Multi-lingual dependency parsing : word representation and joint training for syntactic analysis
Mathieu Dehouck · 2019
Parsing en dépendances multilingue : représentation de mots et apprentissage joint pour l’analyse syntaxique Les parsers en dépendances modernes ont des résultats comparables à ceux d'experts humains. Cependant, ils sont encore gourmands en données annotées et ces données ne sont disponibles que pour quelques langues. Pour rendre l'analyse syntaxique accessible aussi aux langues peu dotées, de nombreuses méthodes sont apparues comme le transfert de modèle ou d'annotation. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles méthodes de partage de l'information entre plusieurs langues en utilisant leurs traits grammaticaux communs.Nous utilisons cette morphologie partagée pour apprendre des représentations de mots délexicalisés qui aideront l'apprentissage de modèles d'analyse syntaxique. Nous proposons aussi une nouvelle méthode d'apprentissage nommée apprentissage phylogénétique qui utilise l'arbre généalogique des langues pour guider l'apprentissage des modèles. Enfin, à l'aide de notre mesure de la complexité morphosyntaxique nous étudions le rôle de la morphologie pour l'analyse en dépendances.