Labo LAMA-WeST

Intelligence artificielle
Web sémantique
Traitement de la langue naturelle

Comparaison d'une approche à base de règles avec une approche utilisant de l'apprentissage machine pour l'analyse sémantique

Étudiant: François-Xavier Desmarais

Directeur(e): Michel Gagnon

Co-directeur(e)(s): Amal Zouaq

L'analyse sémantique est une importante partie du traitement des langues naturelles qui repose souvent sur des modèles statistiques et des approches d’apprentissage machine supervisé. Cependant, ces approches nécessitent des ressources qui sont souvent coûteuses à acquérir. Ce mémoire décrit nos expériences afin de comparer Anasem, un analyseur sémantique en Prolog, avec le meilleur système de la tâche partagée (« Shared Task ») de la « Conference on Natural Language Learning » (CoNLL) sur l'analyse sémantique. Le meilleur système de CoNLL et Anasem sont basés sur des analyses de dépendance, mais leur différence majeure se situe au niveau des techniques d’extraction des structures sémantiques (à base de règles, par opposition à l'apprentissage machine). Nos résultats montrent qu'une approche fondée sur des règles est une solution capable de rivaliser avec les systèmes d'apprentissage machine sous certaines conditions.

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Publications

2012

Comparing a Rule-Based and a Machine Learning Approach for Semantic Analysis

François-Xavier Desmarais, Michel Gagnon, Amal Zouaq

The Sixth International Conference on Advances in Semantic Processing (SEMAPRO 2012), Barcelone