Méta-apprentissage pour l'analyse AMR translingue
Jeongwoo Kang, Maximin Coavoux, Cédric Lopez, Didier Schwab
Résumé : L’analyse AMR multilingue consiste à prédire des analyses sémantiques AMR dans une langue cible lorsque les données d’entraînement ne sont disponibles que dans une langue source. Cette tâche n’a été étudiée que pour un petit nombre de langues en raison du manque de données multilingues. En s’inspirant de Langedijk et al. (2022), qui appliquent le méta-apprentissage à l’analyse syntaxique en dépendances translingue, nous étudions le méta-apprentissage pour l’analyse AMR translingue. Nous évaluons nos modèles dans des scénarios zero-shot et few-shot en croate, en farsi, en coréen, en chinois et en français. En particulier, nous développons dans le cadre de cet article des données d’évaluation en coréen et en croate, à partir du corpus AMR anglais Le Petit Prince. Nous étudions empiriquement cette approche en la comparant à une méthode classique d’apprentissage conjoint.
Mots clés : L’analyse AMR Translingue,Méta-apprentissage,Apprentissage Zéro/Few-shot