DesambigVerbes

Utilisation d'un réseau de neurones pour une tâche de désambiguisation des sens de verbes en contexte.

Etapes

RN

• Lecture des données
• Découpage train/test
• Sélection traits
  • contexte linéaire (vecteur somme d'une fenêtre de contexte k=2)
  • contextes syntaxiques (surface/profond)
    • rep vectorielle : objet, sujet (basé sur les word embeddings)
    • C : sujet et objet canoniques (prendre les pos les plus précises, généralement PRO -> sujet humain etc...)
    • diathèse (tous les sens ne permettent pas d'avoir un passif)
    • sous-catégorisation (codé en dur, 1 dimension par sous-cat possible, valeur booléenne)
• Mise en place du réseau
  • vecteurs pré-entraînés
    • modifiés à l'apprentissage
    • non-modifiés à l'apprentissage
  • vecteurs initialisés et modifiés au cours de l'apprentissage
• Entraînement du classifieur sur les données train
• Prédiction sur les données tests
• Evaluation du classifieur

MFS

• Lecture des données
• Découpage train/test
• "most frequent sense" de chaque verbe à partir des données train
• Prédiction sur les données test
• Evaluation

⇒ Comparaison RN / MFS