@inproceedings{Popa-Havard-Coavoux-Gaussier-Besacier:TALN:2021,
    author = "Popa, Diana Nicoleta and Havard, William N. and Coavoux, Maximin and Gaussier, Eric and Besacier, Laurent",
    title = "Contribution d'informations syntaxiques aux capacit\'es de g\'en\'eralisation compositionelle des mod\`eles seq2seq convolutifs",
    booktitle = "Actes de la 28e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : Articles courts",
    month = "6",
    year = "2021",
    address = "Lille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "29-36",
    note = "Assessing the Contribution of Syntactic Information for Compositional Generalization of seq2seq Convolutional Networks",
    abstract = "Les mod\`eles neuronaux de type seq2seq manifestent d'\'etonnantes capacit\'es de pr\'ediction quand ils sont entra{\^\i}n\'es sur des donn\'ees de taille suffisante. Cependant, ils \'echouent \`a g\'en\'eraliser de mani\`ere satisfaisante quand la t\^ache implique d'apprendre et de r\'eutiliser des r\`egles syst\'ematiques de composition et non d'apprendre simplement par imitation des exemples d'entra{\^\i}nement. Le jeu de donn\'ees SCAN, constitu\'e d'un ensemble de commandes en langage naturel associ\'ees \`a des s\'equences d'action, a \'et\'e sp\'ecifiquement con\c{c}u pour \'evaluer les capacit\'es des r\'eseaux de neurones \`a apprendre ce type de g\'en\'eralisation compositionnelle. Dans cet article, nous nous proposons d'\'etudier la contribution d'informations syntaxiques sur les capacit\'es de g\'en\'eralisation compositionnelle des r\'eseaux de neurones seq2seq convolutifs.",
    keywords = "Compositionnalit\'e, mod\`ele convolutionnel seq2seq, jeux de donn\'ees SCAN.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2021/28.pdf"
}