pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Extraction d’arguments basée sur les transformateurs pour des applications dans le domaine de la santé (Transformer-based Argument Mining for Healthcare Applications)
Authors: Tobias Mayer, Elena Cabrio, Serena Villata
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Argument Mining

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l’article (Mayer et al., 2020) présenté à la conférence 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2020) en 2020.
Intégration de tâches: étiquetage morpho-syntaxique, analyse syntaxique et analyse sémantique traités comme une tâche unique (Multiple Tasks Integration: Tagging, Syntactic and Semantic Parsing as a Single Task )
Authors: Timothée Bernard
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Semantic Parsing

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l’article (Bernard, 2021), présenté lors de la conférence 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2021). L’article décrit l’intégration de tâches, un ensemble de principes orthogonaux au partage de paramètres dont le but est de maximiser l’interaction entre différentes tâches. L’intégration de tâches est illustrée avec un système analysant de manière jointe les niveaux morpho-syntaxiques, syntaxiques et sémantiques. La stratégie adoptée par ce système, entraîné par renforcement, est aussi analysée.
Modéliser la perception des genres musicaux à travers différentes cultures à partir de ressources linguistiques (Modeling the Music Genre Perception across Language-Bound Cultures )
Authors: Elena V. Epure, Guillaume Salha-Galvan, Manuel Moussallam, Romain Hennequin
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Nous résumons nos travaux de recherche, présentés à la conférence EMNLP 2020 et portant sur la modélisation de la perception des genres musicaux à travers différentes cultures, à partir de représentations sémantiques spécifiques à différentes langues.
Revitalisation des langues autochtones via le prétraitement et la traduction automatique neuronale: le cas de l’inuktitut (Revitalization and Preservation of Indigenous Languages through Natural Language Processing )
Authors: Tan Le Ngoc, Fatiha Sadat
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l’article (Tan Le & Sadat, 2020) présenté à la 28ème conférence internationale sur les linguistiques computationnelles (the 28th International Conference on Computational Linguistics) en 2020.
Simplification automatique de textes biomédicaux en français: lorsque des données précises de petite taille aident (French Biomedical Text Simplification : When Small and Precise Helps )
Authors: Remi Cardon, Natalia Grabar
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Text Simplification

Nous présentons un résumé en français et un résumé en anglais de l’article (Cardon & Grabar, 2020), publié dans les actes de la conférence 28th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2020).
Tabouid: un jeu de langage et de culture générale généré à partir de Wikipédia (Tabouid: a Wikipedia-based word guessing game)
Authors: Timothée Bernard
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Cultural Vocal Bursts Intensity Prediction

Nous présentons des résumés en français et en anglais de l’article (Bernard, 2020), présenté lors de la conférence 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2020). L’article détaille comment un éventail de techniques relativement simples de TAL et d’apprentissage automatique peuvent être combinées pour générer à partir de Wikipédia le contenu d’un jeu de langage et de culture générale. L’article peut être vu comme définissant un projet stimulant pour des étudiant·e·s en TAL et le jeu lui-même a effectivement été implémenté sous la forme de Tabouid, une application Android et iOS.
Améliorer un agent conversationnel : prendre en compte à la volée des retours utilisateurs (Improve a conversational agent : considering on the fly user feedback)
Authors: Maxime Arens
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Nous présentons une approche améliorant la pertinence des réponses d’un système conversationnel de question-réponse en profitant de l’expérience passée du système. Un agent conversationnel déployé au contact d’utilisateurs peut en effet profiter de retours afin d’améliorer la validité de ces futures réponses. Les systèmes de question-réponse fonctionnent généralement autour d’un modèle rapprochant sémantiquement une question à une ou plusieurs réponses potentielles. Ici, nous prenons en compte le cas où le modèle de correspondance rapproche une question à une liste de réponses associées à un score de pertinence. Une approche classique pour prendre en compte les retours d’utilisateurs, est de les utiliser pour augmenter le nombre de données de réentrainement du modèle de rapprochement sémantique. Nous proposons une approche différente, impactant le score des réponses potentielles, où nous prenons en compte « à la volée » les retours utilisateurs : entre le moment où l’utilisateur pose une nouvelle question et celui où le système lui répond.
Extraction de fragments syntaxiques en français à partir d’une mesure d’autonomie basée sur l’entropie (Mining French syntactic fragments using an entropy-based autonomy measure)
Authors: Marine Courtin
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Dans cet article nous nous intéressons à la prédiction du caractère syntaxique ou non d’une séquence de tokens dans des corpus du français. En particulier, nous comparons une méthode d’extraction de fragments syntaxiques identifiés au moyen d’une mesure d’autonomie basée sur l’entropie à une méthode de référence qui extrait des fragments aléatoires. Les résultats semblent indiquer que les fragments ainsi extraits sont bien plus souvent des unités syntaxiques que les fragments aléatoires. Une telle méthode pourrait être utilisée dans des travaux ultérieurs afin de proposer une induction non-supervisée de structures de dépendances syntaxiques.
Les lettres et la machine : un état de l’art en traduction littéraire automatique (Machines in the humanities: current state of the art in literary machine translation)
Authors: Damien Hansen
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Machine Translation, Position

Étant donné la récente vague d’intérêt pour la traduction littéraire automatique, cet article vise à recenser les travaux déjà parus sur le sujet, tout en partageant quelques prises de position sur ce thème. Nous commencerons par présenter les travaux précurseurs qui ont motivé ces différentes recherches, ainsi que les résultats obtenus plus récemment dans divers scénarios et pour diverses paires de langues. Pour terminer ce tour d’horizon, nous exposerons les débuts de nos travaux pour la paire anglaisfrançais, avant d’évoquer les préoccupations et les avantages à prendre en compte dans les discussions autour de cette technologie.
Adaptation de ressources en langue anglaise pour interroger des données tabulaires en français (Adaptation of resources in English to query French tabular data)
Authors: Alexis Blandin
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Les récents développements des approches d’apprentissage neuronal profond ont permis des avancées très significatives dans le domaine de l’interrogation des systèmes d’information en langage naturel. Cependant, pour le français, les ressources à disposition ne permettent de considérer que les requêtes sur des données stockées sous forme de texte. Or, aujourd’hui la majorité des données utilisées en entreprise sont stockées sous forme tabulaire. Il est donc intéressant d’évaluer si les ressources anglophones associées (jeux de données tabulaires et modèles) peuvent être adaptées au français tout en conservant de bons résultats.
Enjeux liés à la détection de l’ironie (Challenges of automatic irony detection )
Authors: Samuel Laperle
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Vocal Bursts Type Prediction

L’ironie verbale est un type de discours difficile à détecter automatiquement. En créant des ponts entre les recherches en linguistique et en informatique sur cette question, il est possible de souligner des caractéristiques importantes permettant de faciliter ce type de tâche. Dans cet article, il sera question du rapport entre la définition de ce phénomène et son adéquation avec l’élaboration de corpus d’entraînement..
Etat de l’art en compression multi-phrases pour la synthèse de documents (State-of-the-art of multi-sentence compression for document summarization)
Authors: Kévin Espasa
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Articles, Document Summarization, Sentence, Sentence Compression

La compression multi-phrases est utilisée dans différentes tâches de résumé (microblogs, opinions, réunions ou articles de presse). Leur objectif est de proposer une reformulation compressée et grammaticalement correcte des phrases sources tout en gardant les faits principaux. Dans cet article, nous présentons l’état de l’art de la compression multi-phrases en mettant en avant les différents corpus et outils à disposition. Nous axons notre analyse principalement sur la qualité grammaticale et informative plus que sur le taux de compression.
Modification d’une modèle de liage d’entités nommées end-to-end par l’ajout d’embeddings contextuels (Modifying an end-to-end named entity linking model by adding contextual embeddings )
Authors: Valentin Carpentier
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Entity Linking

Cet article présente les expériences effectuées sur un système de liage d’entités nommées. Cette tâche se découpe en deux principales parties que sont la détection de mentions méritant d’être liées à la base de connaissance et la désambiguïsation qui permet de sélectionner l’entité finale à lier à chaque mention. Deux approches existent pour résoudre cette tâche. Il y a celle de désambiguïsation seule et celle end-to-end qui effectue les deux sous-tâches simultanément. Nous nous sommes intéressés au modèle end-to-end atteignant l’état de l’art. Le cœur de ces expériences était d’exploiter des embeddings contextuels afin d’améliorer les performances. Trois approches ont été testées afin d’intégrer ces embeddings et de remplacer les embeddings de mots. Les différentes versions atteignent au mieux l’état de l’art. L’article présente quelques pistes déjà étudiées expliquant les raisons pour lesquelles les expériences testées ne dépassent pas le modèle initial et ouvrent des possibilités d’amélioration.
Revue de la littérature : entrepôts de données biomédicales et traitement automatique de la langue (Literature review : biomedical data warehouse and natural language processing )
Authors: Adrien Bazoge
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

La quantité de données de santé informatisées ne cesse de croître et ouvre de nouvelles possibilités pour la recherche scientifique. L’accès à ces données passe très souvent par l’utilisation d’entrepôts de données biomédicales, déployés pour cet usage. Parmi les données stockées dans ces entrepôts, on peut trouver des données textuelles, en plus ou moins grande quantité. Le traitement automatique de la langue (TAL) est le domaine de prédilection pour l’exploitation des données textuelles. Cet article propose une revue de la littérature qui s’intéresse, à travers les publications sur PubMed, ACL Anthology et Google Scholar, à l’interaction entre deux thématiques : les entrepôts de données biomédicales et le traitement automatique des langues. Cette revue montre que l’intérêt pour les données de santé et les entrepôts de données biomédicales est en constante croissance dans la littérature. Elle montre également que le TAL devient peu à peu un outil indispensable afin d’exploiter au mieux les entrepôts de données biomédicales.
Traduction Assistée par Ordinateur des Langues des Signes: élaboration d’un premier prototype (Computer-assisted Translation of Sign Languages: elaborating a first prototype)
Authors: Marion Kaczmarek, Alix Larroque
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

La demande pour du contenu traduit en LSF est croissante depuis quelques années, mais l’offre est limitée par le faible nombre de traducteurs professionnels et l’absence d’outils de traduction assistée par ordinateur (TAO) dédiés pour les langues des signes (LS). Cet article s’intéresse à l’élaboration de tels outils. Après avoir étudié les méthodes de travail des traducteurs, nous avons établi un cahier des charges afin de développer un premier logiciel de TAO pour les LS. Nous avons procédé à la conception d’un tel système en développant des prototypes dits de basse fidélité avant d’implémenter une première version de logiciel fonctionnel. Nous établissons les fonctionnalités implémentées à la date de rédaction de cet article, et évoquons les fonctionnalités restant à être implémentées. Après un test du logiciel par les traducteurs professionnels, nous pourrons ensuite procéder à l’évaluation du système, afin d’améliorer son implémentation d’après leurs retours.
Utilisation d’outils de TAL pour la compréhension des spécifications de validation de données (Use of NLP tools for automatic comprehension of data validation specifications)
Authors: Arthur Remaud
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

La validation de données consiste à vérifier formellement la cohérence de données utilisées en entrée de systèmes critiques. L’essentiel du travail des ingénieurs consiste donc à traduire une spécification, écrite en langage naturel, en un ensemble de règles formelles permettant l’automatisation de la vérification. Notre objectif à long terme est d’automatiser complètement le processus de validation de données. Dans cet article, nous présentons une première étape et détaillons les différentes techniques de traitement automatique de la langue que nous avons déployées pour générer un squelette de règle formelle à partir d’une spécification textuelle. La particularité de ces spécifications est qu’elles peuvent contenir beaucoup d’informations implicites qui rendent difficile la tâche de traduction. D’autre part, le fait qu’il n’existe pas de grand corpus d’apprentissage disponible rend difficile l’emploi des méthodes d’apprentissage neuronal profond. Néanmoins des approches plus classiques à base de règles et de représentations symboliques permettent d’apporter un premier élément de réponse.
ACCOLÉ : Annotation Collaborative d’erreurs de traduction pour COrpus aLignÉs, multi-cibles, et Annotation d’Expressions Poly-lexicales (ACCOLÉ: A Collaborative Platform of Error Annotation for Aligned)
Authors: Emmanuelle Esperança-Rodier, Francis Brunet-Manquat
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Cette démonstration présente les avancées d’ACCOLÉ (Annotation Collaborative d’erreurs de traduction pour COrpus aLignÉs), qui en plus de proposer une gestion simplifiée des corpus et des typologies d’erreurs, l’annotation d’erreurs pour des corpus de traduction bilingues alignés, la collaboration et/ou supervision lors de l’annotation, la recherche de modèle d’erreurs dans les annotations, permet désormais d’annoter les Expressions Polylexicales (EPL) dans des textes monolingues en français, et d’accéder à l’annotation d’erreurs pour des corpus de traduction multicibles. Dans cet article, après un bref rappel des fonctionnalités d’ACCOLÉ, nous explicitons les fonctionnalités de chaque nouveauté.
Corpus EN-Istex : un corpus d’articles scientifiques annoté manuellement en entités nommées (ISTEX-EN Corpus: a scientific paper corpus manually annotated in named entities)
Authors: Enza Morale, Denis Maurel, Jeanne Villaneau, Jean-Yves Antoine
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Articles

Nous présentons ici une nouvelle ressource libre : le corpus EN-ISTEX, un corpus de deux cents articles scientifiques annotés manuellement en entités nommées. Ces articles ont été extraits des deux éditeurs scientifiques les plus importants de la plateforme ISTEX. Tous les domaines sont concernés, même si les sciences dites dures, en particulier les sciences du vivant et de la santé, sont prépondérantes. Parmi ceux-ci vingt articles ont été multi-annotés afin de vérifier l’adéquation du guide d’annotation et la fiabilité de l’annotation. L’accord inter annotateurs sur ces vingt textes s’élève à 91 %.
GECko+: a Grammatical and Discourse Error Correction Tool
Authors: Eduardo Calò, Léo Jacqmin, Thibo Rosemplatt, Maxime Amblard, Miguel Couceiro, Ajinkya Kulkarni
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Sentence, Sentence Ordering

GECko+ : a Grammatical and Discourse Error Correction Tool We introduce GECko+, a web-based writing assistance tool for English that corrects errors both at the sentence and at the discourse level. It is based on two state-of-the-art models for grammar error correction and sentence ordering. GECko+ is available online as a web application that implements a pipeline combining the two models.
Outil Interactif et Évolutif pour l’Extraction d’Information dans des Documents Techniques (Interactive and Evolutive Tool for Information Extraction in Technical Documents)
Authors: Thiziri Belkacem, Charles Teissèdre
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

L’accès à l’information dans la documentation technique est une application particulière et complexe du traitement du langage naturel et de la recherche d’information. La difficulté tient aux contraintes propres des langages métier spécialisés et semi-contrôlés. Dans ce document, nous proposons un outil d’accès à l’information dans différents types de documents. Notre solution exploite conjointement la structure organisationnelle des documents et leur contenu informationnel, pour extraire des informations métier dans des différents corpus. Nous proposons un système basé sur des interactions expert-machine dans un cycle d’amélioration continu des modèles d’extraction. Notre approche exploite des modèles d’apprentissage à faible supervision ne nécessitant pas d’expertise en ingénierie des langues. Notre système intègre l’utilisateur dans le processus de qualification de l’information et permet de guider son apprentissage, afin de rendre ses modèles plus performants au fil du temps.
SIDRES : A Novel Annotation Tool For The Automatic Detection of Semantic Entities
Authors: Julieta Murata, Rémy Carrette, Pierre Jourlin
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

We present a novel annotation tool called SIDRES (Système Interactif de Détection et de Reconnaissance d’Entités Sémantiques [Interactive System for the Detection and Identification of Semantic Entities]). SIDRES provides an annotation environment for classifying text units through ad hoc categories. These categories can be coupled with contexts, so as to provide a means for the disambiguation of formally identical units assigned to different categories. SIDRES was developed as part of an industrial partnership between the LIA (Laboratoire d’Informatique d’Avignon [Research Institute of Informatics at the University of Avignon]) and a French company in the eHealth sector. This partnership was created within the framework of a technology-transfer project promoted by the SATT Sud-Est, whose core mission is bringing together industry and research institutions.
Classification de cas cliniques et évaluation automatique de réponses d’étudiants : présentation de la campagne DEFT 2021 (Clinical cases classification and automatic evaluation of student answers : Presentation of the DEFT 2021 Challenge)
Authors: Cyril Grouin, Natalia Grabar, Gabriel Illouz
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6

Le défi fouille de textes (DEFT) est une campagne d’évaluation annuelle francophone. Nous présentons les corpus et baselines élaborées pour trois tâches : (i) identifier le profil clinique de patients décrits dans des cas cliniques, (ii) évaluer automatiquement les réponses d’étudiants sur des questionnaires en ligne (Moodle) à partir de la correction de l’enseignant, et (iii) poursuivre une évaluation de réponses d’étudiants à partir de réponses déjà évaluées par l’enseignant. Les résultats varient de 0,394 à 0,814 de F-mesure sur la première tâche (7 équipes), de 0,448 à 0,682 de précision sur la deuxième (3 équipes), et de 0,133 à 0,510 de précision sur la dernière (3 équipes).
Classification multi-label de cas cliniques avec CamemBERT (Multi-label classification of clinical cases with CamemBERT )
Authors: Alexandre Bailly, Corentin Blanc, Thierry Guillotin
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Classification, Multi-Label Classification, MUlTI-LABEL-ClASSIFICATION

La quantité de documents textuels médicaux allant grandissant, la nécessité d’en extraire automatiquement des informations concernant des patients devient de plus en plus grande. La prédiction du profil clinique permet de gagner du temps pour le praticien tout en extrayant l’essentiel de l’information concernant un patient. Avec l’explosion du nombre de documents (médicaux ou non), des modèles pré-entraînés tels que BERT pour l’anglais ou CamemBERT pour le français ont émergé. L’utilisation de ces modèles permet d’encoder contextuellement du texte afin de l’utiliser dans des réseaux neuronaux pour notamment prédire des profils cliniques. Cet article vise à comparer différentes méthodes de prédiction de profil clinique en se basant sur l’utilisation de CamemBERT. Dans un premier temps, uniquement du texte provenant de documents médicaux a été utilisé. Dans un second temps, des entités nommées ont été injectées en plus du texte par concaténation ou par sommation pondérée. Les résultats ont montré un succès limité et dépendant de la prévalence des chapitres à prédire dans le corpus ainsi qu’une dégradation des performances lors de l’ajout des entités nommées.
Classification multilabel de concepts médicaux pour l’identification du profil clinique du patient (Multilabel classification of medical concepts for patient’s clinical profile identification )
Authors: Christel Gérardin, Pascal Vaillant, Perceval Wajsbürt, Clément Gilavert, Ali Bellamine, Emmanuelle Kempf, Xavier Tannier
Date: 2021-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2021 6
Tasks: Articles, Classification

La première tâche du Défi fouille de textes 2021 a consisté à extraire automatiquement, à partir de cas cliniques, les phénotypes pathologiques des patients regroupés par tête de chapitre du MeSH-maladie. La solution présentée est celle d’un classifieur multilabel basé sur un transformer. Deux transformers ont été utilisés : le camembert-large classique (run 1) et le camembert-large fine-tuné (run 2) sur des articles biomédicaux français en accès libre. Nous avons également proposé un modèle « bout-enbout », avec une première phase d’extraction d’entités nommées également basée sur un transformer de type camembert-large et un classifieur de genre sur un modèle Adaboost. Nous obtenons un très bon rappel et une précision correcte, pour une F1-mesure autour de 0,77 pour les trois runs. La performance du modèle « bout-en-bout » est similaire aux autres méthodes.