Analyse syntaxique de l'ancien français : quelles propriétés de la langue influent le plus sur la qualité de l'apprentissage ?
Gaël Guibon, Isabelle Tellier, Sophie Prévost, Matthieu Constant, Kim Gerdes
Résumé : L'article présente des résultats d'expériences d'apprentissage automatique pour l'étiquetage morpho-syntaxique et l'analyse syntaxique en dépendance de l'ancien français. Ces expériences ont pour objectif de servir une exploration de corpus pour laquelle le corpus arboré SRCMF sert de données de référence. La nature peu standardisée de la langue qui y est utilisée implique des données d'entraînement hétérogènes et quantitativement limitées. Nous explorons donc diverses stratégies, fondées sur différents critères (variabilité du lexique, forme Vers/Prose des textes, dates des textes), pour constituer des corpus d'entrainement menant aux meilleurs résultats possibles.
Abstract : This paper presents machine learning experiments for part-of-speech labelling and dependency parsing of Old French. Machine learning methods are used for the purpose of corpus exploration. The SRCMF Treebank is our reference data. The poorly standardised nature of the language used in this corpus implies that training data is heterogenous and quantitatively limited. We explore various strategies, based on different criteria (variability of the lexicon, Verse/Prose form, date of writing) to build training corpora leading to the best possible results.
Mots clés : étiquetage morpho-syntaxique, analyse en dépendance, ancien français, apprentissage automatique, exploration de corpus
Keywords : POS labelling, Dependency Parsing, Old French, machine learning, corpus exploration