@inproceedings{kang-etal-2024-meta,
    title = "M{\'e}ta-apprentissage pour l`analyse {AMR} translingue",
    author = "Kang, Jeongwoo  and
      Coavoux, Maximin  and
      Lopez, C{\'e}dric  and
      Schwab, Didier",
    editor = "Balaguer, Mathieu  and
      Bendahman, Nihed  and
      Ho-dac, Lydia-Mai  and
      Mauclair, Julie  and
      G Moreno, Jose  and
      Pinquier, Julien",
    booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
    month = "7",
    year = "2024",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA and AFPC",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2024.jeptalnrecital-taln.10/",
    pages = "144--156",
    language = "fra",
    abstract = "L`analyse AMR multilingue consiste {\`a} pr{\'e}dire des analyses s{\'e}mantiques AMR dans une langue cible lorsque les donn{\'e}es d`entra{\^i}nement ne sont disponibles que dans une langue source. Cette t{\^a}che n`a {\'e}t{\'e} {\'e}tudi{\'e}e que pour un petit nombre de langues en raison du manque de donn{\'e}es multilingues. En s`inspirant de Langedijk et al. (2022), qui appliquent le m{\'e}ta-apprentissage {\`a} l`analyse syntaxique en d{\'e}pendances translingue, nous {\'e}tudions le m{\'e}ta-apprentissage pour l`analyse AMR translingue. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les dans des sc{\'e}narios zero-shot et few-shot en croate, en farsi, en cor{\'e}en, en chinois et en fran{\c{c}}ais. En particulier, nous d{\'e}veloppons dans le cadre de cet article des donn{\'e}es d'{\'e}valuation en cor{\'e}en et en croate, {\`a} partir du corpus AMR anglais Le Petit Prince. Nous {\'e}tudions empiriquement cette approche en la comparant {\`a} une m{\'e}thode classique d`apprentissage conjoint."
}