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Réseau de neurones profond pour l’étiquetage morpho-syntaxique L’analyse syntaxique et sémantique de langages non-canoniques est principalement limitée par le manque de corpus annotés. Il est donc primordial de mettre au point des systèmes robustes capables d’allier références canoniques et non-canoniques. Les méthodes exploitant la théorie des réseaux de neurones profonds ont prouvé leur efficacité dans des domaines tels que l’imagerie ou les traitements acoustiques. Nous proposons une architecture de réseau de neurones appliquée au traitement automatique des langages naturels, et plus particulièrement à l’étiquetage morpho-syntaxique. De plus, plutôt que d’extraire des représentations empiriques d’une phrase pour les injecter dans un algorithme de classification, nous nous inspirons de récents travaux portant sur l’extraction automatique de représentations vectorielles des mots à partir de corpus non-annotés. Nous souhaitons ainsi tirer profit des propriétés de linéarité et de compositionnalité de tels plongements afin d’améliorer les performances de notre système.