Stratégies d'apprentissage actif pour la reconnaissance d'entités nommées en français - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Stratégies d'apprentissage actif pour la reconnaissance d'entités nommées en français

Résumé

L'annotation manuelle de corpus est un processus coûteux et lent, notamment pour la tâche de re-connaissance d'entités nommées. L'apprentissage actif vise à rendre ce processus plus efficace, ensélectionnant les portions les plus pertinentes à annoter. Certaines stratégies visent à sélectionner lesportions les plus représentatives du corpus, d'autres, les plus informatives au modèle de langage.Malgré un intérêt grandissant pour l'apprentissage actif, rares sont les études qui comparent cesdifférentes stratégies dans un contexte de reconnaissance d'entités nommées médicales. Nous pro-posons une comparaison de ces stratégies en fonction des performances de chacune sur 3 corpus dedocuments cliniques en langue française : MERLOT, QuaeroFrenchMed et E3C. Nous comparonsles stratégies de sélection mais aussi les différentes façons de les évaluer. Enfin, nous identifions lesstratégies qui semblent les plus efficaces et mesurons l'amélioration qu'elles présentent, à différentesphases de l'apprentissage.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130136 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130136 , version 1

Citer

Marco Naguib, Aurélie Névéol, Xavier Tannier. Stratégies d'apprentissage actif pour la reconnaissance 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, 2023, Paris, France. pp.232-247. ⟨hal-04130136⟩
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