@inproceedings{dinarelli-grobol-2019-modeles,
    title = "Mod{\`e}les neuronaux hybrides pour la mod{\'e}lisation de s{\'e}quences : le meilleur de trois mondes ()",
    author = {Dinarelli, Marco  and
      Grobol, Lo{\"i}c},
    editor = "Morin, Emmanuel  and
      Rosset, Sophie  and
      Zweigenbaum, Pierre",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume I : Articles longs",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2019.jeptalnrecital-long.9/",
    pages = "127--142",
    language = "fra",
    abstract = "Nous proposons une architecture neuronale avec les caract{\'e}ristiques principales des mod{\`e}les neuronaux de ces derni{\`e}res ann{\'e}es : les r{\'e}seaux neuronaux r{\'e}currents bidirectionnels, les mod{\`e}les encodeur-d{\'e}codeur, et le mod{\`e}le Transformer. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les sur trois t{\^a}ches d'{\'e}tiquetage de s{\'e}quence, avec des r{\'e}sultats aux environs de l'{\'e}tat de l`art et souvent meilleurs, montrant ainsi l`int{\'e}r{\^e}t de cette architecture hybride pour ce type de t{\^a}ches."
}