Modèle-s bayés-ien-s pour la segment-ation à deux niveau-x faible-ment super-vis-é-e
Year: 2022
Type: conference-paper
Abstract: La segmentation automatique en mots et en morphèmes est une étape cruciale dans le processus de documentation des langues. Dans ce travail, nous étudions plusieurs modèles bayésiens pour réaliser une segmentation conjointe des phrases à ces deux niveaux : d’une part, en introduisant un couplage déterministe entre deux modèles spécialisés pour identifier chaque type de frontières, d’autre part, en proposant une modélisation intrinsèquement hiérarchique. Un objectif important de cette étude est de comparer ces modèles dans un scénario où une supervision faible est disponible. Nos expériences portent sur deux langues et permettent de comparer dans des conditions réalistes les mérites de ces diverses modélisations.
Source: HAL
Authors: Okabe, Shu, Yvon, François
Language: French
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W4286830663