Une exploration de l'architecture des réseaux de neurones pour la modélisation de la compositionnalité sémantique

Résumé : Ce mémoire présente une évaluation du modèle de réseau de neurones, appelé autoencodeur, qui permet de capturer le sens de couples adjectif-nom en anglais. Ce modèle fonctionne sur la base de la représentation du sens des mots par un vecteur contenant les indices des lemmes constituant le contexte des mots en question. Ces indices sont attribués aux lemmes en fonction de leur fréquence dans notre corpus issu de Wikipédia. Notre modèle est évalué sur un test de similarité entre deux couples adjectif-nom puis sur un test de recomposition des vecteurs de contexte du couple adjectif-nom à partir des vecteurs de contexte de ses composants pris séparément. Les résultats de ces deux tâches est ensuite comparé aux modèles déjà existants suivants : l'addition de vecteurs (modèle additif), le modèle additif pondéré avec un coefficient plus fort sur le vecteur du nom, le modèle basique où seul le vecteur contexte du nom est pris en compte, et la multiplication de vecteurs (modèle multiplicatif).
Type de document :
Mémoires
Linguistique. 2015
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Contributeur : Uga - Bulles <>
Soumis le : mercredi 7 octobre 2015 - 11:36:05
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:27:31
Document(s) archivé(s) le : vendredi 8 janvier 2016 - 10:22:49

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Chloé Cimpello. Une exploration de l'architecture des réseaux de neurones pour la modélisation de la compositionnalité sémantique. Linguistique. 2015. 〈dumas-01212786〉

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