Apport de l'information temporelle des contextes pour la représentation vectorielle continue des mots

Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d'intégrer l'information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d'un réseau de neurones, l'architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l'architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s'appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l'ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même inﬂuence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l'information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s'inspire des modèles contextuels continus. L'information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l'apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l'architecture Skip-Gram et l'architecture CBOW.

Mots-clés : Représentation vectorielle continue
Réseau de neurones
Information contextuelle
Word2vec
Modèle de langue

Contribution of temporal context information to a continuous vector representation of words
Word embedding representations are gaining a lot of attention from researchers and have been successfully applied to various Natural Language Processing (NLP) tasks. In this paper, we propose to integrate temporal context information of words into the continuous bag-of-words (CBOW) and Skip-gram architectures for computing word-vector representations. Those architectures are shallow neural-networks. The CBOW architecture predicts a word given its context while the Skip-gram architecture predicts a context given a word. However, in those neural-networks, context windows are represented as bag-of-words. According to this representation, every word in the context is treated equally : the word order is not taken into account explicitly. As a result, each word will have the same inﬂuence on the network. We then propose an original method that integrates temporal information of word contexts using their relative position. This method is inspired from Continuous Context Models. The temporal information is treated as weights, in input by the CBOW and in the output layer by the Skip-Gram. The quality of the obtained models has been measured using a Semantic-Syntactic Word Relationship test set. Results showed that the incorporation of temporal information allows a substantial quality gain of 5 and 0.9 points respectively in comparison to the classical use of the CBOW and Skip-gram architectures.
Neural network, Continuous vectorial representation, Contextual information, Word2vec, language model