Modèle-s bayés-ien-s pour la segment-ation à deux niveau-x faible-ment super-vis-é-e ( B ayesian models for weakly supervised two-level segmentation ) (2022)

Abstract: La segmentation automatique en mots et en morphèmes est une étape cruciale dans le processus de documentation des langues. Dans ce travail, nous étudions plusieurs modèles bayésiens pour réaliser une segmentation conjointe des phrases à ces deux niveaux : d’une part, en introduisant un couplage déterministe entre deux modèles spécialisés pour identifier chaque type de frontières, d’autre part, en proposant une modélisation intrinsèquement hiérarchique. Un objectif important de cette étude est de comparer ces modèles dans un scénario où une supervision faible est disponible. Nos expériences portent sur deux langues et permettent de comparer dans des conditions réalistes les mérites de ces diverses modélisations.

## introduction la segmentation en mots ou en morphèmes vise à identifier les frontières de ces unités dans une séquence de symboles, correspondant à la représentation orthographique ou phonétique d'une phrase ou d'un mot isolé. nous nous intéressons ici à une approche conjointe à ces deux problèmes : le calcul d'une segmentation à deux niveaux. comme l'illustre la figure 1, à partir d'une phrase non segmentée (représentée par une chaîne de caractères), l'objectif est de retrouver les frontières de mots (matérialisées par des espaces) et de morphèmes (indiquées par les tirets). ## conclusion en étendant le modèle bayésien non-paramétrique de segmentation dpseg, nous avons pu développer deux types de modèles de segmentation en mots et morphèmes : l'un segmentant en « parallèle », l'autre de manière hiérarchique. sur des corpus de deux langues morphologiquement complexes, nous avons constaté une meilleure performance du premier type de modèle lorsqu'il échantillonne d'abord les mots, puis les morphèmes. par ailleurs, de manière générale, nous avons observé une amélioration légère des résultats grâce à la supervision faible (phrases annotées ou listes de mots et morphèmes), montrant que la modélisation à deux niveaux permet de mieux distinguer les types d'unités segmentées.