Analyse syntaxique du réseau neuronal

Cette séance de cours couvre l'analyse syntaxique basée sur le réseau neuronal, en se concentrant sur l'analyse graphique avec raffinement itératif. Il traite de l'estimation du score de dépendance basée sur LSTM, d'un analyseur de dépendance basé sur des graphes neuronaux et de l'analyseur de raffinement itératif G2GT. La séance de cours explique la motivation d'EPEL pour trouver des structures de graphes, l'architecture du codeur RNGTr et le processus itératif de raffinement non autorégressif. Il présente le modèle RNGTr (Recursive Non-Autoregressive Graph-to-Graph Transformer), détaillant l'encodeur et la fonction de score. La séance de cours explore également la sélection des modèles, les résultats sur UD et Penn Treebanks, et lanalyse des performances basées sur les types de dépendance et la projectivité des graphiques de dépendance.