De l’évaluation et ses ressources en traitement automatique des langues

Q2 Arts and Humanities
Patrick Paroubek, J. Mariani
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Abstract

Le traitement informatique du langage a privilegie depuis trente ans les methodes d’apprentissage automatique qui ont permis des avancees technologiques operationnelles dans un nombre croissant d’applications. Celles-ci ont ete rendues possibles par la disponibilite de corpus d’apprentissage, par le developpement du paradigme d’evaluation (shared tasks) et par la creation d’infrastructures d’evaluation de technologie. Mais les corpus doivent etre de taille suffisante pour representer la realite linguistique et toutes les langues ne disposent pas des ressources appropriees ni des moyens pour les produire. Les experiences ont montre que la taille des donnees d’apprentissage peut remplacer la complexite algorithmique ou les connaissances expertes, mais a-t-on atteint les limites de ce type d’approche ?
评估及其在自动语言处理方面的资源
在过去的30年里,语言的计算机处理一直青睐机器学习方法,这些方法使操作技术在越来越多的应用中取得进步。学习语料库的可用性、评估范式(共享任务)的发展以及技术评估基础设施的建立使这些工作成为可能。但语料库必须足够大,以代表语言现实,并不是所有的语言都有足够的资源和手段来产生它们。经验表明,学习数据的大小可以取代算法复杂性或专家知识,但这种方法是否达到了极限?
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