@inproceedings{coavoux-crabbe-2015-comparaison,
    title = "Comparaison d`architectures neuronales pour l`analyse syntaxique en constituants",
    author = "Coavoux, Maximin  and
      Crabb{\'e}, Beno{\^i}t",
    editor = "Lecarpentier, Jean-Marc  and
      Lucas, Nadine",
    booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jun,
    year = "2015",
    address = "Caen, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2015.jeptalnrecital-long.25/",
    pages = "291--302",
    abstract = "L`article traite de l`analyse syntaxique lexicalis{\'e}e pour les grammaires de constituants. On se place dans le cadre de l`analyse par transitions. Les mod{\`e}les statistiques g{\'e}n{\'e}ralement utilis{\'e}s pour cette t{\^a}che s`appuient sur une repr{\'e}sentation non structur{\'e}e du lexique. Les mots du vocabulaire sont repr{\'e}sent{\'e}s par des symboles discrets sans liens entre eux. {\`A} la place, nous proposons d`utiliser des repr{\'e}sentations denses du type plongements (embeddings) qui permettent de mod{\'e}liser la similarit{\'e} entre symboles, c`est-{\`a}-dire entre mots, entre parties du discours et entre cat{\'e}gories syntagmatiques. Nous proposons d`adapter le mod{\`e}le statistique sous-jacent {\`a} ces nouvelles repr{\'e}sentations. L`article propose une {\'e}tude de 3 architectures neuronales de complexit{\'e} croissante et montre que l`utilisation d`une couche cach{\'e}e non-lin{\'e}aire permet de tirer parti des informations donn{\'e}es par les plongements."
}