Ré-ordonnancement via programmation dynamique pour l'adaptation cross-lingue d'un analyseur en dépendances

Nicolas Devatine (1, 2) , Caio Corro (3, 4) , François Yvon (3, 4)

1 IRIT-MELODI - MEthodes et ingénierie des Langues, des Ontologies et du DIscours
2 UT3 - Université Toulouse III - Paul Sabatier
3 LISN - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique
4 TLP - Traitement du Langage Parlé

This paper studies cross-lingual transfer for dependency parsers, with the aim to study ways to mitigate word order differences between the source and the target language in transfer. We show how to learn and implement reordering strategies for target words, that, when used in pre-processing, allow us to improve the parsing accuracy in a zero-shot transfer scenario.

Cet article s’intéresse au transfert cross-lingue d’analyseurs en dépendances et étudie des méthodes pour limiter l’effet potentiellement néfaste pour le transfert de divergences entre l’ordre des mots dans les langues source et cible. Nous montrons comment apprendre et implémenter des stratégies de réordonnancement, qui, utilisées en prétraitement, permettent souvent d’améliorer les performances des analyseurs dans un scénario de transfert « zero-shot ».

Keywords: dependency parsing; cross-lingual transfer; dynamic programming

Keywords: analyse en dépendances; transfert cross-lingue; programmation dynamique.

Domains: Computation and Language [cs.CL]

Nicolas Devatine, Caio Corro, François Yvon. Ré-ordonnancement via programmation dynamique pour l'adaptation cross-lingue d'un analyseur en dépendances. 29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2022), Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA); Laboratoire d’Informatique et Systèmes (LIS); Laboratoire Informatique d’Avignon (LIA), Jun 2022, Avignon, France. pp.183-197. ⟨hal-03701508⟩