Approche supervis\'ee \`a base de cellules LSTM bidirectionnelles pour la d\'esambigu\" lexicale (LSTM Based Supervised Approach for Word Sense Disambiguation)

Abstract

En d\'esambigu\" sation lexicale, l'utilisation des r\'eseaux de neurones est encore peu pr\'esente et tr\`es r\'ecente. Cette direction est pourtant tr\`es prometteuse, tant les r\'esultats obtenus par ces premiers syst\`emes arrivent syst\'ematiquement en t\^ete des campagnes d'\'evaluation, malgr\'e une marge d'am\'elioration qui semble encore importante. Nous pr\'esentons dans cet article une nouvelle architecture \`a base de r\'eseaux de neurones pour la d\'esambigu\" sation lexicale. Notre syst\`eme est \`a la fois moins complexe \`a entra\^ ner que les syst\`emes neuronaux existants et il obtient des r\'esultats \'etat de l'art sur la plupart des t\^aches d'\'evaluation de la d\'esambigu\" sation lexicale en anglais. L'accent est port\'e sur la reproductibilit\'e de notre syst\`eme et de nos r\'esultats, par l'utilisation d'un mod\`ele de vecteurs de mots, de corpus d'apprentissage et d'\'evaluation librement accessibles.

Tasks

Reproductions