Les méthodes « apprendre à chercher » en traitement automatique des langues : un état de l'art

L'apprentissage structuré est au fondement des méthodes modernes d'apprentissage automatique pour le traitement automatique des langues (TAL). Dans cet article, nous étudions une famille d'algorithmes d'apprentissage structuré, les algorithmes de la famille « apprendre à  chercher », qui diffèrent fondamentalement des méthodes classiques telles que les champs markoviens aléatoires, et permettent donc de mettre en évidence certains des compromis de l'apprentissage structuré en TAL. Nous présentons également un panorama des applications de ces techniques en TAL, en discutant les bénéfices découlant de leur utilisation.L'apprentissage structuré est au fondement des méthodes modernes d'apprentissage automatique pour le traitement automatique des langues (TAL). Dans cet article, nous étudions une famille d'algorithmes d'apprentissage structuré, les algorithmes de la famille « apprendre à chercher », qui diffèrent fondamentalement des méthodes classiques telles que les champs markoviens aléatoires, et permettent donc de mettre en évidence certains des compromis de l'apprentissage structuré en TAL. Nous présentons également un panorama des applications de ces techniques en TAL, en discutant les bénéfices découlant de leur utilisation. ABSTRACT. Structured prediction lies at the heart of modern Natural language Processing (NLP). In this paper, we study a specific family of structured learning algorithms, loosely refered to as "Learning-to-search" algorithms. They differ in several important ways from more studied methods such as Conditional Random Fields, and their study highlights several important trade-offs of structured learning for NLP. We also present an overview of existing applications of these techniques to NLP problems and discuss their potential benefits. MOTS-CLÉS : traitement automatique des langues, apprentissage structuré, apprendre à chercher