Analyse sémantique robuste par apprentissage antagoniste pour la généralisation de domaine - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Analyse sémantique robuste par apprentissage antagoniste pour la généralisation de domaine

Gabriel Marzinotto
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072432
Orange Labs
Géraldine Damnati
Orange Labs
Frédéric Béchet
Laboratoire d'informatique Fondamentale de Marseille
CV
Benoît Favre
Laboratoire d'Informatique et des Systèmes (LIS) (Marseille, Toulon)
CV

Résumé

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l’article (Marzinotto et al., 2019) présenté à la conférence North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies en 2019.

Domaines

Informatique et langage [cs.CL]
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Soumis le : vendredi 5 juin 2020-15:59:43

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Dates et versions

hal-02768521 , version 1 (05-06-2020)
hal-02768521 , version 2 (17-06-2020)
hal-02768521 , version 3 (23-06-2020)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-02768521 , version 1

Citer

Gabriel Marzinotto, Géraldine Damnati, Frédéric Béchet, Benoît Favre. Analyse sémantique robuste par apprentissage antagoniste pour la généralisation de domaine. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), 2020, Nancy, France. pp.71-72. ⟨hal-02768521v1⟩

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