Les méthodes « apprendre à chercher » en traitement automatique des langues : un état de l’art

Elena Knyazeva*, Guillaume Wisniewski*, François Yvon*

* LIMSI, CNRS, Univ. Paris-Sud, Université Paris-Saclay

L’apprentissage structuré est au fondement des méthodes modernes d’apprentissage automatique pour le traitement automatique des langues (TAL). Dans cet article, nous étudions une famille d’algorithmes d’apprentissage structuré, les algorithmes de la famille « apprendre à chercher », qui diffèrent fondamentalement des méthodes classiques telles que les champs markoviens aléatoires, et permettent donc de mettre en évidence certains des compromis de l’apprentissage structuré en TAL. Nous présentons également un panorama des applications de ces techniques en TAL, en discutant les bénéfices découlant de leur utilisation.

 

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