Apprentissage non supervisé de dépendances syntaxiques à partir de texte étiqueté, plusieurs variantes de PCFG légères - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2014

Apprentissage non supervisé de dépendances syntaxiques à partir de texte étiqueté, plusieurs variantes de PCFG légères

Abstract

L’apprentissage de dépendances est une tâche consistant à établir, à partir des phrases d’un texte, un modèle de construction d’arbres traduisant une hiérarchie syntaxique entre les mots. Nous proposons un modèle intermédiaire entre l’analyse syntaxique complète de la phrase et les sacs de mots. Il est basé sur une grammaire stochastique hors-contexte se traduisant par des relations de dépendance entre les catégories grammaticales d’une phrase. Les résultats expérimentaux obtenus sur des benchmarks attestés dépassent pour cinq langues sur dix les scores de l’algorithme de référence DMV, et pour la première fois des scores sont obtenus pour le français. La très grande simplicité de la grammaire permet un apprentissage très rapide, et une analyse presque instantanée.
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Dates and versions

hal-00978272 , version 1 (14-04-2014)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00978272 , version 1

Cite

Marie Arcadias, Guillaume Cleuziou, Edmond Lassalle, Christel Vrain. Apprentissage non supervisé de dépendances syntaxiques à partir de texte étiqueté, plusieurs variantes de PCFG légères. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), Jan 2014, Rennes, France. pp.155-160. ⟨hal-00978272⟩
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