Approche de génération de réponse à base de transformers
Imen Akermi, Johannes Heinecke, Frédéric Herledan
Résumé : Cet article présente une approche non-supervisée basée sur les modèles Transformer pour la génération du langage naturel dans le cadre des systèmes de question-réponse. Cette approche permettrait de remédier à la problématique de génération de réponse trop courte ou trop longue sans avoir recours à des données annotées. Cette approche montre des résultats prometteurs pour l’anglais et le français.
Mots clés : systèmes de question-réponse, génération du langage naturel, analyse de dépendance.