Ne nous arrêtons pas en si bon chemin : améliorations de l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition (Don’t Stop Me Now ! Improved Update Strategies for Global Training of Transition-Based) (2016)

Abstract: Dans cet article, nous proposons trois améliorations simples pour l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition de type A RC E AGER : un oracle non déterministe, la reprise sur le même exemple après une mise à jour et l’entraînement en configurations sous-optimales. Leur combinaison apporte un gain moyen de 0,2 UAS sur le corpus SPMRL. Nous introduisons également un cadre général permettant la comparaison systématique de ces stratégies et de la plupart des variantes connues. Nous montrons que la littérature n’a étudié que quelques stratégies parmi les nombreuses variations possibles, négligeant ainsi plusieurs pistes d’améliorations potentielles.

## conclusion à travers trois modifications (oracle non déterministe, reprise de décodage et apprentissage en sousoptimal), nous avons montré qu'il était possible d'améliorer les performances des stratégies classiques pour l'apprentissage d'analyseurs en dépendances par transition, sans pour autant changer ni l'esprit de ces stratégies, ni leur complexité. ces algorithmes intègrent de nombreux choix de conception, en apparence mineurs et négligés par la littérature, mais dont une combinaison adéquate peut faire gagner jusqu'à 0,5 en uas. une mesure simple de similarité a permis d'expliquer ces performances comme un effet du rapprochement des configurations de test et d'apprentissage. le formalisme introduit ouvre plusieurs perspectives pour ces travaux, que facilitera une description unifiée.