Apprentissage d’analyseur en dépendances cross-lingue par projection partielle de dépendances
Ophélie Lacroix, Lauriane Aufrant, Guillaume Wisniewski, François Yvon
Résumé : Cet article présente une méthode simple de transfert cross-lingue de dépendances. Nous montrons tout d’abord qu’il est possible d’apprendre un analyseur en dépendances par transition à partir de données partiellement annotées. Nous proposons ensuite de construire de grands ensembles de données partiellement annotés pour plusieurs langues cibles en projetant les dépendances via les liens d’alignement les plus sûrs. En apprenant des analyseurs pour les langues cibles à partir de ces données partielles, nous montrons que cette méthode simple obtient des performances qui rivalisent avec celles de méthodes état-de-l’art récentes, tout en ayant un coût algorithmique moindre.
Mots clés : Transfert cross-lingue, Analyse en dépendances, Annotations partielles.