@inproceedings{candito-2022-taches,
title = "T{\^a}ches auxiliaires pour l{'}analyse biaffine en graphes de d{\'e}pendances (Auxiliary tasks to boost Biaffine Semantic Dependency Parsing)",
author = "Candito, Marie",
editor = "Est{\`e}ve, Yannick and
Jim{\'e}nez, Tania and
Parcollet, Titouan and
Zanon Boito, Marcely",
booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2022",
address = "Avignon, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.42",
pages = "424--433",
abstract = "L{'}analyseur biaffine de Dozat {\&} Manning (2017), qui produit des arbres de d{\'e}pendances syntaxiques, a {\'e}t{\'e} {\'e}tendu avec succ{\`e}s aux graphes de d{\'e}pendances syntaxico-s{\'e}mantiques (Dozat {\&} Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont {\'e}tonnamment hautes {\'e}tant donn{\'e} que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donn{\'e}e sont pr{\'e}dits ind{\'e}pendamment les uns des autres. Pour y rem{\'e}dier partiellement, tout en conservant la complexit{\'e} O(n2 ) et l{'}architecture hautement parall{\'e}lisable, nous proposons d{'}utiliser des t{\^a}ches auxiliaires qui introduisent une forme d{'}interd{\'e}pendance entre les arcs. Les exp{\'e}rimentations sur les trois jeux de donn{\'e}es anglaises de la t{\^a}che 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en fran{\c{c}}ais (Ribeyre et al., 2014) montrent une am{\'e}lioration modeste mais syst{\'e}matique, par rapport {\`a} un syst{\`e}me de base performant, utilisant un mod{\`e}le de langue pr{\'e}-entra{\^\i}n{\'e}. Notre m{\'e}thode s{'}av{\`e}re ainsi un moyen simple et robuste d{'}am{\'e}liorer l{'}analyse vers graphes de d{\'e}pendances.",
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<title>Tâches auxiliaires pour l’analyse biaffine en graphes de dépendances (Auxiliary tasks to boost Biaffine Semantic Dependency Parsing)</title>
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<title>Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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<abstract>L’analyseur biaffine de Dozat & Manning (2017), qui produit des arbres de dépendances syntaxiques, a été étendu avec succès aux graphes de dépendances syntaxico-sémantiques (Dozat & Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont étonnamment hautes étant donné que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donnée sont prédits indépendamment les uns des autres. Pour y remédier partiellement, tout en conservant la complexité O(n2 ) et l’architecture hautement parallélisable, nous proposons d’utiliser des tâches auxiliaires qui introduisent une forme d’interdépendance entre les arcs. Les expérimentations sur les trois jeux de données anglaises de la tâche 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en français (Ribeyre et al., 2014) montrent une amélioration modeste mais systématique, par rapport à un système de base performant, utilisant un modèle de langue pré-entraîné. Notre méthode s’avère ainsi un moyen simple et robuste d’améliorer l’analyse vers graphes de dépendances.</abstract>
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%X L’analyseur biaffine de Dozat & Manning (2017), qui produit des arbres de dépendances syntaxiques, a été étendu avec succès aux graphes de dépendances syntaxico-sémantiques (Dozat & Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont étonnamment hautes étant donné que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donnée sont prédits indépendamment les uns des autres. Pour y remédier partiellement, tout en conservant la complexité O(n2 ) et l’architecture hautement parallélisable, nous proposons d’utiliser des tâches auxiliaires qui introduisent une forme d’interdépendance entre les arcs. Les expérimentations sur les trois jeux de données anglaises de la tâche 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en français (Ribeyre et al., 2014) montrent une amélioration modeste mais systématique, par rapport à un système de base performant, utilisant un modèle de langue pré-entraîné. Notre méthode s’avère ainsi un moyen simple et robuste d’améliorer l’analyse vers graphes de dépendances.
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[Tâches auxiliaires pour l’analyse biaffine en graphes de dépendances (Auxiliary tasks to boost Biaffine Semantic Dependency Parsing)](https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.42) (Candito, JEP/TALN/RECITAL 2022)
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