Meetup : Une approche frugale pour l’apprentissage de plongements interprétables
Rendez-vous à la Technopole Hélioparc le lundi 11 mars à 18h30 pour discuter techniques d’Embeddings
Lien visio : https://meet.google.com/dvp-fhmr-tuv
Nous avons la chance d’accueillir Nicolas Dugué, Chercheur en TAL qui viendra vulgariser ses travaux sur des plongement lexicaux légers interprétables, et utilisables directement sur CPU. Le séminaire sera suivi d’un pot de débriefing avec vin et fromage!
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Résumé : Les approches récentes d’apprentissage de plongements lexicaux ont mis l’accent sur les résultats, souvent au détriment de l’interprétabilité et de la complexité algorithmique. Pourtant, l’interprétabilité est un pré-requis nécessaire à la mise en œuvre de telles technologies lorsqu’elles sont au service de domaines sensibles comme le domaine juridique ou la médecine. Par ailleurs, les impératifs écologiques créent une urgence à réfléchir à des systèmes performants et économes en calculs. Nous proposons dans le cadre de l’ANR DIGING de développer une nouvelle approche performante et économe en calculs pour la construction de plongements lexicaux interprétables basée sur les graphes. Nous discuterons d’une première méthode développée dans ce cadre, SINr (Sparse Interpretable Node Representation) qui propose une méthode unifiée pour l’apprentissage de plongements de graphes et de mots dans un espace aux dimensions tangibles, en complexité quasi-linéaire.
Biographie : Maître de conférences en informatique au Laboratoire d’Informatique de l’Université du Mans dans l’équipe Language and Speech Technology. Nicolas étudie l’apprentissage automatique sur les données textuelles et les graphes, en mettant l’accent sur la frugalité et l’interprétabilité des méthodes.
