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Centre d'Enseignement Multimédia Universitaire (C.E.M.U.)  Université de Caen Normandie

05b - Oublier ce qu’on sait, pour mieux apprendre ce qu’on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF (taln2015)


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05b - Oublier ce qu’on sait, pour mieux apprendre ce qu’on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF (taln2015)

Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015

Session Extraction d’information

Oublier ce qu’on sait, pour mieux apprendre ce qu’on ne sait pas : une étude sur les contraintes de type dans les modèles CRF

Nicolas Pécheux, Alexandre Allauzen, Thomas Lavergne, Guillaume Wisniewski et François Yvon

Résumé : Quand on dispose de connaissances a priori sur les sorties possibles d’un problème d’étiquetage,il semble souhaitable d’inclure cette information lors de l’apprentissage pour simplifier la tâche de modélisation et accélérer les traitements. Pourtant, même lorsque ces contraintes sont correctes et utiles au décodage, leur utilisation lors de l’apprentissage peut dégrader sévèrement les performances. Dans cet article, nous étudions ce paradoxe et montrons que le manque de contraste induit par les connaissances entraîne une forme de sous-apprentissage qu’il est cependant possible de limiter.
 

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