05c - Stratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des CRF (taln2015)

Sessions orales TALN 2015 ? Mardi 23 juin 2015Session Extraction d'informationStratégies de sélection des exemples pour l'apprentissage actif avec des CRF  Vincent Claveau et Ewa Kijak Résumé : Beaucoup  de problèmes de TAL sont désormais modélisés comme des tâches  d'apprentissage supervisé. De ce fait,le coût des annotations des  exemples par l'expert représente un problème important. L'apprentissage  actif (active learning) apporte un cadre à ce problème,permettant de  contrôler le coût d'annotation tout en maximisant,on l'espère,la  performance à la tâche visée,mais repose sur le choix difficile des  exemples à soumettre à l'expert. Dans cet article,nous examinons et proposons des stratégies de  sélection des exemples pour le cas spécifique des CRF,outil largement  utilisé en TAL. Nous proposons d'une part une méthode simple corrigeant un biais de  certaines méthodes de l'état de l'art. D'autre part,nous détaillons une  méthode originale de sélection s'appuyant sur un critère de respect des  proportion dans les jeux de données manipulés. Le bien-fondé de ces propositions est vérifié au travers de plusieurs tâches et jeux de données,incluant reconnaissance d'entités nommées,chunking,phonétisation,désambiguïsation de sens.

Disciplines : Traduction automatique,Informatique appliquée à la linguistique
Mots-clés : traitement automatique du langage naturel,taln2015
Type de document : image en mouvement
Type de ressource : lecture
Niveau : higher education