"étiquetage morphosyntaxique, descripteurs riches". Ecrire 1 à 5 phrases sur les concepts précédents.
Améliorer l’étiquetage de “que” par les descripteurs ciblés et les règles Les outils TAL statistiques robustes, et en particulier les étiqueteurs morphosyntaxiques, utilisent souvent des descripteurs “pauvres”, qui peuvent être appliqués facilement à n’importe quelle langue, mais qui ne regarde pas plus loin que 1 ou 2 tokens à droite et à gauche et ne prennent pas en compte des classes d’équivalence syntaxiques. Bien que l’étiquetage morphosyntaxique atteint des niveaux élevés d’exactitude (autour de 97 %), les 3 % d’erreurs qui subsistent induisent systématiquement une baisse de 3 % dans l’exactitude du parseur. Parmi les phénomènes les plus faciles à cibler à l’aide de l’injection de connaissances linguistiques plus riches sont les mots fonctionnels ambigus, tels que le mot “que” en français. Dans cette étude, nous cherchons à améliorer l’étiquetage morphosyntaxique de “que” par l’utilisation de descripteurs ciblés et riches lors de l’entraînement, et par l’utilisation de règles symboliques qui contournent le modèle statistique lors de l’analyse. Nous atteignons une réduction du taux d’erreur de 45 % par les descripteurs riches, et de 55 % si on ajoute des règles.