Annotation fonctionnelle de corpus arborés avec des Champs Aléatoires ConditionnelsReportar como inadecuado




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1 LIPN - Laboratoire d-Informatique de Paris-Nord 2 RCLN LIPN - Laboratoire d-Informatique de Paris-Nord 3 LIFO - Laboratoire d-Informatique Fondamentale d-Orléans 4 STL - Savoirs, Textes, Langage 5 MOSTRARE - Modeling Tree Structures, Machine Learning, and Information Extraction LIFL - Laboratoire d-Informatique Fondamentale de Lille, Inria Lille - Nord Europe 6 LIFL - Laboratoire d-Informatique Fondamentale de Lille

Résumé : L-objectif de cet article est d-évaluer dans quelle mesure les -fonctions syntaxiques- qui figurent dans une partie du corpus arboré de Paris 7 sont apprenables à partir d-exemples. La technique d-apprentissage automatique employée pour cela fait appel aux -Champs Aléatoires Conditionnels- Conditional Random Fields ou CRF, dans une variante adaptée à l-annotation d-arbres. Les expériences menées sont décrites en détail et analysées. Moyennant un bon paramétrage, elles atteignent une F1-mesure de plus de 80%.

Mots-clés : fonctions syntaxiques Conditional Random Fields corpus arborés





Autor: Erwan Moreau - Isabelle Tellier - Antonio Balvet - Grégoire Laurence - Antoine Rozenknop - Thierry Poibeau -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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