Étude comparative des plongements lexicaux pour l'extraction d'entités nommées en français - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Étude comparative des plongements lexicaux pour l'extraction d'entités nommées en français

Résumé

Dans ce papier nous présentons une étude comparative des méthodes de plongements lexicaux pour le français sur la tâche de Reconnaissance d'entités nommées (REN). L'objectif est de comparer la performance de chaque méthode sur la même tâche et sous les mêmes conditions de travail. Nous utilisons comme corpus d'étude la proportion française du corpus WikiNER. Il s'agit d'un corpus de 3,5 millions tokens avec 4 types d'entités. 10 types de plongements lexicaux sont étudiés, y compris les plongements non-contextuels, des contextuels et éventuellement ceux à base de transformer. Pour chaque plongement, nous entraînons un BiLSTM-CRF comme classifieur. Pour les modèles à base de transformer, nous comparons également leur performance sous un autre cas d'usage: fine-tuning.
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Dates et versions

hal-04130131 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130131 , version 1

Citer

Danrun Cao, Nicolas Béchet, Pierre-François Marteau. Étude comparative des plongements lexicaux pour l'extraction d'entités nommées en français. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Jun 2023, Paris, France. pp.94-104. ⟨hal-04130131⟩
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