Skip to Main content Skip to Navigation
Conference papers

Curriculum d'apprentissage : reconnaissance d'entités nommées pour l'extraction de concepts sémantiques

Résumé : Dans cet article, nous présentons une approche de bout en bout d'extraction de concepts sémantiques de la parole. En particulier, nous mettons en avant l'apport d'une chaîne d'apprentissage successif pilotée par une stratégie de curriculum d'apprentissage. Dans la chaîne d'apprentissage mise en place, nous exploitons des données françaises annotées en entités nommées que nous supposons être des concepts plus génériques que les concepts sémantiques liés à une application informatique spécifique. Dans cette étude, il s'agit d'extraire des concepts sémantiques dans le cadre de la tâche MEDIA. Pour renforcer le système proposé, nous exploitons aussi des stratégies d'augmentation de données, un modèle de langage 5-gramme, ainsi qu'un mode étoile aidant le système à se concentrer sur les concepts et leurs valeurs lors de l'apprentissage. Les résultats montrent un intérêt à l'utilisation des données d'entités nommées, permettant un gain relatif allant jusqu'à 6,5 %. ABSTRACT Curriculum learning : named entity recognition for semantic concept extraction In this paper, we present an end-to-end approach for semantic concept extraction from speech. In particular, we highlight the contribution of a successive learning chain driven by a curriculum learning strategy. In the learning chain, we use French data with named entity annotations that we assume are more generic concepts than semantic concept related to a specific computer application. In this study, the aim is to extract semantic concept as part of the MEDIA task. To improve the proposed system, we also use data augmentation, 5-gram langage model and a star mode to help the system focus on concepts and their values during the training. Results show an interest in using named entity data, allowing a relative gain up to 6.5%. MOTS-CLÉS : Curriculum d'apprentissage, transfert d'apprentissage, bout en bout, extraction de concepts sémantiques, entités nommées.
Complete list of metadata

Cited literature [26 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02304614
Contributor : Antoine Caubrière Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Thursday, October 3, 2019 - 1:32:22 PM
Last modification on : Wednesday, October 13, 2021 - 3:52:06 PM

File

TALN_2019_curriculum_apprentis...
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02304614, version 1

Citation

Antoine Caubrière, Natalia Tomashenko, Yannick Estève, Antoine Laurent, Emmanuel Morin. Curriculum d'apprentissage : reconnaissance d'entités nommées pour l'extraction de concepts sémantiques. 26e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jul 2019, Toulouse, France. ⟨hal-02304614⟩

Share

Metrics

Record views

242

Files downloads

164