Stratégies multi-tâches pour la détection des relations lexico-sémantiques - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Multi-task strategies for identifying lexical-semantic relations

Stratégies multi-tâches pour la détection des relations lexico-sémantiques

Résumé

The identification of lexical-semantic relations is of crucial importance for taskssuch as query expansion or question answering in information retrieval. To this end,there are different methodologies that focus on a single lexical relation, identify mul-tiple semantic relations, or simultaneously learn cognitively related lexical-semanticrelations. We propose shared and private multi-task architectures that combine distribu-tional and lexical pattern-based input representations. Then, we study how feature en-gineering and multi-task architectures can be improved and thus combined to identifylexical-semantic relations. Finally, we define multi-task architectures of type one-vs-rest that combine sets of learned classifiers in a multi-task configuration using neuralnetworks to solve multi-class problems.
L’identification des relations lexico-sémantiques est d’une importance cruciale pourdes tâches telles que l’expansion des requêtes ou la réponse aux questions dans la recherched’information. À cette fin, il existe différentes méthodologies qui se concentrent surune seule relation lexicale, identifient plusieurs relations sémantiques ou apprennentsimultanément des relations lexico-sémantiques liées cognitivement. Nous proposonsdes architectures multi-tâches partagées et privées qui combinent des représentationsd’entrée continues distributionnelles et basées sur des patrons lexicaux. Puis, nous étu-dions comment l’ingénierie des caractéristiques et les architectures multi-tâches peuventêtre améliorées et donc combinées pour identifier les relations lexico-sémantiques. En-fin, nous définissons des architectures multi-tâches de type one-vs-rest qui combinentdes ensembles de classifieurs appris dans une configuration multi-tâche en utilisant desréseaux de neurones pour résoudre des problèmes multi-classes.
Fichier principal
Vignette du fichier
sygal_fusion_36869-akhmouch-houssam_64132ab021ac5.pdf (2.43 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04032615 , version 1 (16-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04032615 , version 1

Citer

Houssam Akhmouch. Stratégies multi-tâches pour la détection des relations lexico-sémantiques. Réseau de neurones [cs.NE]. Normandie Université, 2022. Français. ⟨NNT : 2022NORMC259⟩. ⟨tel-04032615⟩
55 Consultations
26 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More