Using distributed word representations for robust semantic role labeling (Utilisation de représentations de mots pour l'étiquetage de rôles sémantiques suivant FrameNet) [in French]

Résumé. D’après la sémantique des cadres de Fillmore, les mots prennent leur sens par rapport au contexte événementiel ou situationnel dans lequel ils s’inscrivent. FrameNet, une ressource lexicale pour l’anglais, définit environ 1000 cadres conceptuels couvrant l’essentiel des contextes possibles. Dans un cadre conceptuel, un prédicat appelle des arguments pour remplir les différents rôles sémantiques associés au cadre. Nous cherchons à annoter automatiquement ces rôles sémantiques, étant donné le cadre sémantique et le prédicat, à l’aide de modèles à maximum d’entropie. Nous montrons que l’utilisation de représentations distribuées de mots pour situer sémantiquement les arguments apporte une information complémentaire au modèle, et améliore notamment l’étiquetage de cadres avec peu d’exemples d’entrainement. Abstract. According to Frame Semantics (Fillmore 1976), words’ meaning are best understood considering the semantic frame they play a role in, for the frame is what gives them context. FrameNet defines about 1000 such semantic frames, along with the roles arguments can fill in this frame. Our task is to automatically label arguments’ roles, given their span, the frame, and the predicate, using maximum entropy models. We make use of distributed word representations to improve generalisation over the few training exemples available for each frame. Mots-clés : rôles sémantiques ; représentations distribuées ; maximum d’entropie.