Exploration de l'apprentissage par transfert pour l'analyse de textes des r\'eseaux sociaux (Exploring neural transfer learning for social media text analysis )
L{'}apprentissage par transfert repr{\'e}sente la capacit{\'e} qu{'}un mod{\`e}le neuronal entra{\^\i}n{\'e} sur une t{\^a}che {\`a} g{\'e}n{\'e}raliser suffisamment et correctement pour produire des r{\'e}sultats pertinents sur une autre t{\^a}che proche mais diff{\'e}rente. Nous pr{\'e}sentons dans cet article une approche fond{\'e}e sur l{'}apprentissage par transfert pour construire automatiquement des outils d{'}analyse de textes des r{\'e}seaux sociaux en exploitant les similarit{\'e}s entre les textes d{'}une langue bien dot{\'e}e (forme standard d{'}une langue) et les textes d{'}une langue peu dot{\'e}e (langue utilis{\'e}e en r{\'e}seaux sociaux). Nous avons exp{\'e}riment{\'e} notre approche sur plusieurs langues ainsi que sur trois t{\^a}ches d{'}annotation linguistique ({\'e}tiquetage morpho-syntaxique, annotation en parties du discours et reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es). Les r{\'e}sultats obtenus sont tr{\`e}s satisfaisants et montrent l{'}int{\'e}r{\^e}t de l{'}apprentissage par transfert pour tirer profit des mod{\`e}les neuronaux profonds sans la contrainte d{'}avoir {\`a} disposition une quantit{\'e} de donn{\'e}es importante n{\'e}cessaire pour avoir une performance acceptable.
PDF Abstract
