5-9 juin 2023 PARIS (France)
Analyse sémantique AMR pour le français par transfert translingue
Jeongwoo Kang  1@  , Maximin Coavoux  1, *@  , Didier Schwab  1, *@  , Cédric Lopez  2, *@  
1 : Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Centre National de la Recherche Scientifique : UMR5217, Université Grenoble Alpes, Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology, Centre National de la Recherche Scientifique
2 : Emvista
Sans tutelles
* : Auteur correspondant

Abstract Meaning Representation (AMR) est un formalisme permettant de représenter la sémantique d'une phrase sous la forme d'un graphe, dont les nœuds sont des concepts sémantiques et les arcs des relations typées. Dans ce travail, nous construisons un analyseur AMR pour le français en étendant une méthode translingue zéro-ressource proposée par Procopio et al. (2021). Nous comparons l'utilisation d'un transfert bilingue à un transfert multi-cibles pour l'analyse sémantique AMR translingue. Nous construisons également des données d'évaluation pour l'AMR français. Nous présentons enfin les premiers résultats d'analyse AMR automatique pour le français. Selon le jeu de test utilisé, notre parseur AMR entraîné de manière zéro-ressource, c'est-à-dire sans données d'entraînement, obtient des scores Smatch qui se situent entre 54,2 et 66,0.


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