L’analyse AMR multilingue consiste à prédire des analyses sémantiques AMR dans une langue cible lorsque les données d’entraînement ne sont disponibles que dans une langue source. Cette tâche n’a été étudiée que pour un petit nombre de langues en raison du manque de données multilingues. En s’inspirant de Langedijk et al. (2022), qui appliquent le méta-apprentissage à l’analyse syntaxique en dépendances translingue, nous étudions le méta-apprentissage pour l’analyse AMR translingue. Nous évaluons nos modèles dans des scénarios zero-shot et few-shot en croate, en farsi, en coréen, en chinois et en français. En particulier, nous développons dans le cadre de cet article des données d’évaluation en coréen et en croate, à partir du corpus AMR anglais Le Petit Prince. Nous étudions empiriquement cette approche en la comparant à une méthode classique d’apprentissage conjoint.

Abstract Meaning Representation (AMR) est un formalisme permettant de représenter la sémantique d’une phrase sous la forme d’un graphe, dont les nœuds sont des concepts sémantiques et les arcs des relations typées. Dans ce travail, nous construisons un analyseur AMR pour le français en étendant une méthode translingue zéro-ressource proposée par Procopio et al. (2021). Nous comparons l’utilisation d’un transfert bilingue à un transfert multi-cibles pour l’analyse sémantique AMR translingue. Nous construisons également des données d’évaluation pour l’AMR français. Nous présentons enfin les premiers résultats d’analyse AMR automatique pour le français. Selon le jeu de test utilisé, notre parseur AMR entraîné de manière zéro-ressource, c’est-à-dire sans données d’entraînement, obtient des scores Smatch qui se situent entre 54,2 et 66,0.