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Exploration de l'apprentissage par transfert pour l'analyse de textes des réseaux sociaux
In: 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567773 ; 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2019, Toulouse, France. pp.293-302 (2019)
Abstract: L’apprentissage par transfert représente la capacité qu’un modèle neuronal entraîné sur une tâche à généraliser suffisamment et correctement pour produire des résultats pertinents sur une autre tâche proche mais différente. Nous présentons dans cet article une approche fondée sur l’apprentissage par transfert pour construire automatiquement des outils d’analyse de textes des réseaux sociaux en exploitant les similarités entre les textes d’une langue bien dotée (forme standard d’une langue) et les textes d’une langue peu dotée (langue utilisée en réseaux sociaux). Nous avons expérimenté notre approche sur plusieurs langues ainsi que sur trois tâches d’annotation linguistique (étiquetage morpho-syntaxique, annotation en parties du discours et reconnaissance d’entités nommées). Les résultats obtenus sont très satisfaisants et montrent l’intérêt de l’apprentissage par transfert pour tirer profit des modèles neuronaux profonds sans la contrainte d’avoir à disposition une quantité de données importante nécessaire pour avoir une performance acceptable.
Keyword: [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; Adaptation au domaine; Apprentissage par transfert; Contenus des réseaux sociaux; Étiquetage morpho-syntaxique; Langues peu dotées; Reconnaissance d’entités nommées
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567773
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567773/file/67.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02567773/document
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Vision-language integration using constrained local semantic features
In: ISSN: 1077-3142 ; EISSN: 1090-235X ; Computer Vision and Image Understanding ; https://hal-cea.archives-ouvertes.fr/cea-01803830 ; Computer Vision and Image Understanding, Elsevier, 2017, 163, pp.41-57. ⟨10.1016/j.cviu.2017.05.017⟩ (2017)
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Supervised Learning of Entity Disambiguation Models by Negative Sample Selection
In: 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017) ; https://hal-cea.archives-ouvertes.fr/cea-01857878 ; 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing 2017), 2017, Budapest, Hungary (2017)
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