05b - Oublier ce qu'on sait,pour mieux apprendre ce qu'on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF (taln2015)

Sessions orales TALN 2015 ? Mardi 23 juin 2015Session Extraction d'informationOublier ce qu'on sait,pour mieux apprendre ce qu'on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF Nicolas Pécheux,Alexandre Allauzen,Thomas Lavergne,Guillaume Wisniewski et François Yvon Résumé : Quand  on dispose de connaissances a priori sur les sorties possibles d'un  problème d'étiquetage,il semble souhaitable d'inclure cette information  lors de l'apprentissage pour simplifier la tâche de modélisation et  accélérer les traitements. Pourtant,même lorsque ces contraintes sont  correctes et utiles au décodage,leur utilisation lors de  l'apprentissage peut dégrader sévèrement les performances. Dans cet  article,nous étudions ce paradoxe et montrons que le manque de  contraste induit par les connaissances entraîne une forme de  sous-apprentissage qu'il est cependant possible de limiter.

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