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Disambiguating a Disambiguation Tool: "Babelfy" from a Linguistic Point of View
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In: RAEL: revista electrónica de lingüística aplicada, ISSN 1885-9089, Vol. 20, Nº. 1, 2021, pags. 71-93 (2021)
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Downward movement: (se) baisser ‘to fall’
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In: Kalbotyra, Vol 74 (2021) (2021)
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Desambiguação das preposições do português no livro terceiro da Clavis Prophetarum
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In: DELTA: Documentação e Estudos em Linguística Teórica e Aplicada; v. 36, n. 2 (2020) ; 1678-460X ; 0102-4450 (2021)
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Aproximación al trasvase automático de predicados de FrameNet al español mediante WordNet ; An approach to the automatic transfer of lexical units from english FrameNet to spanish by using WordNet
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FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French
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In: Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference ; LREC ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02890258 ; LREC, 2020, Marseille, France (2020)
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FlauBERT : Unsupervised Language Model Pre-training for French ; FlauBERT : des modèles de langue contextualisés pré-entraînés pour le français
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In: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776 ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2020, Nancy, France. pp.268-278 (2020)
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Disambiguation of abbreviations from the medical domain. ; La désambiguisation des abréviations du domaine médical
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In: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02786196 ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL, Jun 2020, Nancy, France. pp.151-163 ; https://jep-taln2020.loria.fr/ (2020)
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Joint Neural Models of Word Sense Disambiguation and Machine Translation ; Modèles neuronaux joints de désambiguïsation lexicale et de traduction automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03027723 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université Grenoble Alpes, 2020. Français (2020)
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Joint Neural Models of Word Sense Disambiguation and Machine Translation ; Modèles neuronaux joints de désambiguïsation lexicale et de traduction automatique
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03033118 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Grenoble Alpes [2020-.], 2020. Français. ⟨NNT : 2020GRALM032⟩ (2020)
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Abstract:
Word Sense Disambiguation (WSD) and Machine Translation (MT) are two central and among the oldest tasks of Natural Language Processing (NLP). Although they share a common origin, WSD being initially conceived as a fundamental problem to be solved for MT, the two tasks have subsequently evolved very independently of each other. Indeed, on the one hand, MT has been able to overcome the explicit disambiguation of terms thanks to statistical and neural models trained on large amounts of parallel corpora, and on the other hand, WSD, which faces some limitations such as the lack of unified resources and a restricted scope of applications, remains a major challenge to allow a better understanding of the language in general.Today, in a context in which neural networks and word embeddings are becoming more and more important in NLP research, the recent neural architectures and the new pre-trained language models offer not only some new possibilities for developing more efficient WSD and MT systems, but also an opportunity to bring the two tasks together through joint neural models, which facilitate the study of their interactions.In this thesis, our contributions will initially focus on the improvement of WSD systems by unifying the ressources that are necessary for their implementation, constructing new neural architectures and developing original approaches to improve the coverage and the performance of these systems. Then, we will develop and compare different approaches for the integration of our state of the art WSD systems and language models into MT systems for the overall improvement of their performance. Finally, we will present a new architecture that allows to train a joint model for both WSD and MT, based on our best neural systems. ; La désambiguïsation lexicale (DL) et la traduction automatique (TA) sont deux tâches centrales parmi les plus anciennes du traitement automatique des langues (TAL). Bien qu'ayant une origine commune, la DL ayant été conçue initialement comme un problème fondamental à résoudre pour la TA, les deux tâches ont par la suite évolué très indépendamment. En effet, d'un côté, la TA a su s'affranchir d'une désambiguïsation explicite des termes grâce à des modèles statistiques et neuronaux entraînés sur de grandes quantités de corpus parallèles, et de l'autre, la DL, qui est confrontée à certaines limitations comme le manque de ressources unifiées et un champs d'application encore restreint, reste un défi majeur pour permettre une meilleure compréhension de la langue en général.Aujourd'hui, dans un contexte où les méthodes à base de réseaux de neurones et les représentations vectorielles des mots prennent de plus en plus d'ampleur dans la recherche en TAL, les nouvelles architectures neuronales et les nouveaux modèles de langue pré-entraînés offrent non seulement de nouvelles possibilités pour développer des systèmes de DL et de TA plus performants, mais aussi une opportunité de réunir les deux tâches à travers des modèles neuronaux joints, permettant de faciliter l'étude de leurs interactions.Dans cette thèse, nos contributions porteront dans un premier temps sur l'amélioration des systèmes de DL, par l'unification des données nécessaires à leur mise en oeuvre, la conception de nouvelles architectures neuronales et le développement d'approches originales pour l'amélioration de la couverture et des performances de ces systèmes. Ensuite, nous développerons et comparerons différentes approches pour l'intégration de nos systèmes de DL état de l'art et des modèles de langue, dans des systèmes de TA, pour l'amélioration générale de leur performance. Enfin, nous présenterons une nouvelle architecture pour l'apprentissage d'un modèle neuronal joint pour la DL et la TA, s'appuyant sur nos meilleurs systèmes neuronaux pour l'une et l'autre tâche.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; Désambiguïsation lexicale; Joint Models; Machine Translation; Modèles joints; Neural Networks; Réseaux de neurones; Traduction automatique; Word Sense Disambiguation
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03033118/document
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03033118
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03033118/file/VIAL_2020_archivage.pdf
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UPC: An Open Word-Sense Annotated Parallel Corpora for Machine Translation Study
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In: Applied Sciences ; Volume 10 ; Issue 11 (2020)
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THE FUTURE TENSE PROPERTIES of UYGHUR and TURKISH
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In: Zeitschrift für die Welt der Türken / Journal of World of Turks; Vol 12, No 2 (2020): [ZFWT] VOL. 12, NO. 2 (2020); 69-80 (2020)
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The STEM-ECR Dataset: Grounding Scientific Entity References in STEM Scholarly Content to Authoritative Encyclopedic and Lexicographic Sources ...
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An Evaluation Benchmark for Testing the Word Sense Disambiguation Capabilities of Machine Translation Systems ...
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An Evaluation Benchmark for Testing the Word Sense Disambiguation Capabilities of Machine Translation Systems ...
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An Evaluation Benchmark for Testing the Word Sense Disambiguation Capabilities of Machine Translation Systems ...
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Extending Wikification: Nominal discovery, nominal linking, and the grounding of nouns
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Leveraging Translations for Word Sense Disambiguation
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Luan, Yixing. - : University of Alberta. Department of Computing Science., 2020
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Estrategias heurísticas con corpus para la enseñanza de la fraseología orientada a la traducción
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In: La lingüística de corpus aplicada al desarrollo de la competencia tecnológica en los estudios de traducción e interpretación y la enseñanza de segundas lenguas (2020)
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Listening to their peers: An assessment of toddlers' processing of other children's speech
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