Approches neuronales pour la détection des chaînes de coréférences : un état de l'art - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Approches neuronales pour la détection des chaînes de coréférences : un état de l'art

Fabien Lopez
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262394

Résumé

La résolution des liens de coréférences est une tâche importante du TALN impliquant cohérence et compréhension d'un texte. Nous présenterons dans ce papier une vision actuelle de l'état de l'art sur la résolution des liens de coréférence depuis 2013 et l'avènement des modèles neuronaux pour cette tâche. Cela comprend les corpus disponibles en français, les méthodes d'évaluation ainsi que les différentes architectures et leur approche. Enfin nous détaillerons les résultats, témoignant de l'évolution de méthodes de résolutions des liens de coréférences.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130236 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130236 , version 1

Citer

Fabien Lopez. Approches neuronales pour la détection des chaînes de coréférences : un état de l'art. 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.101-113. ⟨hal-04130236⟩
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