Approche supervisée à base de cellules LSTM bidirectionnelles pour la désambiguïsation lexicale

Résumé : En désambiguïsation lexicale, l'utilisation des réseaux de neurones est encore peu présente et très récente. Cette direction est pourtant très prometteuse, tant les résultats obtenus par ces premiers systèmes arrivent systématiquement en tête des campagnes d'évaluation, mal-gré une marge d'amélioration qui semble encore importante. Nous présentons dans cet article une nouvelle architecture à base de réseaux de neurones pour la désambiguïsation lexicale. Notre système est à la fois moins complexe à entraîner que les systèmes neuronaux existants et il obtient des résultats état de l'art sur la plupart des tâches d'évaluation de la désambi-guïsation lexicale en anglais. L'accent est porté sur la reproductibilité de notre système et de nos résultats, par l'utilisation d'un modèle de vecteurs de mots, de corpus d'apprentissage et d'évaluation librement accessibles.
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Article dans une revue
Traitement Automatique des Langues, ATALA, 2019
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Contributeur : Benjamin Lecouteux <>
Soumis le : jeudi 7 février 2019 - 15:19:20
Dernière modification le : jeudi 28 février 2019 - 10:41:00

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Loïc Vial, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab. Approche supervisée à base de cellules LSTM bidirectionnelles pour la désambiguïsation lexicale. Traitement Automatique des Langues, ATALA, 2019. 〈hal-02010901〉

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