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本文比较了深度学习向量嵌入（CamemBERT）和词汇共现图模型在法语“大国民辩论”语料库上引发的几何结构，发现局部拓扑相似但全局组织截然不同，凸显了两种方法的互补性。

描述了将法语动词词典语法表转换为词典标记框架（LMF）格式的过程，以提高自然语言处理词典的互操作性和标准化水平。