We explore in this study the different Natural Language Processing state-of-the art technologies that allow transforming textual data into numerical representation. We go through the theory of the existing traditional methods as well as the most recent ones. This thesis focuses on the recent advances in Natural Language processing being developed upon the Transfer model. One of the most relevant innovations was the release of a deep bidirectional encoder called BERT that broke several state of the art results. BERT utilises Transfer Learning to improve modelling language dependencies in text. BERT is used for several different languages, other specialized model were released like the french BERT: Camembert. This thesis compares the language models of these different pre-trained models and compares their capability to insure a domain adaptation. Using the multilingual and the french pre-trained version of BERT and a dataset from AXA France’s emails, clients’ messages, legal documents, insurance documents containing over 60 million words. We fine-tuned the language models in order to adapt them on the Axa insurance’s french context to create a French AXAInsurance BERT model. We evaluate the performance of this model on the capability of the language model of predicting a masked token based on the context. BERT proves to perform better : modelling better the french AXA’s insurance text without finetuning than Camembert. However, with this small amount of data, Camembert is more capable of adaptation to this specific domain of insurance. / I denna studie undersöker vi de senaste teknologierna för Natural Language Processing, som gör det möjligt att omvandla textdata till numerisk representation. Vi går igenom teorin om befintliga traditionella metoder såväl som de senaste. Denna avhandling fokuserar på de senaste framstegen inom bearbetning av naturliga språk som utvecklats med hjälp av överföringsmodellen. En av de mest relevanta innovationerna var lanseringen av en djup dubbelriktad kodare som heter BERT som bröt flera toppmoderna resultat. BERT använder Transfer Learning för att förbättra modelleringsspråkberoenden i text. BERT används för flera olika språk, andra specialmodeller släpptes som den franska BERT: Camembert. Denna avhandling jämför språkmodellerna för dessa olika förutbildade modeller och jämför deras förmåga att säkerställa en domänanpassning. Med den flerspråkiga och franska förutbildade versionen av BERT och en dataset från AXA Frankrikes epostmeddelanden, kundmeddelanden, juridiska dokument, försäkringsdokument som innehåller över 60 miljoner ord. Vi finjusterade språkmodellerna för att anpassa dem till Axas försäkrings franska sammanhang för att skapa en fransk AXAInsurance BERT-modell. Vi utvärderar prestandan för denna modell på förmågan hos språkmodellen att förutsäga en maskerad token baserat på sammanhanget. BERTpresterar bättre: modellerar bättre den franska AXA-försäkringstexten utan finjustering än Camembert. Men med denna lilla mängd data är Camembert mer kapabel att anpassa sig till denna specifika försäkringsdomän.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-284108 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Zouari, Hend |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:733 |
Page generated in 0.0144 seconds