Annotation fonctionnelle de corpus arborés avec des Champs Aléatoires Conditionnels
Domain:
natural language processingRecord type:
paper
Creator:
MorTelBalLau
Editor:
LabLabSavMod
Publisher:
CCSD
Host:
National audience
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%.
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