Au-delà de la performance des modèles : la prédiction de liens peut-elle enrichir des graphes lexico-sémantiques du français ?
Résumé
Cet article présente une étude sur l’utilisation de modèles de prédiction de liens pour l’enrichissement de graphes lexico-sémantiques du français. Celle-ci porte sur deux graphes, RezoJDM16k et RL-fr et sept modèles de prédiction de liens. Nous avons étudié les prédictions du modèle le plus performant, afin d’extraire de potentiels nouveaux triplets en utilisant un score de confiance que nous avons évalué avec des annotations manuelles. Nos résultats mettent en évidence des avantages différentspour le graphe dense RezoJDM16k par rapport à RL-fr, plus clairsemé. Si l’ajout de nouveaux triplets à RezoJDM16k offre des avantages limités, RL-fr peut bénéficier substantiellement de notre approche.
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Fait partie de hal-04623005 Texte Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-Dac, Julie Mauclair, José G. Moreno, et al.. Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL), ATALA & AFPC, pp.1--740, 2024, 978-2-917490-37-2. ⟨hal-04623005⟩