L’intelligence artificielle pour l’analyse syntaxique : évaluation et adaptation de modèles

Séminaire du laboratoire CRISCO · UR 4255, année 2024-2025, jeudi 26 septembre, à 14h, dans la salle de documentation du CRISCO, bâtiment N, sous-sol.

Programme

Élisa GOUZONNAT, Maxence MULTIN, Natasha ROMANOVA et Ryan ZIANE (université de Caen Normandie, CRISCO)

En linguistique, la constitution de corpus annotés de taille moyenne et large, surtout en ce qui concerne les langues peu dotées et les langues en diachronie, représente toujours un défi considérable et souvent chronophage pour les chercheurs. L’avènement des outils d’apprentissage profond et de gros modèles de langues (LLM) a permis d’envisager la possibilité d’annotation de données massives de haute qualité à moindre coût. Notamment en syntaxe, les analyseurs automatiques (parsers) rendent possible une analyse en fonctions syntaxiques de haute qualité et l’adaptation de modèles à la langue, à la période, au genre textuel etc. du corpus traité.
Lire la suite

En savoir plus