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Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Représentation vectorielle de paires de verbes pour la prédiction de relations lexicales

Etienne Rigaud
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072731

Résumé

Dans cet article, nous proposons un modèle de représentations vectorielles de paire de mots, obtenues à partir d’une adaptation du modèle Skip-gram de Word2vec. Ce modèle est utilisé pour générer des vecteurs de paires de verbes, entraînées sur le corpus de textes anglais Ukwac. Les vecteurs sont évalués sur les données ConceptNet & EACL, sur une tâche de classification de relations lexicales. Nous comparons les résultats obtenus avec les vecteurs paires à des modèles utilisant des vecteurs mots, et testons l’évaluation avec des verbes dans leur forme originale et dans leur forme lemmatisée. Enfin, nous présentons des expériences où ces vecteurs paires sont utilisés sur une tâche d’identification de relation discursive entre deux segments de texte. Nos résultats sur le corpus anglais Penn Discourse Treebank, démontrent l’importance de l’information verbale pour la tâche, et la complémentarité de ces vecteurs paires avec les connecteurs discursifs des relations.
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Dates et versions

hal-02786199 , version 1 (07-06-2020)
hal-02786199 , version 2 (17-06-2020)
hal-02786199 , version 3 (23-06-2020)

Licence

Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification

Identifiants

  • HAL Id : hal-02786199 , version 1

Citer

Etienne Rigaud. Représentation vectorielle de paires de verbes pour la prédiction de relations lexicales. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), 2020, Nancy, France. pp.179-192. ⟨hal-02786199v1⟩
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