Apprentissage de plongements de mots dynamiques avec régularisation de la dérive - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Apprentissage de plongements de mots dynamiques avec régularisation de la dérive

Résumé

L’usage, le sens et la connotation des mots peuvent changer au cours du temps. Les plongements lexicaux diachroniques permettent de modéliser ces changements de manière non supervisée. Dans cet article nous étudions l’impact de plusieurs fonctions de coût sur l’apprentissage de plongements dynamiques, en comparant les comportements de variantes du modèle Dynamic Bernoulli Embeddings. Les plongements dynamiques sont estimés sur deux corpus couvrant les mêmes deux décennies, le New York Times Annotated Corpus en anglais et une sélection d’articles du journal Le Monde en français, ce qui nous permet de mettre en place un processus d’analyse bilingue de l’évolution de l’usage des mots.
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hal-02566346 , version 1 (10-06-2020)

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Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-02566346 , version 1

Citer

Syrielle Montariol, Alexandre Allauzen. Apprentissage de plongements de mots dynamiques avec régularisation de la dérive. 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2019, Toulouse, France. pp.13-26. ⟨hal-02566346⟩
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