Unsupervised cross-lingual representation modeling for variable length phrases

Unsupervised cross-lingual representation modeling for variable length phrases

L étude de l extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables a été souvent circonscrite aux mots simples. Les méthodes classiques ne peuvent gérer les expressions complexes que si elles sont de longueur identique, tandis que les méthodes de plongements de mots modélisent les expressi...

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Main Authors : Liu Jingshu (Auteur), Morin Emmanuel (Directeur de thèse), Besacier Laurent (Président du jury de soutenance, Rapporteur de la thèse), Zweigenbaum Pierre (Rapporteur de la thèse), Peña Saldarriaga Sebastián (Membre du jury), Ferret Olivier (Membre du jury)
Corporate Authors : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thesis
Language : anglais
Title statement : Unsupervised cross-lingual representation modeling for variable length phrases / Jingshu Liu; sous la direction de Emmanuel Morin
Published : 2020
Online Access : Via Nantes Université network
Online Access note : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2020
Subjects :
Apprentissage non supervisé (intelligence artificielle)
Traitement automatique du langage naturel
Analyse linguistique
...
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2020NANT4009/document