maximoss commited on
Commit
df8884b
1 Parent(s): c7ad779

Update README.md

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +11 -10
README.md CHANGED
@@ -111,19 +111,20 @@ DACCORD currently covers the themes of Russia’s invasion of Ukraine in 2022, t
111
  ### Citation Information
112
 
113
  ````BibTeX
114
- @inproceedings{Skandalis-Moot-Robillard:CORIA-TALN:2023,
115
- author = "Skandalis, Maximos and Moot, Richard and Robillard, Simon",
116
- title = "DACCORD : un jeu de donn\'ees pour la D\'etection Automatique d'\'enonC\'es COntRaDictoires en fran\c{c}ais",
117
- booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), \\ volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
 
 
118
  month = "6",
119
  year = "2023",
120
  address = "Paris, France",
121
- publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
122
- pages = "285-297",
123
- note = "",
124
- abstract = "La t\^ache de d\'etection automatique de contradictions logiques entre \'enonc\'es en TALN est une t\^ache de classification binaire, o\`u chaque paire de phrases re\c{c}oit une \'etiquette selon que les deux phrases se contredisent ou non. Elle peut \^etre utilis\'ee afin de lutter contre la d\'esinformation. Dans cet article, nous pr\'esentons DACCORD, un jeu de donn\'ees d\'edi\'e \`a la t\^ache de d\'etection automatique de contradictions entre phrases en fran\c{c}ais. Le jeu de donn\'ees \'elabor\'e est actuellement compos\'e de 1034 paires de phrases. Il couvre les th\'ematiques de l'invasion de la Russie en Ukraine en 2022, de la pand\'emie de Covid-19 et de la crise climatique. Pour mettre en avant les possibilit\'es de notre jeu de donn\'ees, nous \'evaluons les performances de certains mod\`eles de transformeurs sur lui. Nous constatons qu'il constitue pour eux un d\'efi plus \'elev\'e que les jeux de donn\'ees existants pour le fran\c{c}ais, qui sont d\'ej\`a peu nombreux. \textasciitilde\ In NLP, the automatic detection of logical contradictions between statements is a binary classification task, in which a pair of sentences receives a label according to whether or not the two sentences contradict each other. This task has many potential applications, including combating disinformation. In this article, we present DACCORD, a new dataset dedicated to the task of automatically detecting contradictions between sentences in French. The dataset is currently composed of 1034 sentence pairs. It covers the themes of Russia's invasion of Ukraine in 2022, the Covid-19 pandemic, and the climate crisis. To highlight the possibilities of our dataset, we evaluate the performance of some recent Transformer models on it. We conclude that our dataset is considerably more challenging than the few existing datasets for French.",
125
- keywords = "D\'etection automatique de contradictions, Jeu de donn\'ees, Construction de corpus, T\^ache de paire de phrases, Classification binaire, Analyse s\'emantique de phrases, Fran\c{c}ais",
126
- url = "http://talnarchives.atala.org/CORIA-TALN/CORIA-TALN-2023/459882.pdf"
127
  }
128
  ````
129
 
 
111
  ### Citation Information
112
 
113
  ````BibTeX
114
+ @inproceedings{skandalis-etal-2023-daccord,
115
+ title = "{DACCORD} : un jeu de donn{\'e}es pour la D{\'e}tection Automatique d{'}{\'e}non{C}{\'e}s {CO}nt{R}a{D}ictoires en fran{\c{c}}ais",
116
+ author = "Skandalis, Maximos and
117
+ Moot, Richard and
118
+ Robillard, Simon",
119
+ booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
120
  month = "6",
121
  year = "2023",
122
  address = "Paris, France",
123
+ publisher = "ATALA",
124
+ url = "https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.22",
125
+ pages = "285--297",
126
+ abstract = "La t{\^a}che de d{\'e}tection automatique de contradictions logiques entre {\'e}nonc{\'e}s en TALN est une t{\^a}che de classification binaire, o{\`u} chaque paire de phrases re{\c{c}}oit une {\'e}tiquette selon que les deux phrases se contredisent ou non. Elle peut {\^e}tre utilis{\'e}e afin de lutter contre la d{\'e}sinformation. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons DACCORD, un jeu de donn{\'e}es d{\'e}di{\'e} {\`a} la t{\^a}che de d{\'e}tection automatique de contradictions entre phrases en fran{\c{c}}ais. Le jeu de donn{\'e}es {\'e}labor{\'e} est actuellement compos{\'e} de 1034 paires de phrases. Il couvre les th{\'e}matiques de l{'}invasion de la Russie en Ukraine en 2022, de la pand{\'e}mie de Covid-19 et de la crise climatique. Pour mettre en avant les possibilit{\'e}s de notre jeu de donn{\'e}es, nous {\'e}valuons les performances de certains mod{\`e}les de transformeurs sur lui. Nous constatons qu{'}il constitue pour eux un d{\'e}fi plus {\'e}lev{\'e} que les jeux de donn{\'e}es existants pour le fran{\c{c}}ais, qui sont d{\'e}j{\`a} peu nombreux. In NLP, the automatic detection of logical contradictions between statements is a binary classification task, in which a pair of sentences receives a label according to whether or not the two sentences contradict each other. This task has many potential applications, including combating disinformation. In this article, we present DACCORD, a new dataset dedicated to the task of automatically detecting contradictions between sentences in French. The dataset is currently composed of 1034 sentence pairs. It covers the themes of Russia{'}s invasion of Ukraine in 2022, the Covid-19 pandemic, and the climate crisis. To highlight the possibilities of our dataset, we evaluate the performance of some recent Transformer models on it. We conclude that our dataset is considerably more challenging than the few existing datasets for French.",
127
+ language = "French",
 
128
  }
129
  ````
130