Tâches auxiliaires pour l’analyse biaffine en graphes de dépendances
Marie Candito
Résumé : L’analyseur biaffine de Dozat & Manning (2017), qui produit des arbres de dépendances syntaxiques, a été étendu avec succès aux graphes de dépendances syntaxico-sémantiques (Dozat & Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont étonnamment hautes étant donné que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donnée sont prédits indépendamment les uns des autres. Pour y remédier partiellement, tout en conservant la complexité O(n2 ) et l’architecture hautement parallélisable, nous proposons d’utiliser des tâches auxiliaires qui introduisent une forme d’interdépendance entre les arcs. Les expérimentations sur les trois jeux de données anglaises de la tâche 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en français (Ribeyre et al., 2014) montrent une amélioration modeste mais systématique, par rapport à un système de base performant, utilisant un modèle de langue pré-entraîné. Notre méthode s’avère ainsi un moyen simple et robuste d’améliorer l’analyse vers graphes de dépendances.
Mots clés : Analyse en graphes de dépendances ; Apprentissage multi-tâche.