Ne nous arrêtons pas en si bon chemin : améliorations de l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition (Don’t Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based)

Lauriane Aufrant, Guillaume Wisniewski, François Yvon


Abstract
Dans cet article, nous proposons trois améliorations simples pour l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition de type A RC E AGER : un oracle non déterministe, la reprise sur le même exemple après une mise à jour et l’entraînement en configurations sous-optimales. Leur combinaison apporte un gain moyen de 0,2 UAS sur le corpus SPMRL. Nous introduisons également un cadre général permettant la comparaison systématique de ces stratégies et de la plupart des variantes connues. Nous montrons que la littérature n’a étudié que quelques stratégies parmi les nombreuses variations possibles, négligeant ainsi plusieurs pistes d’améliorations potentielles.
Anthology ID:
2016.jeptalnrecital-long.19
Volume:
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)
Month:
7
Year:
2016
Address:
Paris, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
AFCP - ATALA
Note:
Pages:
248–261
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.19
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Lauriane Aufrant, Guillaume Wisniewski, and François Yvon. 2016. Ne nous arrêtons pas en si bon chemin : améliorations de l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition (Don’t Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs), pages 248–261, Paris, France. AFCP - ATALA.
Cite (Informal):
Ne nous arrêtons pas en si bon chemin : améliorations de l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition (Don’t Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based) (Aufrant et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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PDF:
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