pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
DEFT2018 : recherche d'information et analyse de sentiments dans des tweets concernant les transports en \^Ile de France (DEFT2018 : Information Retrieval and Sentiment Analysis in Tweets about Public Transportation in \^Ile de France Region )
Authors: Patrick Paroubek, Cyril Grouin, Patrice Bellot, Vincent Claveau, Iris Eshkol-Taravella, Amel Fraisse, Agata Jackiewicz, Jihen Karoui, Laura Monceaux, Juan-Manuel Torres-Moreno
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Information Retrieval, Retrieval, Sentiment Analysis

Cet article pr{\'e}sente l{'}{\'e}dition 2018 de la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT (D{\'e}fi Fouille de Textes). A partir d{'}un corpus de tweets, quatre t{\^a}ches ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es : identifier les tweets sur la th{\'e}matique des transports, puis parmi ces derniers, identifier la polarit{\'e} (n{\'e}gatif, neutre, positif, mixte), identifier les marqueurs de sentiment et la cible, et enfin, annoter compl{\`e}tement chaque tweet en source et cible des sentiments exprim{\'e}s. Douze {\'e}quipes ont particip{\'e}, majoritairement sur les deux premi{\`e}res t{\^a}ches. Sur l{'}identification de la th{\'e}matique des transports, la micro F-mesure varie de 0,827 {\`a} 0,908. Sur l{'}identification de la polarit{\'e} globale, la micro F-mesure varie de 0,381 {\`a} 0,823.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2018 (Here the title in English)
Authors: Philippe Suignard, Lou Charaudeau, Manel Boumghar, Meryl Bothua, Delphine Lagarde
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: General Classification

Ce papier d{\'e}crit la participation d{'}EDF R{\&}D {\`a} la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2018. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux deux premi{\`e}res t{\^a}ches : classification des tweets en transport/non-transport (T{\^a}che T1) et d{\'e}tection de la polarit{\'e} globale des tweets (T{\^a}che T2). Nous avons utilis{\'e} 3 m{\'e}thodes diff{\'e}rentes s{'}appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d{'}apprentissage, n{'}a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des r{\'e}sultats tr{\`e}s corrects et se classe 1{\`e}re {\'e}quipe non acad{\'e}mique. Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d{'}autres t{\^a}ches de classification de textes courts et peuvent int{\'e}resser plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF.
CLaC @ DEFT 2018: Sentiment analysis of tweets on transport from \^Ile-de-France
Authors: Simon Jacques, Farhood Farahnak, Leila Kosseim
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Sentiment Analysis, Task 2

CLaC @ DEFT 2018: Analysis of tweets on transport on the {\^I}le-de-France This paper describes the system deployed by the CLaC lab at Concordia University in Montreal for the DEFT 2018 shared task. The competition consisted in four different tasks; however, due to lack of time, we only participated in the first two. We participated with a system based on conventional supervised learning methods: a support vector machine classifier and an artificial neural network. For task 1, our best approach achieved an F-measure of 87.61{\%}; while at task 2, we achieve 51.03{\%}, situating our system below the average of the other participants.
Mod\`eles en Caract\`eres pour la D\'etection de Polarit\'e dans les Tweets (Character-level Models for Polarity Detection in Tweets )
Authors: Davide Buscaldi, Joseph Le Roux, Ga{\"e}l Lejeune
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons notre contribution au D{\'e}fi Fouille de Textes 2018 au travers de trois m{\'e}thodes originales pour la classification th{\'e}matique et la d{\'e}tection de polarit{\'e} dans des tweets en fran{\c{c}}ais. Nous y avons ajout{\'e} un syst{\`e}me de vote. Notre premi{\`e}re m{\'e}thode est fond{\'e}e sur des lexiques (mots et emojis), les n-grammes de caract{\`e}res et un classificateur {\`a} vaste marge (ou SVM). tandis que les deux autres sont des m{\'e}thodes endog{\`e}nes fond{\'e}es sur l{'}extraction de caract{\'e}ristiques au grain caract{\`e}res : un mod{\`e}le {\`a} m{\'e}moire {\`a} court-terme persistante (ou BiLSTM pour Bidirectionnal Long Short-Term Memory) et perceptron multi-couche d{'}une part et un mod{\`e}le de s{\'e}quences de caract{\`e}res ferm{\'e}es fr{\'e}quentes et classificateur SVM d{'}autre part. Le BiLSTM a produit de loin les meilleurs r{\'e}sultats puisqu{'}il a obtenu la premi{\`e}re place sur la t{\^a}che 1, classification binaire de tweets selon qu{'}ils traitent ou non des transports, et la troisi{\`e}me place sur la t{\^a}che 2, classification de la polarit{\'e} en 4 classes. Ce r{\'e}sultat est d{'}autant plus int{\'e}ressant que la m{\'e}thode propos{\'e}e est faiblement param{\'e}trique, totalement endog{\`e}ne et qu{'}elle n{'}implique aucun pr{\'e}-traitement.
Concat\'enation de r\'eseaux de neurones pour la classification de tweets, DEFT2018 (Concatenation of neural networks for tweets classification, DEFT2018 )
Authors: Damien Sileo, Tim Van De Cruys, Philippe Muller, Camille Pradel
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Classification, General Classification

Nous pr{\'e}sentons le syst{\`e}me utilis{\'e} par l{'}{\'e}quipe Melodi/Synapse D{\'e}veloppement dans la comp{\'e}tition DEFT2018 portant sur la classification de th{\'e}matique ou de sentiments de tweets en fran{\c{c}}ais. On propose un syst{\`e}me unique pour les deux approches qui combine concat{\'e}nativement deux m{\'e}thodes d{'}embedding et trois mod{\`e}les de repr{\'e}sentation s{\'e}quence. Le syst{\`e}me se classe 1/13 en analyse de sentiments et 4/13 en classification th{\'e}matique.
Participation de l'IRISA \`a DeFT 2018 : classification et annotation d'opinion dans des tweets (IRISA at DeFT 2018: classifying and tagging opinion in tweets )
Authors: Anne-Lyse Minard, Christian Raymond, Vincent Claveau
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Cet article d{\'e}crit les syst{\`e}mes d{\'e}velopp{\'e}s par l{'}{\'e}quipe LinkMedia de l{'}IRISA pour la campagne d{'}{\'e}valuation DeFT 2018 portant sur l{'}analyse d{'}opinion dans des tweets en fran{\c{c}}ais. L{'}{\'e}quipe a particip{\'e} {\`a} 3 des 4 t{\^a}ches de la campagne : (i) classification des tweets selon s{'}ils concernent les transports ou non, (ii) classification des tweets selon leur polarit{\'e} et (iii) annotation des marqueurs d{'}opinion et de l{'}objet {\`a} propos duquel est exprim{\'e}e l{'}opinion. Nous avons utilis{\'e} un algorithme de boosting d{'}arbres de d{\'e}cision et des r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents (RNN) pour traiter les t{\^a}ches 1 et 2. Pour la t{\^a}che 3 nous avons exp{\'e}riment{\'e} l{'}utilisation de r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents associ{\'e}s {\`a} des CRF. Ces approches donnent des r{\'e}sultats proches, avec un l{\'e}ger avantage aux RNN, et ont permis d{'}{\^e}tre parmi les premiers class{\'e}s pour chacune des t{\^a}ches.
DEFT 2018: Attention s\'elective pour classification de microblogs (DEFT 2018 : Selective Attention for Microblogging Classification )
Authors: Charles-Emmanuel Dias, Clara de Forsan de Gainon Gabriac, Patrick Gallinari, Vincent Guigue
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Classification, General Classification

Dans le cadre de l{'}atelier DEFT 2018 nous nous sommes int{\'e}ress{\'e}s {\`a} la classification de microblogs (ici, des tweets) r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais. Ici, nous proposons une m{\'e}thode se basant sur un r{\'e}seau hi{\'e}rarchique de neurones r{\'e}current avec attention. La sp{\'e}cificit{\'e} de notre architecture est de prendre en compte {--}via un mechanisme d{'}attention et de portes{--} les hashtags et les mentions directes (e.g., @user), sp{\'e}cifiques aux microblogs. Notre mod{\`e}le a obtenu de tr{\`e}s bon r{\'e}sultats sur la premi{\`e}re t{\^a}che et des r{\'e}sultats comp{\'e}titifs sur la seconde.
Notre tweet premi\`ere fois au DEFT-2018 : syst\`emes de d\'etection de polarit\'e et de transports (Systems for detecting polarity and public transport discussions in French tweets)
Authors: David Graceffa, Armelle Ramond, Emmanuelle Dusserre, Ruslan Kalitvianski, Mathieu Ruhlmann, Muntsa Padr{\'o}
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5

Cet article d{\'e}crit les syst{\`e}mes de l{'}{\'e}quipe Eloquant pour la cat{\'e}gorisation de tweets en fran{\c{c}}ais dans les t{\^a}ches 1 (d{\'e}tection de la th{\'e}matique transports en commun) et 2 (d{\'e}tection de la polarit{\'e} globale) du DEFT 2018. Nos syst{\`e}mes reposent sur un enrichissement s{\'e}mantique, l{'}apprentissage automatique et, pour la t{\^a}che 1 une approche symbolique. Nous avons effectu{\'e} deux runs pour chacune des t{\^a}ches. Nos meilleures F-mesures (0.897 pour la t{\^a}che 1 et 0.800 pour la t{\^a}che 2) sont au-dessus de la moyenne globale pour chaque t{\^a}che, et nous placent dans les 30{\%} sup{\'e}rieurs de tous les runs pour la t{\^a}che 2.
LSE au DEFT 2018 : Classification de tweets bas\'ee sur les r\'eseaux de neurones profonds (LSE at DEFT 2018 : Sentiment analysis model based on deep learning)
Authors: Antoine Sainson, Hugo Linsenmaier, Alex Majed, re, Xavier Cadet, Abdessalam Bouchekif
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Sentiment Analysis

Dans ce papier, nous d{\'e}crivons les syst{\`e}mes d{\'e}velopp{\'e}s au LSE pour le DEFT 2018 sur les t{\^a}ches 1 et 2 qui consistent {\`a} classifier des tweets. La premi{\`e}re t{\^a}che consiste {\`a} d{\'e}terminer si un message concerne les transports ou non. La deuxi{\`e}me, consiste {\`a} classifier les tweets selon leur polarit{\'e} globale. Pour les deux t{\^a}ches nous avons d{\'e}velopp{\'e} des syst{\`e}mes bas{\'e}s sur des r{\'e}seaux de neurones convolutifs (CNN) et r{\'e}currents (LSTM, BLSTM et GRU). Chaque mot d{'}un tweet donn{\'e} est repr{\'e}sent{\'e} par un vecteur dense appris {\`a} partir des donn{\'e}es relativement proches de celles de la comp{\'e}tition. Le score final officiel est de 0.891 pour la t{\^a}che 1 et de 0.781 pour la t{\^a}che 2.
Syllabs@DEFT2018 : combinaison de m\'ethodes de classification supervis\'ees (Syllabs@DEFT2018: Combination of Supervised Classification Methods)
Authors: Chlo{\'e} Monnin, Olivier Quern{\'e}, Olivier Hamon
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Classification, General Classification

Nous pr{\'e}sentons la participation de Syllabs {\`a} la t{\^a}che de classification de tweets dans le domaine du transport lors de DEFT 2018. Pour cette premi{\`e}re participation {\`a} une campagne DEFT, nous avons choisi de tester plusieurs algorithmes de classification {\'e}tat de l{'}art. Apr{\`e}s une {\'e}tape de pr{\'e}traitement commune {\`a} l{'}ensemble des algorithmes, nous effectuons un apprentissage sur le seul contenu des tweets. Les r{\'e}sultats {\'e}tant somme toute assez proches, nous effectuons un vote majoritaire sur les trois algorithmes ayant obtenus les meilleurs r{\'e}sultats.
LIRMM@DEFT-2018 -- Mod\`ele de classification de la vectorisation des documents (LIRMM DEFT-2018 -- Document Vectorization Classification model )
Authors: Waleed Mohamed Azmy, Bilel Moulahi, S Bringay, ra, Maximilien Servajean
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: Classification, General Classification

Dans ce papier, nous d{\'e}crivons notre participation au d{\'e}fi d{'}analyse de texte DEFT 2018. Nous avons particip{\'e} {\`a} deux t{\^a}ches : (i) classification transport/non-transport et (ii) analyse de polarit{\'e} globale des tweets : positifs, negatifs, neutres et mixtes. Nous avons exploit{\'e} un r{\'e}seau de neurone bas{\'e} sur un perceptron multicouche mais utilisant une seule couche cach{\'e}e.
Adapted Sentiment Similarity Seed Words For French Tweets' Polarity Classification
Authors: Amal Htait
Date: 2018-05-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2018 5
Tasks: General Classification, Task 2, Word Embeddings

We present, in this paper, our contribution in DEFT 2018 task 2 : {``}Global polarity{''}, determining the overall polarity (Positive, Negative, Neutral or MixPosNeg) of tweets regarding public transport, in French language. Our system is based on a list of sentiment seed-words adapted for French public transport tweets. These seed-words are extracted from DEFT{'}s training annotated dataset, and the sentiment relations between seed-words and other terms are captured by cosine measure of their word embeddings representations, using a French language word embeddings model of 683k words. Our semi-supervised system achieved an F1-measure equals to 0.64.
Ajout automatique de disfluences pour la synth\`ese de la parole spontan\'ee : formalisation et preuve de concept (Automatic disfluency insertion towards spontaneous TTS : formalization and proof of concept)
Authors: Raheel Qader, Gw{\'e}nol{\'e} Lecorv{\'e}, Damien Lolive, Pascale S{\'e}billot
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Cet article pr{\'e}sente un travail exploratoire sur l{'}ajout automatique de disfluences, c{'}est-{\`a}-dire de pauses, de r{\'e}p{\'e}titions et de r{\'e}visions, dans les {\'e}nonc{\'e}s en entr{\'e}e d{'}un syst{\`e}me de synth{\`e}se de la parole. L{'}objectif est de conf{\'e}rer aux signaux ainsi synth{\'e}tis{\'e}s un caract{\`e}re plus spontan{\'e} et expressif. Pour cela, nous pr{\'e}sentons une formalisation novatrice du processus de production de disfluences {\`a} travers un m{\'e}canisme de composition de ces disfluences. Cette formalisation se distingue notamment des approches visant la d{\'e}tection ou le nettoyage de disfluences dans des transcriptions, ou de celles en synth{\`e}se de la parole qui ne s{'}int{\'e}ressent qu{'}au seul ajout de pauses. Nous pr{\'e}sentons une premi{\`e}re impl{\'e}mentation de notre processus fond{\'e}e sur des champs al{\'e}atoires conditionnels et des mod{\`e}les de langage, puis conduisons des {\'e}valuations objectives et perceptives. Celles-ci nous permettent de conclure {\`a} la fonctionnalit{\'e} de notre proposition et d{'}en discuter les pistes principales d{'}am{\'e}lioration.
Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue \`a morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages)
Authors: Franck Burlot, Fran{\c{c}}ois Yvon
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Lorsqu{'}ils sont traduits depuis une langue {\`a} morphologie riche vers l{'}anglais, les mots-formes sources contiennent des marques d{'}informations grammaticales pouvant {\^e}tre jug{\'e}es redondantes par rapport {\`a} l{'}anglais, causant une variabilit{\'e} formelle qui nuit {\`a} l{'}estimation des mod{\`e}les probabilistes. Un moyen bien document{\'e} pour att{\'e}nuer ce probl{\`e}me consiste {\`a} supprimer l{'}information non pertinente de la source en la normalisant. Ce pr{\'e}-traitement est g{\'e}n{\'e}ralement effectu{\'e} de mani{\`e}re d{\'e}terministe, {\`a} l{'}aide de r{\`e}gles produites manuellement. Une telle normalisation est, par essence, sous-optimale et doit {\^e}tre adapt{\'e}e pour chaque paire de langues. Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, une m{\'e}thode simple pour rechercher automatiquement une normalisation optimale de la morphologie source par rapport {\`a} la langue cible et montrons que celle-ci peut am{\'e}liorer la traduction automatique.
Repr\'esentations continues d\'eriv\'ees des caract\`eres pour un mod\`ele de langue neuronal \`a vocabulaire ouvert (Opening the vocabulary of neural language models with character-level word representations)
Authors: Matthieu Labeau, Alex Allauzen, re
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: Reranking, SENTER

Cet article propose une architecture neuronale pour un mod{\`e}le de langue {\`a} vocabulaire ouvert. Les repr{\'e}sentations continues des mots sont calcul{\'e}es {\`a} la vol{\'e}e {\`a} partir des caract{\`e}res les composant, gr{\`a}ce {\`a} une couche convolutionnelle suivie d{'}une couche de regroupement (pooling). Cela permet au mod{\`e}le de repr{\'e}senter n{'}importe quel mot, qu{'}il fasse partie du contexte ou soit {\'e}valu{\'e} pour la pr{\'e}diction. La fonction objectif est d{\'e}riv{\'e}e de l{'}estimation contrastive bruit{\'e}e (Noise Contrastive Estimation, ou NCE), calculable dans notre cas sans vocabulaire. Nous {\'e}valuons la capacit{\'e} de notre mod{\`e}le {\`a} construire des repr{\'e}sentations continues de mots inconnus sur la t{\^a}che de traduction automatique IWSLT-2016, de l{'}Anglais vers le Tch{\`e}que, en r{\'e}-{\'e}valuant les N meilleures hypoth{\`e}ses (N-best reranking). Les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux permettent des gains jusqu{'}{\`a} 0,7 point BLEU. Ils montrent aussi la difficult{\'e} d{'}utiliser des repr{\'e}sentations d{\'e}riv{\'e}es des caract{\`e}res pour la pr{\'e}diction.
Utilisation d'indices phras\'eologiques pour \'evaluer des textes en langue \'etrang\`ere : comparaison des bigrammes et des trigrammes (Collocation measures and automated scoring of foreign language texts : Comparing bigrams and trigrams)
Authors: Yves Bestgen
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: SENTS

Cette recherche a pour principal objectif d{'}{\'e}valuer l{'}utilit{\'e} de prendre en compte des mesures totalement automatiques de la comp{\'e}tence phras{\'e}ologique pour estimer la qualit{\'e} de textes d{'}apprenants de l{'}anglais langue {\'e}trang{\`e}re. Les analyses, men{\'e}es sur plus de 1000 copies d{'}examen du First Certificate in English, librement mises {\`a} disposition par Yannakoudakis et coll., confirment que l{'}approche qui consiste {\`a} assigner aux bigrammes et aux trigrammes de mots pr{\'e}sents dans un texte des scores d{'}association collocationnelle calcul{\'e}s sur la base d{'}un grand corpus de r{\'e}f{\'e}rence natif est particuli{\`e}rement efficace. Si les indices extraits des trigrammes sont moins efficaces que ceux extraits des bigrammes, ils apportent une contribution utile {\`a} ces derniers. Les analyses soulignent aussi les b{\'e}n{\'e}fices apport{\'e}s par un emploi simultan{\'e} de plusieurs mesures d{'}association collocationnelle.
Traitement des Mots Hors Vocabulaire pour la Traduction Automatique de Document OCRis\'es en Arabe (This article presents a new system that automatically translates images of arabic documents)
Authors: Kamel Bouzidi, Zied Elloumi, Laurent Besacier, Benjamin Lecouteux, Mohamed-Faouzi Benzeghiba
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: es-en, Optical Character Recognition (OCR)

Cet article pr{\'e}sente un syst{\`e}me original de traduction de documents num{\'e}ris{\'e}s en arabe. Deux modules sont cascad{\'e}s : un syst{\`e}me de reconnaissance optique de caract{\`e}res (OCR) en arabe et un syst{\`e}me de traduction automatique (TA) arabe-fran{\c{c}}ais. Le couplage OCR-TA a {\'e}t{\'e} peu abord{\'e} dans la litt{\'e}rature et l{'}originalit{\'e} de cette {\'e}tude consiste {\`a} proposer un couplage {\'e}troit entre OCR et TA ainsi qu{'}un traitement sp{\'e}cifique des mots hors vocabulaire (MHV) engendr{\'e}s par les erreurs d{'}OCRisation. Le couplage OCR-TA par treillis et notre traitement des MHV par remplacement selon une mesure composite qui prend en compte forme de surface et contexte du mot, permettent une am{\'e}lioration significative des performances de traduction. Les exp{\'e}rimentations sont r{\'e}alis{\'e}s sur un corpus de journaux num{\'e}ris{\'e}s en arabe et permettent d{'}obtenir des am{\'e}liorations en score BLEU de 3,73 et 5,5 sur les corpus de d{\'e}veloppement et de test respectivement.
Repr\'esentation et analyse automatique des discontinuit\'es syntaxiques dans les corpus arbor\'es en constituants du fran\ccais (Representation and parsing of syntactic discontinuities in French constituent treebanks)
Authors: Maximin Coavoux, Beno{\^\i}t Crabb{\'e}
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6
Tasks: es-en

Nous pr{\'e}sentons de nouvelles instanciations de trois corpus arbor{\'e}s en constituants du fran{\c{c}}ais, o{\`u} certains ph{\'e}nom{\`e}nes syntaxiques {\`a} l{'}origine de d{\'e}pendances {\`a} longue distance sont repr{\'e}sent{\'e}s directement {\`a} l{'}aide de constituants discontinus. Les arbres obtenus rel{\`e}vent de formalismes grammaticaux l{\'e}g{\`e}rement sensibles au contexte (LCFRS). Nous montrons ensuite qu{'}il est possible d{'}analyser automatiquement de telles structures de mani{\`e}re efficace {\`a} condition de s{'}appuyer sur une m{\'e}thode d{'}inf{\'e}rence approximative. Pour cela, nous pr{\'e}sentons un analyseur syntaxique par transitions, qui r{\'e}alise {\'e}galement l{'}analyse morphologique et l{'}{\'e}tiquetage fonctionnel des mots de la phrase. Enfin, nos exp{\'e}riences montrent que la raret{\'e} des ph{\'e}nom{\`e}nes concern{\'e}s dans les donn{\'e}es fran{\c{c}}aises pose des difficult{\'e}s pour l{'}apprentissage et l{'}{\'e}valuation des structures discontinues.
Construire des repr\'esentations denses \`a partir de th\'esaurus distributionnels (Distributional Thesaurus Embedding and its Applications)
Authors: Olivier Ferret
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} un nouveau probl{\`e}me, appel{\'e} plongement de th{\'e}saurus, consistant {\`a} transformer un th{\'e}saurus distributionnel en une repr{\'e}sentation dense de mots. Nous proposons de traiter ce probl{\`e}me par une m{\'e}thode fond{\'e}e sur l{'}association d{'}un plongement de graphe et de l{'}injection de relations dans des repr{\'e}sentations denses. Nous avons appliqu{\'e} et {\'e}valu{\'e} cette m{\'e}thode pour un large ensemble de noms en anglais et montr{\'e} que les repr{\'e}sentations denses produites obtiennent de meilleures performances, selon une {\'e}valuation intrins{\`e}que, que les repr{\'e}sentations denses construites selon les m{\'e}thodes de l{'}{\'e}tat de l{'}art sur le m{\^e}me corpus. Nous illustrons aussi l{'}int{\'e}r{\^e}t de la m{\'e}thode d{\'e}velopp{\'e}e pour am{\'e}liorer les repr{\'e}sentations denses existantes {\`a} la fois de fa{\c{c}}on endog{\`e}ne et exog{\`e}ne.
Projection Al\'eatoire Non-N\'egative pour le Calcul de Word Embedding / Non-Negative Randomized Word Embedding
Authors: Behrang Qasemizadeh, Laura Kallmeyer, Aurelie Herbelot
Date: 2017-06-01 00:00:00
Proceeding: JEPTALNRECITAL 2017 6

Non-Negative Randomized Word Embedding We propose a word embedding method which is based on a novel random projection technique. We show that weighting methods such as positive pointwise mutual information (PPMI) can be applied to our models after their construction and at a reduced dimensionality. Hence, the proposed technique can efficiently transfer words onto semantically discriminative spaces while demonstrating high computational performance, besides benefits such as ease of update and a simple mechanism for interoperability. We report the performance of our method on several tasks and show that it yields competitive results compared to neural embedding methods in monolingual corpus-based setups.