Étiquetage multilingue en parties du discours avec MElt - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Multilingual part-of-speech tagging with MElt

Étiquetage multilingue en parties du discours avec MElt

Résumé

We describe recent evolutions of MElt, a discriminative part-of-speech tagging system. MElt is targeted at the optimal exploitation of information provided by external lexicons for improving its performance over models trained solely on annotated corpora. We have trained MElt on more than 40 datasets covering over 30 languages. Compared with the state-of-the-art system MarMoT, MElt's results are slightly worse on average when no external lexicon is used, but slightly better when such resources are available, resulting in state-of-the-art taggers for a number of languages.
Nous présentons des travaux récents réalisés autour de MElt, système discriminant d'étiquetage en parties du discours. MElt met l'accent sur l'exploitation optimale d'informations lexicales externes pour améliorer les performances des étiqueteurs par rapport aux modèles entraînés seulement sur des corpus annotés. Nous avons entraîné MElt sur plus d'une quarantaine de jeux de données couvrant plus d'une trentaine de langues. Comparé au système état-de-l'art MarMoT, MElt obtient en moyenne des résultats légèrement moins bons en l'absence de lexique externe, mais meilleurs lorsque de telles ressources sont disponibles, produisant ainsi des étiqueteurs état-de-l'art pour plusieurs langues.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01352243 , version 1 (06-08-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01352243 , version 1

Citer

Benoît Sagot. Étiquetage multilingue en parties du discours avec MElt. 23ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2016, Paris, France. ⟨hal-01352243⟩
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