Adaptation de ressources en langue anglaise pour interroger des données tabulaires en français
Alexis Blandin
Résumé : Les récents développements des approches d’apprentissage neuronal profond ont permis des avancées très significatives dans le domaine de l’interrogation des systèmes d’information en langage naturel. Cependant, pour le français, les ressources à disposition ne permettent de considérer que les requêtes sur des données stockées sous forme de texte. Or, aujourd’hui la majorité des données utilisées en entreprise sont stockées sous forme tabulaire. Il est donc intéressant d’évaluer si les ressources anglophones associées (jeux de données tabulaires et modèles) peuvent être adaptées au français tout en conservant de bons résultats.
Mots clés : Traitement du langage naturel, recherche d’information, intelligence artificielle.