5-9 juin 2023 PARIS (France)
Derrière les plongements de relations
Hugo Thomas  1@  , Guillaume Gravier  1, *@  , Pascale Sébillot  1, *@  
1 : Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires
Université de Rennes, Institut National des Sciences Appliquées - Rennes, Université de Bretagne Sud, École normale supérieure - Rennes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique, CentraleSupélec, Centre National de la Recherche Scientifique, IMT Atlantique
* : Auteur correspondant

Dans cet article, plutôt que nous arrêter aux scores de performance habituellement fournis (par ex. mesure F1), nous proposons une analyse approfondie, selon différents critères, des modélisations de relations employées par plusieurs architectures de modèles de typage de relations. Cette analyse vise à mieux comprendre l'organisation de l'espace latent des modélisations et ses propriétés, enjeu important pour les modèles se fondant sur les distances dans cet espace. Dans cet objectif d'analyse des plongements, nous étudions l'influence, sur ces modélisations, du vocabulaire, de la syntaxe, de la sémantique des relations, de la représentation des entités nommées liées, ainsi que la géométrie de leur espace latent. Il en ressort que les modélisations de relations sont apprises de manière inégale d'un modèle à un autre entraînés de la même manière ; dans ce cas, les indicateurs que nous proposons sont de nouveaux éléments de compréhension de l'espace latent d'un modèle afin de mieux exploiter ses propriétés.


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