Les algorithmes gloutons pour le traitement automatique des langues, tel que l'analyse syntaxique par transition sont sujets à la propagation d'erreurs. Une manière de surmonter ce problème consiste à autoriser l'algorithme à revenir sur des choix faits précédemment afin d'explorer d'autres pistes lorsque des nouvelles informations contredisent la solution explorée jusque là. Afin de mettre en oeuvre un tel comportement, nous utilisons l'apprentissage par renforcement et autorisons l'algorithme à prédire une opération de retour arrière lorsqu'une telle action reçoit une récompense supérieure à celles consistant à poursuivre la solution courante. Cette idée a été testée sur une tâche jointe d'étiquetage morpho-syntaxique et d'analyse syntaxique. Les résultats montrent que le retour arrière est une méthode efficace pour lutter contre la propagation d'erreurs.

Enregistrement : https://umontreal.ca.panopto.com/Panopto/Pages/Viewer.aspx?id=ab4599bf-8e73-4b2c-9969-b18601247c2e