pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Extraction de th\`emes d'un corpus de demandes de support pour un logiciel de relation citoyen (Topic extraction from a corpus of support requests for citizen relations software)
Authors: Mokhtar Boumedyen Billami, Christophe Bortolaso, Mustapha Derras
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} l{'}extraction de th{\`e}mes (topics) {\`a} partir de commentaires textuels provenant des demandes de support de l{'}{\'e}diteur de logiciel Berger-Levrault. Le corpus de demandes analys{\'e} est celui d{'}un outil de gestion de la relation citoyen. Ce corpus n{'}est pas format{\'e} et est peu structur{\'e} avec plusieurs locuteurs qui interviennent (le citoyen et un ou plusieurs techniciens support). Nous d{\'e}crivons une {\'e}tude exp{\'e}rimentale qui repose sur l{'}utilisation de deux syst{\`e}mes. Le premier syst{\`e}me applique une LDA (Allocation Dirichlet Latente), tandis que le second combine l{'}application d{'}une LDA avec l{'}algorithme k-Moyennes (k-Means). Nous comparons nos r{\'e}sultats avec un {\'e}chantillon de ce corpus, annot{\'e} par un expert du domaine. Nos r{\'e}sultats montrent que nous obtenons une classification de meilleure qualit{\'e} comparable avec celle effectu{\'e}e manuellement par un expert en utilisant une combinaison LDA/k-Moyennes.
Recommandation d'\^age pour des textes (Age recommendation for texts)
Authors: Bl, Alexis in, Gw{\'e}nol{\'e} Lecorv{\'e}, Delphine Battistelli, Aline {\'E}tienne
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Cet article {\'e}tudie une premi{\`e}re tentative pour pr{\'e}dire une recommandation d{'}{\^a}ge estimant {\`a} partir de quand un enfant pourrait comprendre un texte donn{\'e}. {\`A} ce titre, nous pr{\'e}sentons d{'}abord des descripteurs issus de divers domaines scientifiques, puis proposons diff{\'e}rentes architectures de r{\'e}seaux de neurones et les comparons sur un ensemble de donn{\'e}es textuelles en fran{\c{c}}ais, d{\'e}di{\'e}es {\`a} des publics jeune ou adulte. Pour contourner la faible quantit{\'e} de donn{\'e}es de ce type, nous {\'e}tudions l{'}id{\'e}e de pr{\'e}dire les {\^a}ges au niveau de la phrase. Les exp{\'e}riences montrent que cette hypoth{\`e}se, quoique forte, conduit d{'}ores et d{\'e}j{\`a} {\`a} de bons r{\'e}sultats, meilleurs que ceux fournis par des experts psycholinguistes, y compris lorsque les phrases isol{\'e}es sont remplac{\'e}es par textes complets.
Traduire des corpus pour construire des mod\`eles de traduction neuronaux : une solution pour toutes les langues peu dot\'ees ? (Corpus Translation to Build Translation Models : a Solution for all Low-Resource Languages ?)
Authors: Raoul Blin
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Translation

Nous comparons deux usages des langues pivots en traduction automatique neuronale pour des langues peu dot{\'e}es. Nous nous int{\'e}ressons au cas o{\`u} il existe une langue pivot telle que les paires source-pivot et pivot-cible sont bien ou tr{\`e}s bien dot{\'e}es. Nous comparons la traduction s{\'e}quentielle traditionnelle (source→pivot→cible) et la traduction {\`a} l{'}aide d{'}un mod{\`e}le entra{\^\i}n{\'e} sur des corpus traduits {\`a} l{'}aide des langues pivot et cible. Les exp{\'e}riences sont men{\'e}es sur trois langues sources (espagnol, allemand et japonais), une langue pivot (anglais) et une langue cible (fran{\c{c}}ais). Nous constatons que quelle que soit la proximit{\'e} linguistique entre les langues source et pivot, le mod{\`e}le entra{\^\i}n{\'e} sur corpus traduit a de meilleurs r{\'e}sultats que la traduction s{\'e}quentielle, et bien s{\^u}r que la traduction directe.
Construction de plongements de concepts m\'edicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts)
Authors: Vincent Claveau
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Dans le domaine m{\'e}dical, beaucoup d{'}outils du TAL reposent d{\'e}sormais sur des plongements de concepts issus de l{'}UMLS. Les approches existantes pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements n{\'e}cessitent de grandes quantit{\'e}s de documents m{\'e}dicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus pr{\'e}cis{\'e}ment en kanjis, disponibles dans l{'}UMLS pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements. Test{\'e}e sur diff{\'e}rents jeux d{'}{\'e}valuation propos{\'e}s dans la litt{\'e}rature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons r{\'e}sultats comparativement {\`a} l{'}{\'e}tat-de-l{'}art. De plus, nous montrons qu{'}il est int{\'e}ressant de les combiner avec les plongements {--} contextuels {--} existants.
Qu'apporte BERT \`a l'analyse syntaxique en constituants discontinus ? Une suite de tests pour \'evaluer les pr\'edictions de structures syntaxiques discontinues en anglais (What does BERT contribute to discontinuous constituency parsing ? A test suite to evaluate discontinuous constituency structure predictions in English)
Authors: Maximin Coavoux
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Constituency Parsing

Cet article propose d{'}analyser les apports d{'}un mod{\`e}le de langue pr{\'e}-entra{\^\i}n{\'e} de type BERT (bidirectional encoder representations from transformers) {\`a} l{'}analyse syntaxique en constituants discontinus en anglais (PTB, Penn Treebank). Pour cela, nous r{\'e}alisons une comparaison des erreurs d{'}un analyseur syntaxique dans deux configurations (i) avec un acc{\`e}s {\`a} BERT affin{\'e} lors de l{'}apprentissage (ii) sans acc{\`e}s {\`a} BERT (mod{\`e}le n{'}utilisant que les donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement). Cette comparaison s{'}appuie sur la construction d{'}une suite de tests que nous rendons publique. Nous annotons les phrases de la section de validation du Penn Treebank avec des informations sur les ph{\'e}nom{\`e}nes syntaxiques {\`a} l{'}origine des discontinuit{\'e}s. Ces annotations nous permettent de r{\'e}aliser une {\'e}valuation fine des capacit{\'e}s syntaxiques de l{'}analyseur pour chaque ph{\'e}nom{\`e}ne cible. Nous montrons que malgr{\'e} l{'}apport de BERT {\`a} la qualit{\'e} des analyses (jusqu{'}{\`a} 95 en F1 ), certains ph{\'e}nom{\`e}nes complexes ne sont toujours pas analys{\'e}s de mani{\`e}re satisfaisante.
Sur l'impact des contraintes structurelles pour l'analyse en d\'ependances profondes fond\'ee sur les graphes (On the impact of structural constraints for graph-based deep dependency parsing)
Authors: Caio Corro
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Dependency Parsing

Les algorithmes existants pour l{'}analyse en d{\'e}pendances profondes fond{\'e}e sur les graphes capables de garantir la connexit{\'e} des structures produites ne couvrent pas les corpus du fran{\c{c}}ais. Nous proposons un nouvel algorithme qui couvre l{'}ensemble des structures possibles. Nous nous {\'e}valuons sur les corpus fran{\c{c}}ais FTB et Sequoia et observons un compromis entre la production de structures valides et la qualit{\'e} des analyses.
L'expression des \'emotions dans les textes pour enfants : constitution d'un corpus annot\'e (Expressing emotions in texts for children: constitution of an annotated corpus)
Authors: Aline {\'E}tienne, Delphine Battistelli, Gw{\'e}nol{\'e} Lecorv{\'e}
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Cet article pr{\'e}sente une typologie de divers modes d{'}expression linguistique des {\'e}motions, le sch{\'e}ma d{'}annotation sous Glozz qui impl{\'e}mente cette typologie et un corpus de textes journalistiques pour enfants annot{\'e} {\`a} l{'}aide de ce sch{\'e}ma. Ces travaux pr{\'e}liminaires s{'}ins{\`e}rent dans le contexte d{'}une {\'e}tude relative au d{\'e}veloppement des capacit{\'e}s langagi{\`e}res des enfants, en particulier de leur capacit{\'e} {\`a} comprendre un texte selon des crit{\`e}res {\'e}motionnels.
Pr\'edire le niveau de langue d'apprenants d'anglais (Predict the language level for English learners)
Authors: Natalia Grabar, Thierry Hamon, Bert Cappelle, Gr, Cyril in, Beno{\^\i}t Leclercq, Ilse Depraetere
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

L{'}apprentissage de la deuxi{\`e}me langue (L2) est un processus progressif dans lequel l{'}apprenant am{\'e}liore sa ma{\^\i}trise au fur et {\`a} mesure de l{'}apprentissage. L{'}analyse de productions d{'}apprenants int{\'e}resse les chercheurs et les enseignants car cela permet d{'}avoir une meilleure id{\'e}e des difficult{\'e}s et les facilit{\'e}s d{'}apprentissage et de faire des programmes didactiques plus adapt{\'e}s. Cela peut {\'e}galement donner des indications sur les difficult{\'e}s cognitives {\`a} ma{\^\i}triser les notions grammaticales abstraites dans une nouvelle langue. Nous proposons de travailler sur un corpus de productions langagi{\`e}res d{'}apprenants d{'}anglais provenant de diff{\'e}rents pays et donc ayant diff{\'e}rentes langues maternelles (L1). Notre objectif consiste {\`a} cat{\'e}goriser ces productions langagi{\`e}res selon six niveaux de langue (A1, A2, B1, B2, C1, C2). Nous utilisons diff{\'e}rents ensembles de descripteurs, y compris les verbes et expressions modaux. Nous obtenons des r{\'e}sultats int{\'e}ressants pour cette cat{\'e}gorisation multiclasse, ce qui indique qu{'}il existe des diff{\'e}rences linguistiques inh{\'e}rentes entre les diff{\'e}rents niveaux.
TArC. Un corpus d'arabish tunisien
Authors: Elisa Gugliotta, Marco Dinarelli
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

TArC : Incrementally and Semi-Automatically Collecting a Tunisian arabish Corpus This article describes the collection process of the first morpho-syntactically annotated Tunisian arabish Corpus (TArC). Arabish is a spontaneous coding of Arabic Dialects (AD) in Latin characters and arithmographs (numbers used as letters). This code-system was developed by Arabic-speaking users of social media in order to facilitate the communication on digital devices. Arabish differs for each Arabic dialect and each arabish code-system is under-resourced. In the last few years, the attention of NLP on AD has considerably increased. TArC will be thus a useful support for different types of analyses, as well as for NLP tools training. In this article we will describe preliminary work on the TArC semi-automatic construction process and some of the first analyses on the corpus. In order to provide a complete overview of the challenges faced during the building process, we will present the main Tunisian dialect characteristics and its encoding in Tunisian arabish.
Segmentation automatique en p\'eriodes pour le fran\ccais parl\'e (Automatic Period Segmentation of Oral French)
Authors: Natalia Kalashnikova, Iris Eshkol-Taravella, Lo{\"\i}c Grobol, Fran{\c{c}}ois Delafontaine
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Segmentation

Nous proposons la comparaison de deux m{\'e}thodes de segmentation automatique du fran{\c{c}}ais parl{\'e} en p{\'e}riodes macro-syntaxiques, qui permettent d{'}analyser la syntaxe et la prosodie du discours. Nous comparons l{'}outil Analor (Avanzi et al., 2008) qui a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} pour la segmentation des p{\'e}riodes prosodiques et les mod{\`e}les de segmentations utilisant des CRF et des traits prosodiques et / ou morphosyntaxiques. Les r{\'e}sultats montrent qu{'}Analor divise le discours en plus petits segments prosodiques tandis que les mod{\`e}les CRF d{\'e}tectent des segments plus larges que les p{\'e}riodes macro-syntaxiques. Cependant, les mod{\`e}les CRF ont de meilleurs r{\'e}sultats qu{'}Analor en termes de F-mesure.
Les avis sur les restaurants \`a l'\'epreuve de l'apprentissage automatique (An Empirical Examination of Online Restaurant Reviews)
Authors: Hyun Jung Kang, Iris Eshkol-Taravella
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Dans la fouille d{'}opinions, de nombreuses {\'e}tudes portent sur l{'}extraction automatique des opinions positives ou n{\'e}gatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d{'}intentions sont moins importantes, malgr{\'e} leur lien profond avec l{'}opinion. Cet article vise {\`a} d{\'e}tecter six cat{\'e}gories (opinion positive/mixte/n{\'e}gative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux m{\'e}thodes : l{'}apprentissage de surface et l{'}apprentissage profond supervis{\'e}s. Les performances obtenues pour chaque cat{\'e}gorie sont interpr{\'e}t{\'e}es ensuite en tenant compte des sp{\'e}cificit{\'e}s du corpus trait{\'e}.
Recherche de similarit\'e th\'ematique en temps r\'eel au sein d'un d\'ebat en ligne (Thematic similarity real-time computation during an online debate)
Authors: Mathieu Lafourcade, S, No{\'e}mie-Fleur illon-Rezer
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Cet article se focalise sur l{'}utilisation d{'}un large r{\'e}seau lexico-s{\'e}mantique fran{\c{c}}ais pour le calcul de similarit{\'e} th{\'e}matique d{'}interventions au cours d{'}un d{\'e}bat en ligne dans les lyc{\'e}es, proche du temps r{\'e}el. Pour cela, notre syst{\`e}me extrait des informations s{\'e}mantiques du r{\'e}seau et cr{\'e}e {\`a} la vol{\'e}e des vecteurs enrichis pour chaque fragment de texte. Les donn{\'e}es r{\'e}cup{\'e}r{\'e}es sont contextualis{\'e}es via un algorithme de propagation. Les vecteurs r{\'e}sultat permettent aux fragments de texte d{'}{\^e}tre compar{\'e}s. Notre m{\'e}thode aide {\`a} trouver les th{\'e}matiques {\'e}mergentes des d{\'e}bats et {\`a} identifier des clusters d{'}opinion. La contrainte temps r{\'e}el nous force {\`a} s{\'e}lectionner pr{\'e}cis{\'e}ment les informations que nous incluons, aussi bien pour les temps de calcul des vecteurs cr{\'e}{\'e}s que la qualit{\'e} de ceux-ci.
FlauBERT : des mod\`eles de langue contextualis\'es pr\'e-entra\^\in\'es pour le fran\ccais (FlauBERT : Unsupervised Language Model Pre-training for French)
Authors: Hang Le, Lo{\"\i}c Vial, Jibril Frej, Vincent Segonne, Maximin Coavoux, Benjamin Lecouteux, Alex Allauzen, re, Beno{\^\i}t Crabb{\'e}, Laurent Besacier, Didier Schwab
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: FLUE, Language Modeling, Language Modelling

Les mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^\i}n{\'e}s sont d{\'e}sormais indispensables pour obtenir des r{\'e}sultats {\`a} l{'}{\'e}tat-de-l{'}art dans de nombreuses t{\^a}ches du TALN. Tirant avantage de l{'}{\'e}norme quantit{\'e} de textes bruts disponibles, ils permettent d{'}extraire des repr{\'e}sentations continues des mots, contextualis{\'e}es au niveau de la phrase. L{'}efficacit{\'e} de ces repr{\'e}sentations pour r{\'e}soudre plusieurs t{\^a}ches de TALN a {\'e}t{\'e} d{\'e}montr{\'e}e r{\'e}cemment pour l{'}anglais. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons et partageons FlauBERT, un ensemble de mod{\`e}les appris sur un corpus fran{\c{c}}ais h{\'e}t{\'e}rog{\`e}ne et de taille importante. Des mod{\`e}les de complexit{\'e} diff{\'e}rente sont entra{\^\i}n{\'e}s {\`a} l{'}aide du nouveau supercalculateur Jean Zay du CNRS. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les de langue sur diverses t{\^a}ches en fran{\c{c}}ais (classification de textes, paraphrase, inf{\'e}rence en langage naturel, analyse syntaxique, d{\'e}sambigu{\"\i}sation automatique) et montrons qu{'}ils surpassent souvent les autres approches sur le r{\'e}f{\'e}rentiel d{'}{\'e}valuation FLUE {\'e}galement pr{\'e}sent{\'e} ici.
Relation, es-tu l\`a ? D\'etection de relations par LSTM pour am\'eliorer l'extraction de relations (Relation, are you there ? LSTM-based relation detection to improve knowledge extraction )
Authors: Cyrielle Mallart, Michel Le Nouy, Guillaume Gravier, Pascale S{\'e}billot
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Classification, General Classification, Relation

De nombreuses m{\'e}thodes d{'}extraction et de classification de relations ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es et test{\'e}es sur des donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence. Cependant, dans des donn{\'e}es r{\'e}elles, le nombre de relations potentielles est {\'e}norme et les heuristiques souvent utilis{\'e}es pour distinguer de vraies relations de co-occurrences fortuites ne d{\'e}tectent pas les signaux faibles pourtant importants. Dans cet article, nous {\'e}tudions l{'}apport d{'}un mod{\`e}le de d{\'e}tection de relations, identifiant si un couple d{'}entit{\'e}s dans une phrase exprime ou non une relation, en tant qu{'}{\'e}tape pr{\'e}liminaire {\`a} la classification des relations. Notre mod{\`e}le s{'}appuie sur le plus court chemin de d{\'e}pendances entre deux entit{\'e}s, mod{\'e}lis{\'e} par un LSTM et combin{\'e} avec les types des entit{\'e}s. Sur la t{\^a}che de d{\'e}tection de relations, nous obtenons de meilleurs r{\'e}sultats qu{'}un mod{\`e}le {\'e}tat de l{'}art pour la classification de relations, avec une robustesse accrue aux relations in{\'e}dites. Nous montrons aussi qu{'}une d{\'e}tection binaire en amont d{'}un mod{\`e}le de classification am{\'e}liore significativement ce dernier.
Analyse automatique en cadres s\'emantiques pour l'apprentissage de mod\`eles de compr\'ehension de texte (Semantic Frame Parsing for training Machine Reading Comprehension models)
Authors: Gabriel Marzinotto, Delphine Charlet, G{\'e}raldine Damnati, Fr{\'e}d{\'e}ric B{\'e}chet
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Machine Reading Comprehension, Reading Comprehension, Semantic Frame Parsing

Dans le cadre de la compr{\'e}hension automatique de documents, cet article propose une {\'e}valuation intrins{\`e}que et extrins{\`e}que d{'}un mod{\`e}le d{'}analyse automatique en cadres s{\'e}mantiques (Frames). Le mod{\`e}le propos{\'e} est un mod{\`e}le {\'e}tat de l{'}art {\`a} base de GRU bi-directionnel, enrichi par l{'}utilisation d{'}embeddings contextuels. Nous montrons qu{'}un mod{\`e}le de compr{\'e}hension de documents appris sur un corpus de triplets g{\'e}n{\'e}r{\'e}s {\`a} partir d{'}un corpus analys{\'e} automatiquement avec l{'}analyseur en cadre s{\'e}mantique pr{\'e}sente des performances inf{\'e}rieures de seulement 2.5{\%} en relatif par rapport {\`a} un mod{\`e}le appris sur un corpus de triplets g{\'e}n{\'e}r{\'e}s {\`a} partir d{'}un corpus analys{\'e} manuellement.
Analyse de sentiments des vid\'eos en dialecte alg\'erien (Sentiment analysis of videos in Algerian dialect)
Authors: Mohamed Amine Menacer, Karima Abidi, Nouha Othman, Kamel Sma{\"\i}li
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: es-en, Sentiment Analysis

La plupart des travaux existant sur l{'}analyse de sentiments traitent l{'}arabe standard moderne et ne prennent pas en consid{\'e}ration les sp{\'e}cificit{\'e}s de l{'}arabe dialectal. Cet article pr{\'e}sente un syst{\`e}me d{'}analyse de sentiments de textes extraits de vid{\'e}os exprim{\'e}es en dialecte alg{\'e}rien. Dans ce travail, nous avons deux d{\'e}fis {\`a} surmonter, la reconnaissance automatique de la parole pour le dialecte alg{\'e}rien et l{'}analyse de sentiments du texte reconnu. Le d{\'e}veloppement du syst{\`e}me de reconnaissance automatique de la parole est bas{\'e} sur un corpus oral restreint. Pour pallier le manque de donn{\'e}es, nous proposons d{'}exploiter des donn{\'e}es ayant un impact sur le dialecte alg{\'e}rien, {\`a} savoir l{'}arabe standard et le fran{\c{c}}ais. L{'}analyse de sentiments est fond{\'e}e sur la d{\'e}tection automatique de la polarit{\'e} des mots en fonction de leur proximit{\'e} s{\'e}mantique avec d{'}autres mots ayant une polarit{\'e} pr{\'e}d{\'e}termin{\'e}e.
VerNom : une base de paires morphologiques acquise sur tr\`es gros corpus (VerNom : a French derivational database acquired on a massive corpus)
Authors: Alice Missud, Pascal Amsili, Florence Villoing
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: es-en

Alors qu{'}une part active de la recherche en morphologie d{\'e}rivationnelle s{'}int{\'e}resse {\`a} la comp{\'e}tition qui oppose les suffixations construisant des noms d{'}{\'e}v{\'e}nement {\`a} partir de verbes (-age, -ment, -ion, -ure, -ance, -ade, -aison), l{'}acc{\`e}s {\`a} des donn{\'e}es en large quantit{\'e} devient n{\'e}cessaire pour l{'}application de m{\'e}thodes quantitatives. Dans l{'}optique de r{\'e}unir des paires de verbes et de noms morphologiquement reli{\'e}s dans le cadre de ces suffixations rivales, nous pr{\'e}sentons VerNom, une base morphologique comprenant 25 857 paires verbe-nom, construite automatiquement {\`a} partir d{'}un corpus massif issu du web.
\'Etude des variations s\'emantiques \`a travers plusieurs dimensions (Studying semantic variations through several dimensions )
Authors: Syrielle Montariol, Alex Allauzen, re
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6

Au sein d{'}une langue, l{'}usage des mots varie selon deux axes : diachronique (dimension temporelle) et synchronique (variation selon l{'}auteur, la communaut{\'e}, la zone g{\'e}ographique... ). Dans ces travaux, nous proposons une m{\'e}thode de d{\'e}tection et d{'}interpr{\'e}tation des variations d{'}usages des mots {\`a} travers ces diff{\'e}rentes dimensions. Pour cela, nous exploitons les capacit{\'e}s d{'}une nouvelle ligne de plongements lexicaux contextualis{\'e}s, en particulier le mod{\`e}le BERT. Nous exp{\'e}rimentons sur un corpus de rapports financiers d{'}entreprises fran{\c{c}}aises, pour appr{\'e}hender les enjeux et pr{\'e}occupations propres {\`a} certaines p{\'e}riodes, acteurs et secteurs d{'}activit{\'e}s.
Identification des probl\`emes d'annotation pour l'extraction de relations (Identification of annotation problem for the relation extraction)
Authors: R, Tsanta riatsitohaina, Thierry Hamon
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Relation Extraction

L{'}annotation d{'}un corpus est une t{\^a}che difficile et laborieuse, notamment sur des textes de sp{\'e}cialit{\'e} comme les textes biom{\'e}dicaux. Ainsi, dans un contexte comme l{'}extraction des interactions alimentm{\'e}dicament (FDI), l{'}annotation du corpus POMELO a {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}e par un seul annotateur et pr{\'e}sente des risques d{'}erreur. Dans cet article, nous proposons d{'}identifier ces probl{\`e}mes d{'}annotation en utilisant un corpus Silver Standard (CSS) que nous {\'e}tablissons {\`a} partir d{'}un vote majoritaire parmi les annotations propos{\'e}es par des mod{\`e}les entra{\^\i}n{\'e}s sur un domaine similaire (interaction m{\'e}dicamentm{\'e}dicament {--} DDI) et l{'}annotation manuelle {\`a} {\'e}valuer. Les r{\'e}sultats obtenus montrent que l{'}annotation dans POMELO est consid{\'e}rablement {\'e}loign{\'e}e du CSS. L{'}analyse des erreurs permet d{'}en identifier les principales causes et de proposer des solutions pour corriger l{'}annotation existante.
Simplification automatique de texte dans un contexte de faibles ressources (Automatic Text Simplification : Approaching the Problem in Low Resource Settings for French)
Authors: Sadaf Abdul Rauf, Anne-Laure Ligozat, Francois Yvon, Gabriel Illouz, Thierry Hamon
Date: 2020-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2020 6
Tasks: Text Simplification

La simplification de textes a {\'e}merg{\'e} comme un sous-domaine actif du traitement automatique des langues, du fait des probl{\`e}mes pratiques et th{\'e}oriques qu{'}elle permet d{'}aborder, ainsi que de ses nombreuses applications pratiques. Des corpus de simplification sont n{\'e}cessaires pour entrainer des syst{\`e}mes de simplification automatique ; ces ressources sont toutefois rares et n{'}existent que pour un petit nombre de langues. Nous montrons ici que dans un contexte o{\`u} les ressources pour la simplification sont rares, il reste n{\'e}anmoins possible de construire des syst{\`e}mes de simplification, en ayant recours {\`a} des corpus synth{\'e}tiques, par exemple obtenus par traduction automatique, et nous {\'e}valuons diverses mani{\`e}res de les constituer.