Cette étude traite de la possibilité d'un repérage automatique de la relation lexicale d'hyperonymie telle qu'elle se manifeste explicitement dans le discours et plus particulièrement à l'écrit dans des textes relevant de domaines spécialisés techniques ou scientifiques. En effet, la relation d'inclusion de classes trouve à s'exprimer dans le discours par le biais d'un certain nombre de formes lexico-syntaxiques dont on peut faire plus ou moins l'inventaire en prenant comme base quelques types de structures syntaxiques connues. Par exemple, on peut circonscrire de manière très locale des couples de syntagmes nominaux constitués autour de coordinations, d'appositions, de connecteurs discursifs marquant l'inclusion, l'exemplification, etc. L'extraction de ces couples déclenchée par l'identification de marqueurs relativement précis conduit à proposer des listes de paires nominales sémantiquement structurées mais dont la relation devra être confirmée, dans un deuxième temps, par des experts du domaine.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.