pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
DEFT 2020 - Extraction d'information fine dans les donn\'ees cliniques : terminologies sp\'ecialis\'ees et graphes de connaissance (Fine-grained Information Extraction in Clinical Data : Dedicated Terminologies and Knowledge Graphs )
Authors: Thomas Lemaitre, Camille Gosset, Mathieu Lafourcade, Namrata Patel, Guilhem Mayoral
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Knowledge Graphs

Nous pr{\'e}sentons dans cet article notre approche {\`a} base de r{\`e}gles con{\c{c}}ue pour r{\'e}pondre {\`a} la t{\^a}che 3 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020. Selon le type d{'}information {\`a} extraire, nous construisons (1) une terminologie sp{\'e}cialis{\'e}e {\`a} partir de ressources m{\'e}dicales et (2) un graphe orient{\'e} bas{\'e} sur les informations extraites de la base de connaissances g{\'e}n{\'e}raliste et de grande taille - JeuxDeMots.
DOING@DEFT : cascade de CRF pour l'annotation d'entit\'es cliniques imbriqu\'ees (DOING@DEFT : cascade of CRF for the annotation of nested clinical entities)
Authors: Anne-Lyse Minard, Andr{\'e}ane Roques, Nicolas Hiot, Mirian Halfeld Ferrari Alves, Agata Savary
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Cet article pr{\'e}sente le syst{\`e}me d{\'e}velopp{\'e} par l{'}{\'e}quipe DOING pour la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020 portant sur la similarit{\'e} s{\'e}mantique et l{'}extraction d{'}information fine. L{'}{\'e}quipe a particip{\'e} uniquement {\`a} la t{\^a}che 3 : {``}extraction d{'}information{''}. Nous avons utilis{\'e} une cascade de CRF pour annoter les diff{\'e}rentes informations {\`a} rep{\'e}rer. Nous nous sommes concentr{\'e}s sur la question de l{'}imbrication des entit{\'e}s et de la pertinence d{'}un type d{'}entit{\'e} pour apprendre {\`a} reconna{\^\i}tre un autre. Nous avons {\'e}galement test{\'e} l{'}utilisation d{'}une ressource externe, MedDRA, pour am{\'e}liorer les performances du syst{\`e}me et d{'}un pipeline plus complexe mais ne g{\'e}rant pas l{'}imbrication des entit{\'e}s. Nous avons soumis 3 runs et nous obtenons en moyenne sur toutes les classes des F-mesures de 0,64, 0,65 et 0,61.
Extraction d'information de sp\'ecialit\'e avec un syst\`eme commercial g\'en\'erique (Extracting Medical Information with an Off-the-shelf Software Product)
Authors: Clothilde Royan, Jean-Marc Lang{\'e}, Zied Abidi
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Nous avons particip{\'e} {\`a} la t{\^a}che 3 du D{\'e}fi Fouille de texte 2020, d{\'e}di{\'e}e {\`a} l{'}extraction d{'}information de sp{\'e}cialit{\'e}, dans le but de tester notre produit commercial d{'}extraction d{'}information, Watson Knowledge Studio (WKS), face {\`a} des {\'e}quipes acad{\'e}miques et industrielles. Outre la quantit{\'e} r{\'e}duite de donn{\'e}es d{'}apprentissage, la nature des annotations des corpus de r{\'e}f{\'e}rence posait des probl{\`e}mes d{'}adaptation {\`a} notre produit. Aussi avons-nous d{\^u} modifier le sch{\'e}ma d{'}annotation du corpus d{'}apprentissage, ex{\'e}cuter l{'}apprentissage, puis appliquer des r{\`e}gles aux r{\'e}sultats obtenus afin d{'}obtenir des annotations conformes au sch{\'e}ma initial. Nous avons {\'e}galement appliqu{\'e} des dictionnaires de sp{\'e}cialit{\'e} (anatomie, pathologie, etc.) pour injecter de la connaissance du domaine et renforcer les mod{\`e}les d{'}apprentissage automatique. Au final, nos r{\'e}sultats lors de la phase de test se situent dans la moyenne de l{'}ensemble des {\'e}quipes, avec des F-mesures de 0,43 pour la sous-t{\^a}che 1 et 0,63 pour la sous-t{\^a}che 2.
DEFT 2020 : d\'etection de similarit\'e entre phrases et extraction d'information (DEFT 2020 : sentence similarity detection and information retrieval )
Authors: Mike Tapi Nzali
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Information Retrieval, Retrieval, Sentence, Sentence Similarity

Ce papier d{\'e}crit la participation de Reezocar {\`a} la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020. Cette seizi{\`e}me {\'e}dition du challenge a port{\'e} sur le calcul de similarit{\'e} entre phrases et l{'}extraction d{'}information fine autour d{'}une douzaine de cat{\'e}gories dans des textes r{\'e}dig{\'e}s en Fran{\c{c}}ais. Le challenge propose trois t{\^a}ches : (i) la premi{\`e}re concerne l{'}identification du degr{\'e} de similarit{\'e} entre paires de phrases ; (ii) la deuxi{\`e}me concerne l{'}identification des phrases parall{\`e}les possibles pour une phrase source et (iii) la troisi{\`e}me concerne l{'}extraction d{'}information. Nous avons utilis{\'e} des m{\'e}thodes d{'}apprentissage automatique pour effectuer ces t{\^a}ches et avons obtenu des r{\'e}sultats satisfaisants sur l{'}ensemble des t{\^a}ches.
Similarit\'e s\'emantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning)
Authors: Charles Teiss{\`e}dre, Thiziri Belkacem, Maxime Arens
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: NER, Sentence, Sentence Similarity, Transfer Learning

Dans cet article, nous d{\'e}crivons une approche exploratoire pour entra{\^\i}ner des mod{\`e}les de langue et r{\'e}soudre des t{\^a}ches d{'}appariement entre phrases issues de corpus en fran{\c{c}}ais et relevant du domaine m{\'e}dical. Nous montrons que, dans un contexte o{\`u} les donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement sont en nombre restreint, il peut {\^e}tre int{\'e}ressant d{'}op{\'e}rer un apprentissage par transfert, d{'}une langue dont nous disposons de plus de ressources pour l{'}entra{\^\i}nement, vers une langue cible moins dot{\'e}e de donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement (le fran{\c{c}}ais dans notre cas). Les r{\'e}sultats de nos exp{\'e}rimentations montrent que les mod{\`e}les de langue multilingues sont capables de transf{\'e}rer des repr{\'e}sentations d{'}une langue {\`a} l{'}autre de fa{\c{c}}on efficace pour r{\'e}soudre des t{\^a}ches de similarit{\'e} s{\'e}mantique telles que celles propos{\'e}es dans le cadre de l{'}{\'e}dition 2020 du D{\'e}fi fouille de texte (DEFT).
Participation de l'\'equipe du LIMICS \`a DEFT 2020 (Participation of team LIMICS in the DEFT 2020 challenge )
Authors: Perceval Wajsb{\"u}rt, Yoann Taill{\'e}, Guillaume Lain{\'e}, Xavier Tannier
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Nous pr{\'e}sentons dans cet article les m{\'e}thodes con{\c{c}}ues et les r{\'e}sultats obtenus lors de notre participation {\`a} la t{\^a}che 3 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020, consistant en la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es du domaine m{\'e}dical. Nous proposons deux mod{\`e}les diff{\'e}rents permettant de prendre en compte les entit{\'e}s imbriqu{\'e}es, qui repr{\'e}sentent une des difficult{\'e}s du jeu de donn{\'e}es propos{\'e}es, et pr{\'e}sentons les r{\'e}sultats obtenus. Notre meilleur run obtient la meilleure performance parmi les participants, sur l{'}une des deux sous-t{\^a}ches du d{\'e}fi.
Pratiques d'\'evaluation en ASR et biais de performance (Evaluation methodology in ASR and performance bias)
Authors: Mahault Garnerin, Solange Rossato, Laurent Besacier
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Nous proposons une r{\'e}flexion sur les pratiques d{'}{\'e}valuation des syst{\`e}mes de reconnaissance automatique de la parole (ASR). Apr{\`e}s avoir d{\'e}fini la notion de discrimination d{'}un point de vue l{\'e}gal et la notion d{'}{\'e}quit{\'e} dans les syst{\`e}mes d{'}intelligence artificielle, nous nous int{\'e}ressons aux pratiques actuelles lors des grandes campagnes d{'}{\'e}valuation. Nous observons que la variabilit{\'e} de la parole et plus particuli{\`e}rement celle de l{'}individu n{'}est pas prise en compte dans les protocoles d{'}{\'e}valuation actuels rendant impossible l{'}{\'e}tude de biais potentiels dans les syst{\`e}mes.
Comment arpenter sans m\`etre : les scores de r\'esolution de cha\^\ines de cor\'ef\'erences sont-ils des m\'etriques ? (Do the standard scores of evaluation of coreference resolution constitute metrics ?)
Authors: Adam Lion-Bouton, Lo{\"\i}c Grobol, Jean-Yves Antoine, Sylvie Billot, Ana{\"\i}s Lefeuvre-Halftermeyer
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: coreference-resolution, Coreference Resolution, es-en

Cet article pr{\'e}sente un travail qui consiste {\`a} {\'e}tudier si les scores les plus utilis{\'e}s pour l{'}{\'e}valuation de la r{\'e}solution des cor{\'e}f{\'e}rences constituent des m{\'e}triques de similarit{\'e} normalis{\'e}es. En adoptant une d{\'e}marche purement exp{\'e}rimentale, nous avons v{\'e}rifi{\'e} si les scores MUC, B3 , CEAF, BLANC, LEA et le meta-score CoNLL respectent les bonnes propri{\'e}t{\'e}s qui d{\'e}finissent une telle m{\'e}trique. Notre {\'e}tude montre que seul le score CEAFm est potentiellement une m{\'e}trique de similarit{\'e} normalis{\'e}e.
Que rec\`elent les donn\'ees textuelles issues du web ? (What do text data from the Web have to hide ?)
Authors: Adrien Barbaresi, Ga{\"e}l Lejeune
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

La collecte et l{'}usage opportunistes de donn{\'e}es textuelles tir{\'e}es du web sont sujets {\`a} une s{\'e}rie de probl{\`e}mes {\'e}thiques, m{\'e}thodologiques et {\'e}pist{\'e}mologiques qui m{\'e}ritent l{'}attention de la communaut{\'e} scientifique. Nous pr{\'e}sentons des {\'e}tudes empiriques de leur impact en linguistique et TAL centr{\'e}es sur la forme (m{\'e}thodes d{'}extraction des donn{\'e}es) ainsi que sur le fond (contenu des corpus).
R\'epliquer et \'etendre pour l'alsacien ``\'Etiquetage en parties du discours de langues peu dot\'ees par sp\'ecialisation des plongements lexicaux'' (Replicating and extending for Alsatian : ``POS tagging for low-resource languages by adapting word embeddings'')
Authors: Alice Millour, Kar{\"e}n Fort, Pierre Magistry
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: POS, POS Tagging, Word Embeddings

Nous pr{\'e}sentons ici les r{\'e}sultats d{'}un travail de r{\'e}plication et d{'}extension pour l{'}alsacien d{'}une exp{\'e}rience concernant l{'}{\'e}tiquetage en parties du discours de langues peu dot{\'e}es par sp{\'e}cialisation des plongements lexicaux (Magistry et al., 2018). Ce travail a {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e} en {\'e}troite collaboration avec les auteurs de l{'}article d{'}origine. Cette interaction riche nous a permis de mettre au jour les {\'e}l{\'e}ments manquants dans la pr{\'e}sentation de l{'}exp{\'e}rience, de les compl{\'e}ter, et d{'}{\'e}tendre la recherche {\`a} la robustesse {\`a} la variation.
1990-2020 : retours sur 30 ans d'\'echanges autour de l'identification de voix en milieu judiciaire (1990-2020: A look back at 30 years of discussions on voice identification in the judicial system)
Authors: Jean-Francois Bonastre
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: es-en

Des enregistrements de voix se trouvent de plus en plus souvent au c{\oe}ur d{'}affaires judiciaires importantes, notamment de par l{'}essor de la t{\'e}l{\'e}phonie mobile. La justice demande {\`a} ce que des expertises en identification de voix soient r{\'e}alis{\'e}es alors que dans le m{\^e}me temps, la pertinence scientifique de telles expertises est fortement mise en cause par les scientifiques. Ainsi, d{\`e}s 1990, les chercheurs en communication parl{\'e}e r{\'e}unis dans le GFCP, devenu depuis AFCP, ont vot{\'e} une motion affirmant que « l{'}identification d{'}un individu par sa voix est {\`a} l{'}heure actuelle un probl{\`e}me {\`a} sa connaissance non r{\'e}solu ». Cette motion est toujours en vigueur, apr{\`e}s avoir {\'e}t{\'e} r{\'e}affirm{\'e}e en 1997 et renforc{\'e}e par une p{\'e}tition en 2002. Malgr{\'e} cela, des expertises judiciaires en identification de voix sont r{\'e}alis{\'e}es en France chaque ann{\'e}e. Cet article revient sur les actions men{\'e}es par le GFCP et l{'}AFCP depuis la motion initiale jusqu{'}aux actions contemporaines. Il se propose d{'}{\'e}valuer les r{\'e}percussions de ces actions, tant au niveau de la Justice qu{'}au niveau acad{\'e}mique.
Apprentissage de plongements de mots dynamiques avec r\'egularisation de la d\'erive (Learning dynamic word embeddings with drift regularisation)
Authors: Syrielle Montariol, Alex Allauzen, re
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Articles, Word Embeddings

L{'}usage, le sens et la connotation des mots peuvent changer au cours du temps. Les plongements lexicaux diachroniques permettent de mod{\'e}liser ces changements de mani{\`e}re non supervis{\'e}e. Dans cet article nous {\'e}tudions l{'}impact de plusieurs fonctions de co{\^u}t sur l{'}apprentissage de plongements dynamiques, en comparant les comportements de variantes du mod{\`e}le Dynamic Bernoulli Embeddings. Les plongements dynamiques sont estim{\'e}s sur deux corpus couvrant les m{\^e}mes deux d{\'e}cennies, le New York Times Annotated Corpus en anglais et une s{\'e}lection d{'}articles du journal Le Monde en fran{\c{c}}ais, ce qui nous permet de mettre en place un processus d{'}analyse bilingue de l{'}{\'e}volution de l{'}usage des mots.
Apprentissage de plongements lexicaux par une approche r\'eseaux complexes (Complex networks based word embeddings)
Authors: Victor Connes, Nicolas Dugu{\'e}
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Word Embeddings

La litt{\'e}rature des r{\'e}seaux complexes a montr{\'e} la pertinence de l{'}{\'e}tude de la langue sous forme de r{\'e}seau pour diff{\'e}rentes applications : d{\'e}sambigu{\"\i}sation, r{\'e}sum{\'e} automatique, classification des langues, etc. Cette m{\^e}me litt{\'e}rature a d{\'e}montr{\'e} que les r{\'e}seaux de co-occurrences de mots poss{\`e}dent une structure de communaut{\'e}s latente. Nous formulons l{'}hypoth{\`e}se que cette structuration du r{\'e}seau sous forme de communaut{\'e}s est utile pour travailler sur la s{\'e}mantique d{'}une langue et introduisons donc dans cet article une m{\'e}thode d{'}apprentissage de plongements originale bas{\'e}e sur cette hypoth{\`e}se. Cette hypoth{\`e}se est coh{\'e}rente avec la proximit{\'e} qui existe entre la d{\'e}tection de communaut{\'e}s sur un r{\'e}seau de co-occurrences et la factorisation d{'}une matrice de co-occurrences, m{\'e}thode couramment utilis{\'e}e pour l{'}apprentissage de plongements lexicaux. Nous d{\'e}crivons notre m{\'e}thode structur{\'e}e en trois {\'e}tapes : construction et pr{\'e}-traitement du r{\'e}seau, d{\'e}tection de la structure de communaut{\'e}s, construction des plongements de mots {\`a} partir de cette structure. Apr{\`e}s avoir d{\'e}crit cette nouvelle m{\'e}thodologie, nous montrons la pertinence de notre approche avec des premiers r{\'e}sultats d{'}{\'e}valuation sur les t{\^a}ches de cat{\'e}gorisation et de similarit{\'e}. Enfin, nous discutons des perspectives importantes d{'}un tel mod{\`e}le issu des r{\'e}seaux complexes : les dimensions du mod{\`e}le (les communaut{\'e}s) semblent interpr{\'e}tables, l{'}apprentissage est rapide, la construction d{'}un nouveau plongement est presque instantan{\'e}e, et il est envisageable d{'}en exp{\'e}rimenter une version incr{\'e}mentale pour travailler sur des corpus textuels temporels.
Comparaison qualitative et extrins\`eque d'analyseurs syntaxiques du fran\ccais : confrontation de mod\`eles distributionnels sur un corpus sp\'ecialis\'e (Extrinsic evaluation of French dependency parsers on a specialised corpus : comparison of distributional thesauri )
Authors: Ludovic Tanguy, Pauline Brunet, Olivier Ferret
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Articles

Nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude visant {\`a} comparer 11 diff{\'e}rents analyseurs en d{\'e}pendances du fran{\c{c}}ais sur un corpus sp{\'e}cialis{\'e} (constitu{\'e} des archives des articles de la conf{\'e}rence TALN). En l{'}absence de gold standard, nous utilisons chacune des sorties de ces analyseurs pour construire des th{\'e}saurus distributionnels en utilisant une m{\'e}thode {\`a} base de fr{\'e}quence. Nous comparons ces 11 th{\'e}saurus afin de proposer un premier aper{\c{c}}u de l{'}impact du choix d{'}un analyseur par rapport {\`a} un autre.
Compression de vocabulaire de sens gr\^ace aux relations s\'emantiques pour la d\'esambigu\"\isation lexicale (Sense Vocabulary Compression through Semantic Knowledge for Word Sense Disambiguation)
Authors: Lo{\"\i}c Vial, Benjamin Lecouteux, Didier Schwab
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Word Sense Disambiguation

En D{\'e}sambigu{\"\i}sation Lexicale (DL), les syst{\`e}mes supervis{\'e}s dominent largement les campagnes d{'}{\'e}valuation. La performance et la couverture de ces syst{\`e}mes sont cependant rapidement limit{\'e}s par la faible quantit{\'e} de corpus annot{\'e}s en sens disponibles. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons deux nouvelles m{\'e}thodes qui visent {\`a} r{\'e}soudre ce probl{\`e}me en exploitant les relations s{\'e}mantiques entre les sens tels que la synonymie, l{'}hyperonymie et l{'}hyponymie, afin de compresser le vocabulaire de sens de WordNet, et ainsi r{\'e}duire le nombre d{'}{\'e}tiquettes diff{\'e}rentes n{\'e}cessaires pour pouvoir d{\'e}sambigu{\"\i}ser tous les mots de la base lexicale. Nos m{\'e}thodes permettent de r{\'e}duire consid{\'e}rablement la taille des mod{\`e}les de DL neuronaux, avec l{'}avantage d{'}am{\'e}liorer leur couverture sans donn{\'e}es suppl{\'e}mentaires, et sans impacter leur pr{\'e}cision. En plus de nos m{\'e}thodes, nous pr{\'e}sentons un syst{\`e}me de DL qui tire parti des r{\'e}cents travaux sur les repr{\'e}sentations vectorielles de mots contextualis{\'e}es, afin d{'}obtenir des r{\'e}sultats qui surpassent largement l{'}{\'e}tat de l{'}art sur toutes les t{\^a}ches d{'}{\'e}valuation de la DL.
Corpus annot\'e de cas cliniques en fran\ccais (Annotated corpus with clinical cases in French)
Authors: Natalia Grabar, Cyril Grouin, Thierry Hamon, Vincent Claveau
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Les corpus textuels sont utiles pour diverses applications de traitement automatique des langues (TAL) en fournissant les donn{\'e}es n{\'e}cessaires pour leur cr{\'e}ation, adaptation ou {\'e}valuation. Cependant, dans certains domaines comme le domaine m{\'e}dical, l{'}acc{\`e}s aux donn{\'e}es est rendu compliqu{\'e}, voire impossible, pour des raisons de confidentialit{\'e} et d{'}{\'e}thique. Il existe n{\'e}anmoins de r{\'e}els besoins en corpus cliniques pour l{'}enseignement et la recherche. Pour r{\'e}pondre {\`a} ce d{\'e}fi, nous pr{\'e}sentons dans cet article le corpus CAS contenant des cas cliniques de patients, r{\'e}els ou fictifs, que nous avons compil{\'e}s. Ces cas cliniques en fran{\c{c}}ais couvrent plusieurs sp{\'e}cialit{\'e}s m{\'e}dicales et focalisent donc sur diff{\'e}rentes situations cliniques. Actuellement, le corpus contient 4 300 cas (environ 1,5M d{'}occurrences de mots). Il est accompagn{\'e} d{'}informations (discussions des cas cliniques, mots-cl{\'e}s, etc.) et d{'}annotations que nous avons effectu{\'e}es au regard des besoins de la recherche en TAL dans ce domaine. Nous pr{\'e}sentons {\'e}galement les r{\'e}sultats de premi{\`e}res exp{\'e}riences de recherche et d{'}extraction d{'}information qui ont {\'e}t{\'e} effectu{\'e}es avec ce corpus annot{\'e}. Ces exp{\'e}riences peuvent fournir une baseline {\`a} d{'}autres chercheurs souhaitant travailler avec les donn{\'e}es.
Curriculum d'apprentissage : reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees pour l'extraction de concepts s\'emantiques (Curriculum learning : named entity recognition for semantic concept extraction)
Authors: Antoine Caubri{\`e}re, Natalia Tomashenko, Yannick Est{\`e}ve, Antoine Laurent, Emmanuel Morin
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: es-en, named-entity-recognition, Named Entity Recognition, Named Entity Recognition (NER)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une approche de bout en bout d{'}extraction de concepts s{\'e}mantiques de la parole. En particulier, nous mettons en avant l{'}apport d{'}une cha{\^\i}ne d{'}apprentissage successif pilot{\'e}e par une strat{\'e}gie de curriculum d{'}apprentissage. Dans la cha{\^\i}ne d{'}apprentissage mise en place, nous exploitons des donn{\'e}es fran{\c{c}}aises annot{\'e}es en entit{\'e}s nomm{\'e}es que nous supposons {\^e}tre des concepts plus g{\'e}n{\'e}riques que les concepts s{\'e}mantiques li{\'e}s {\`a} une application informatique sp{\'e}cifique. Dans cette {\'e}tude, il s{'}agit d{'}extraire des concepts s{\'e}mantiques dans le cadre de la t{\^a}che MEDIA. Pour renforcer le syst{\`e}me propos{\'e}, nous exploitons aussi des strat{\'e}gies d{'}augmentation de donn{\'e}es, un mod{\`e}le de langage 5-gramme, ainsi qu{'}un mode {\'e}toile aidant le syst{\`e}me {\`a} se concentrer sur les concepts et leurs valeurs lors de l{'}apprentissage. Les r{\'e}sultats montrent un int{\'e}r{\^e}t {\`a} l{'}utilisation des donn{\'e}es d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es, permettant un gain relatif allant jusqu{'}{\`a} 6,5 {\%}.
D\'etection des ellipses dans des corpus de sous-titres en anglais (Ellipsis Detection in English Subtitles Corpora )
Authors: Anissa Hamza, Delphine Bernhard
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thodologie de d{\'e}tection des ellipses en anglais qui repose sur des patrons combinant des informations sur les tokens, leur {\'e}tiquette morphosyntaxique et leur lemme. Les patrons sont {\'e}valu{\'e}s sur deux corpus de sous-titres. Ces travaux constituent une {\'e}tape pr{\'e}alable {\`a} une {\'e}tude contrastive et multi-genres de l{'}ellipse.
La g\'en\'eration automatique de po\'esie en fran\ccais (Automatic Poetry Generation in French)
Authors: Tim Van de Cruys
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7
Tasks: Topic Models

La g{\'e}n{\'e}ration automatique de po{\'e}sie est une t{\^a}che ardue pour un syst{\`e}me informatique. Pour qu{'}un po{\`e}me ait du sens, il est important de prendre en compte {\`a} la fois des aspects linguistiques et litt{\'e}raires. Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, un certain nombre d{'}approches fructueuses sont apparues, capables de mod{\'e}liser de mani{\`e}re ad{\'e}quate divers aspects du langage naturel. En particulier, les mod{\`e}les de langue bas{\'e}s sur les r{\'e}seaux de neurones ont am{\'e}lior{\'e} l{'}{\'e}tat de l{'}art par rapport {\`a} la mod{\'e}lisation pr{\'e}dictive de langage, tandis que les topic models sont capables de capturer une certaine coh{\'e}rence th{\'e}matique. Dans cet article, on explorera comment ces approches peuvent {\^e}tre adapt{\'e}es et combin{\'e}es afin de mod{\'e}liser les aspects linguistiques et litt{\'e}raires n{\'e}cessaires pour la g{\'e}n{\'e}ration de po{\'e}sie. Le syst{\`e}me est exclusivement entra{\^\i}n{\'e} sur des textes g{\'e}n{\'e}riques, et sa sortie est contrainte afin de conf{\'e}rer un caract{\`e}re po{\'e}tique au vers g{\'e}n{\'e}r{\'e}. Le cadre pr{\'e}sent{\'e} est appliqu{\'e} {\`a} la g{\'e}n{\'e}ration de po{\`e}mes en fran{\c{c}}ais, et {\'e}valu{\'e} {\`a} l{'}aide d{'}une {\'e}valuation humaine.
Mod\`eles neuronaux hybrides pour la mod\'elisation de s\'equences : le meilleur de trois mondes ()
Authors: Marco Dinarelli, Lo{\"\i}c Grobol
Date: 2019-07-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2019 7

Nous proposons une architecture neuronale avec les caract{\'e}ristiques principales des mod{\`e}les neuronaux de ces derni{\`e}res ann{\'e}es : les r{\'e}seaux neuronaux r{\'e}currents bidirectionnels, les mod{\`e}les encodeur-d{\'e}codeur, et le mod{\`e}le Transformer. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les sur trois t{\^a}ches d{'}{\'e}tiquetage de s{\'e}quence, avec des r{\'e}sultats aux environs de l{'}{\'e}tat de l{'}art et souvent meilleurs, montrant ainsi l{'}int{\'e}r{\^e}t de cette architecture hybride pour ce type de t{\^a}ches.