@inproceedings {7213,
	title = {Auto-correction dans un analyseur neuronal par transitions : un comportement factice ?},
	year = {2022},
	month = {6},
	pages = {20-32},
	publisher = {Association pour le Traitement Automatique des Langues},
	address = {Avignon, France},
	abstract = {<p>Cette \&eacute;tude explore la capacit\&eacute; d\&$\#$39;auto-correction dans le cas d\&$\#$39;un analyseur neuronal par transitions. Nous d\&eacute;finissons un oracle dynamique pour le syst\&egrave;me \&eacute;tudi\&eacute; lui apprenant \&agrave; s\&$\#$39;auto-corriger. Les performances du mod\&egrave;le restent identiques \&agrave; celles du mod\&egrave;le de base, qui ne s\&$\#$39;auto-corrige pas. En effet, il y a \&agrave; peu pr\&egrave;s autant de \&laquo; corrections \&raquo; justes que de fautives. Les erreurs finales commises par les deux mod\&egrave;les sont aussi similaires. Nous montrons n\&eacute;anmoins que beaucoup des corrections effectu\&eacute;es par le mod\&egrave;le avec oracle dynamique co\&iuml;ncident avec des cas difficiles \&agrave; g\&eacute;rer par les analyseurs automatiques. Le probl\&egrave;me d\&$\#$39;apprentissage d\&$\#$39;un comportement efficace d\&$\#$39;auto-correction retombe dans un traitement efficace de ces cas difficiles.</p>
},
	keywords = {auto-correction, int{\'e}gration de t{\^a}ches, morpho-syntaxique, multi-t{\^a}che, oracle dynamique, oracle statique, s{\'e}mantique.},
	url = {http://talnarchives.atala.org/RECITAL/RECITAL-2022/9.pdf},
	author = {Zhao, Fang}
}
