion d’algorithme local et d’algorithme global pour la désambiguïsation lexicale de textes. Un algorithme local permet de calculer la proximité sémantique entre deux objets lexicaux. L’algorithme global permet de propager ces mesures locales à un niveau supérieur. Nous nous servons de cette notion pour confronter un algorithme à colonies de fourmis à d’autres méthodes issues de l’état de l’art, un algorithme génétique et un recuit simulé. En les évaluant sur un corpus de référence, nous montrons que l’efficacité temporelle des algorithmes à colonies de fourmis rend possible l’amélioration automatique du paramétrage et, en retour, leur amélioration qualitative. Enfin, nous étudions plusieurs stratégies de fusion tardive des résultats de nos algorithmes pour améliorer leurs performances.