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Description

Cette séance de cours couvre la résolution de coréférence, une tâche cruciale dans le traitement du langage naturel. Il explore divers modèles de coréférence, y compris la classification des paires de mention, le classement des mentions et le regroupement des mentions. L'instructeur discute des défis et des progrès dans la résolution de la coréférence, en mettant l'accent sur l'impact des modèles neuronaux. La séance de cours se penche également sur les méthodes d'évaluation et l'état de la technique donne lieu à une résolution de coréférence.

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Concepts associés (32)

Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.

Modèle de langage

En traitement automatique des langues, un modèle de langage ou modèle linguistique est un modèle statistique de la distribution de symboles distincts (lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. Un modèle de langage n-gramme est un modèle de langage qui modélise des séquences de mots comme un processus de Markov. Il utilise l'hypothèse simplificatrice selon laquelle la probabilité du mot suivant dans une séquence ne dépend que d'une fenêtre de taille fixe de mots précédents.

Linguistique

La linguistique est une discipline scientifique s’intéressant à l’étude du langage. Elle n'est pas prescriptive mais descriptive. La prescription correspond à la norme, c'est-à-dire ce qui est jugé correct linguistiquement par les grammairiens. À l'inverse, la linguistique se contente de décrire la langue telle qu'elle est et non telle qu'elle devrait être. On trouve des témoignages de réflexions sur le langage dès l'Antiquité avec des philosophes comme Platon.

Reconnaissance d'entités nommées

La reconnaissance d'entités nommées est une sous-tâche de l'activité d'extraction d'information dans des corpus documentaires. Elle consiste à rechercher des objets textuels (c'est-à-dire un mot, ou un groupe de mots) catégorisables dans des classes telles que noms de personnes, noms d'organisations ou d'entreprises, noms de lieux, quantités, distances, valeurs, dates, etc. À titre d'exemple, on pourrait donner le texte qui suit, étiqueté par un système de reconnaissance d'entités nommées utilisé lors de la campagne d'évaluation MUC: Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006 Henri a acheté 300 actions de la société AMD en 2006.

Coréférence

En linguistique, la coréférence est le phénomène qui consiste pour plusieurs syntagmes nominaux (SN) différents contenus dans une phrase ou dans un discours, à désigner la même entité. Par exemple une personne, un lieu, un événement, ou encore une date. Dans la terminologie linguistique, on dit qu'une coréférence est reliée à son antécédent. Pour que les syntagmes se coréférent, les deux expressions doivent porter les mêmes trait-φ. C'est-à-dire qu'ils doivent être en accord en genre, en nombre et en personne.

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