@inproceedings{Badene-Thompson-Asher-Lorre:TALN:2019,
    author = "Badene, Sonia and Thompson, Catherine and Asher, Nicholas and Lorr\'e, Jean-Pierre",
    title = "Apprentissage faiblement supervis\'e de la structure discursive",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 : Articles courts",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "175-184",
    note = "Learning discourse structure using weak supervision ",
    abstract = {L'av\`enement des techniques d'apprentissage automatique profond a fait na{\^\i}tre un besoin \'enorme de donn\'ees d'entra{\^\i}nement. De telles donn\'ees d'entra{\^\i}nement sont extr\^emement co\^uteuses \`a cr\'eer, surtout lorsqu'une expertise dans le domaine est requise. L'une de ces t\^aches est l'apprentissage de la structure s\'emantique du discours, t\^ache tr\`es complexe avec des structures r\'ecursives avec des donn\'ees \'eparses, mais qui est essentielle pour extraire des informations s\'emantiques profondes du texte. Nous d\'ecrivons nos exp\'erimentations sur l'attachement des unit\'es discursives pour former une structure, en utilisant le paradigme du data programming dans lequel peu ou pas d'annotations sont utilis\'ees pour construire un ensemble de donn\'ees d'entra{\^\i}nement "bruit\'e". Le corpus de dialogues utilis\'e illustre des contraintes \`a la fois linguistiques et non-linguistiques int\'eressantes qui doivent \^etre apprises. Nous nous concentrons sur la structure des r\`egles utilis\'ees pour construire un mod\`ele g\'en\'eratif et montrons la comp\'etitivit\'e de notre approche par rapport \`a l'apprentissage supervis\'e classique.},
    keywords = "Structure du discours, Supervision distante, Attachement, Data Programming .",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2019/28.pdf"
}