SEMIAMOR — Semi-Amor: prédiction structurée en TAL par méthodes semi-amorties pour la relaxation lagrangienne

Le projet Semi-Amor vise à améliorer l'état-de-l'art en traitement automatique des langues (TAL) dans le cas des tâches pour lesquelles les sorties sont fortement contraintes, comme par exemple la génération contrôlée, l'analyse syntaxique ou sémantique, l'extraction conjointe d'entités et de relations. Nous nous intéresserons plus particulièrement à l'application de la relaxation lagrangienne pour attaquer l'intractabilité des calculs de fonctions de perte et des problèmes de décodage. Nous proposons de remplacer les algorithmes itératifs communément utilisés dans ce cadre par des réseaux neuronaux d'inférence pour améliorer les temps d'apprentissage et de décodage. Les impacts à long terme portent sur tous les cadres d'applications dans lesquels l'agrandissement des réseaux de neurones ne peut pas être la seule solution, par exemple l'analyse sémantique pour les interfaces humain-machine où les sorties mal formées sont bloquantes, ou les chaînes de traitement pour les langues peu dotées qui ne bénéficient de modèles de langue de grande dimension.