@inproceedings{zennaki-etal-2016-projection,
title = "Projection Interlingue d{'}{\'E}tiquettes pour l{'}Annotation S{\'e}mantique Non Supervis{\'e}e (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging)",
author = "Zennaki, Othman and
Semmar, Nasredine and
Besacier, Laurent",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)",
month = "7",
year = "2016",
address = "Paris, France",
publisher = "AFCP - ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.21",
pages = "276--289",
abstract = "Nos travaux portent sur la construction rapide d{'}outils d{'}analyse linguistique pour des langues peu dot{\'e}es en ressources. Dans une pr{\'e}c{\'e}dente contribution, nous avons propos{\'e} une m{\'e}thode pour la construction automatique d{'}un analyseur morpho-syntaxique via une projection interlingue d{'}annotations linguistiques {\`a} partir de corpus parall{\`e}les (m{\'e}thode fond{\'e}e sur les r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents). Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, une am{\'e}lioration de notre mod{\`e}le neuronal, avec la prise en compte d{'}informations linguistiques externes pour un annotateur plus complexe. En particulier, nous proposons d{'}int{\'e}grer des annotations morpho-syntaxiques dans notre architecture neuronale pour l{'}apprentissage non supervis{\'e} d{'}annotateurs s{\'e}mantiques multilingues {\`a} gros grain (annotation en SuperSenses). Nous montrons la validit{\'e} de notre m{\'e}thode et sa g{\'e}n{\'e}ricit{\'e} sur l{'}italien et le fran{\c{c}}ais et {\'e}tudions aussi l{'}impact de la qualit{\'e} du corpus parall{\`e}le sur notre approche (g{\'e}n{\'e}r{\'e} par traduction manuelle ou automatique). Nos exp{\'e}riences portent sur la projection d{'}annotations de l{'}anglais vers le fran{\c{c}}ais et l{'}italien.",
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<title>Projection Interlingue d’Étiquettes pour l’Annotation Sémantique Non Supervisée (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging)</title>
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<title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)</title>
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%X Nos travaux portent sur la construction rapide d’outils d’analyse linguistique pour des langues peu dotées en ressources. Dans une précédente contribution, nous avons proposé une méthode pour la construction automatique d’un analyseur morpho-syntaxique via une projection interlingue d’annotations linguistiques à partir de corpus parallèles (méthode fondée sur les réseaux de neurones récurrents). Nous présentons, dans cet article, une amélioration de notre modèle neuronal, avec la prise en compte d’informations linguistiques externes pour un annotateur plus complexe. En particulier, nous proposons d’intégrer des annotations morpho-syntaxiques dans notre architecture neuronale pour l’apprentissage non supervisé d’annotateurs sémantiques multilingues à gros grain (annotation en SuperSenses). Nous montrons la validité de notre méthode et sa généricité sur l’italien et le français et étudions aussi l’impact de la qualité du corpus parallèle sur notre approche (généré par traduction manuelle ou automatique). Nos expériences portent sur la projection d’annotations de l’anglais vers le français et l’italien.
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%P 276-289
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[Projection Interlingue d’Étiquettes pour l’Annotation Sémantique Non Supervisée (Cross-lingual Annotation Projection for Unsupervised Semantic Tagging)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.21) (Zennaki et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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