Ne nous arrêtons pas en si bon chemin : améliorations de l'apprentissage global d'analyseurs en dépendances par transition
Lauriane Aufrant, Guillaume Wisniewski, François Yvon
Résumé : Dans cet article, nous proposons trois améliorations simples pour l’apprentissage global d’analyseurs en dépendances par transition de type A RC E AGER : un oracle non déterministe, la reprise sur le même exemple après une mise à jour et l’entraînement en configurations sous-optimales. Leur combinaison apporte un gain moyen de 0,2 UAS sur le corpus SPMRL. Nous introduisons également un cadre général permettant la comparaison systématique de ces stratégies et de la plupart des variantes connues. Nous montrons que la littérature n’a étudié que quelques stratégies parmi les nombreuses variations possibles, négligeant ainsi plusieurs pistes d’améliorations potentielles.
Mots clés : Analyse en dépendances, Analyse par transition, Oracle.