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        <title>Réseaux neuronaux profonds pour l’étiquetage de séquences (Deep Neural Networks for Sequence Labeling)</title>
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        <dateIssued>2017-06</dateIssued>
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            <title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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    <abstract>Depuis quelques années les réseaux neuronaux se montrent très efficaces dans toutes les tâches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Récemment, une variante de réseau neuronal particulièrement adapté à l’étiquetage de séquences textuelles a été proposée, utilisant des représentations distributionnelles des étiquettes. Dans cet article, nous reprenons cette variante et nous l‘améliorons avec une version profonde. Dans cette version, différentes couches cachées permettent de prendre en compte séparément les différents types d‘informations données en entrée au réseau. Nous évaluons notre modèle sur les mêmes tâches que la première version de réseau de laquelle nous nous sommes inspirés. Les résultats montrent que notre variante de réseau neuronal est plus efficace que les autres, mais aussi qu‘elle est plus efficace que tous les autres modèles évalués sur ces tâches, obtenant l’état-de-l‘art.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Réseaux neuronaux profonds pour l’étiquetage de séquences (Deep Neural Networks for Sequence Labeling)
%A Dupont, Yoann
%A Dinarelli, Marco
%A Tellier, Isabelle
%Y Eshkol-Taravella, Iris
%Y Antoine, Jean-Yves
%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
%D 2017
%8 June
%I ATALA
%C Orléans, France
%G fra
%F dupont-etal-2017-reseaux
%X Depuis quelques années les réseaux neuronaux se montrent très efficaces dans toutes les tâches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Récemment, une variante de réseau neuronal particulièrement adapté à l’étiquetage de séquences textuelles a été proposée, utilisant des représentations distributionnelles des étiquettes. Dans cet article, nous reprenons cette variante et nous l‘améliorons avec une version profonde. Dans cette version, différentes couches cachées permettent de prendre en compte séparément les différents types d‘informations données en entrée au réseau. Nous évaluons notre modèle sur les mêmes tâches que la première version de réseau de laquelle nous nous sommes inspirés. Les résultats montrent que notre variante de réseau neuronal est plus efficace que les autres, mais aussi qu‘elle est plus efficace que tous les autres modèles évalués sur ces tâches, obtenant l’état-de-l‘art.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.3/
%P 19-27

Markdown (Informal)

[Réseaux neuronaux profonds pour l’étiquetage de séquences (Deep Neural Networks for Sequence Labeling)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.3/) (Dupont et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)

• Réseaux neuronaux profonds pour l’étiquetage de séquences (Deep Neural Networks for Sequence Labeling) (Dupont et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)

ACL

• Yoann Dupont, Marco Dinarelli, and Isabelle Tellier. 2017. Réseaux neuronaux profonds pour l’étiquetage de séquences (Deep Neural Networks for Sequence Labeling). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts, pages 19–27, Orléans, France. ATALA.