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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Derrière les plongements de relations

Résumé

Dans cet article, plutôt que nous arrêter aux scores de performance habituellement fournis (par ex. mesure F1), nous proposons une analyse approfondie, selon différents critères, des modélisations de relations employées par plusieurs architectures de modèles de typage de relations. Cette analyse vise à mieux comprendre l'organisation de l'espace latent des modélisations et ses propriétés, enjeu important pour les modèles se fondant sur les distances dans cet espace. Dans cet objectif d'analyse des plongements, nous étudions l'influence, sur ces modélisations, du vocabulaire, de la syntaxe, de la sémantique des relations, de la représentation des entités nommées liées, ainsi que la géométrie de leur espace latent. Il en ressort que les modélisations de relations sont apprises de manière inégale d'un modèle à un autre entraînés de la même manière ; dans ce cas, les indicateurs que nous proposons sont de nouveaux éléments de compréhension de l'espace latent d'un modèle afin de mieux exploiter ses propriétés.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130142 , version 2 (20-06-2023)

Licence

Paternité

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130142 , version 2

Citer

Guillaume Gravier, Pascale Sébillot, Hugo Thomas. Derrière les plongements de relations. CORIA-TALN 2023 - 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.311-322. ⟨hal-04130142⟩
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