Abstract
Le web représente une ressource de données textuelles particulièrement riche qui peut être exploitée pour de nombreuses tâches. Par exemple, avec l'émergence du web, les tâches de veille technologique sont en développement constant. Afin d'automatiser les différents processus de veille, l'application des techniques de TAL (Traitement Automatique des Langues) est primordiale. Par ailleurs, pour améliorer les tâches de veille, il est nécessaire d'utiliser des connaissances sémantiques. Ces dernières peuvent être représentées sous forme de classes conceptuelles issues du regroupement des mots ou termes sémantiquement proches tels que les mots « voiture » et « automobile ». Cet article s'intéresse plus particulièrement à des méthodes d'acquisition de classifications de mots ou termes en utilisant les ressources du web. Ces approches peuvent s'effectuer automatiquement ou semi-automatiquement à partir d'un ensemble de textes homogènes (corpus) issus du web. La première étape consiste donc à acquérir les différents textes qui formeront le corpus. Deux types de méthodes de construction de classifications conceptuelles à partir des corpus sont alors présentés dans cet article : des approches mixtes (linguistiques et statistiques) et des approches intégralement statistiques. Des discussions sur les avantages et les limites de ces méthodes sont proposées dans ce document.