pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Tâches auxiliaires pour l’analyse biaffine en graphes de dépendances (Auxiliary tasks to boost Biaffine Semantic Dependency Parsing)
Authors: Marie Candito
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Dependency Parsing, Semantic Dependency Parsing

L’analyseur biaffine de Dozat & Manning (2017), qui produit des arbres de dépendances syntaxiques, a été étendu avec succès aux graphes de dépendances syntaxico-sémantiques (Dozat & Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont étonnamment hautes étant donné que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donnée sont prédits indépendamment les uns des autres. Pour y remédier partiellement, tout en conservant la complexité O(n2 ) et l’architecture hautement parallélisable, nous proposons d’utiliser des tâches auxiliaires qui introduisent une forme d’interdépendance entre les arcs. Les expérimentations sur les trois jeux de données anglaises de la tâche 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en français (Ribeyre et al., 2014) montrent une amélioration modeste mais systématique, par rapport à un système de base performant, utilisant un modèle de langue pré-entraîné. Notre méthode s’avère ainsi un moyen simple et robuste d’améliorer l’analyse vers graphes de dépendances.
Un jeu de données pour répondre à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities)
Authors: Paul Lerner, Olivier Ferret, Camille Guinaudeau, Hervé Le Borgne, Romaric Besançon, Jose Moreno, Jesús Lovón-Melgarejo
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Question Answering, Visual Question Answering, Visual Question Answering (VQA)

Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons à disposition ViQuAE, un nouveau jeu de données de 3 700 questions associées à des images, annoté à l’aide d’une méthode semi-automatique. C’est le premier jeu de données de KVQAE comprenant des types d’entités variés associé à une base de connaissances composée d’1,5 million d’articles Wikipédia, incluant textes et images. Nous proposons également un modèle de référence de KVQAE en deux étapes : recherche d’information puis extraction des réponses. Les résultats de nos expériences démontrent empiriquement la difficulté de la tâche et ouvrent la voie à une meilleure représentation multimodale des entités nommées.
Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints.
Authors: Melissa Ailem, Jingshu Liu, Raheel Qader
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Machine Translation, Translation

Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints. We present a new approach to encourage neural machine translation to satisfy lexical constraints. Our method acts at the training step and thereby avoiding the introduction of any extra computational overhead at inference step. The proposed method combines three main ingredients. The first one consists in augmenting the training data to specify the constraints. Intuitively, this encourages the model to learn a copy behavior when it encounters constraint terms. Compared to previous work, we use a simplified augmentation strategy without source factors. The second ingredient is constraint token masking, which makes it even easier for the model to learn the copy behavior and generalize better. The third one, is a modification of the standard cross entropy loss to bias the model towards assigning high probabilities to constraint words. Empirical results show that our method improves upon related baselines in terms of both BLEU score and the percentage of generated constraint terms.
L’Attention est-elle de l’Explication ? Une Introduction au Débat (Is Attention Explanation ? An Introduction to the Debate )
Authors: Adrien Bibal, Remi Cardon, David Alfter, Rodrigo Wilkens, Xiaoou Wang, Thomas François, Patrick Watrin
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Nous présentons un résumé en français et un résumé en anglais de l’article Is Attention Explanation ? An Introduction to the Debate (Bibal et al., 2022), publié dans les actes de la conférence 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2022).
Quand être absent de mBERT n’est que le commencement : Gérer de nouvelles langues à l’aide de modèles de langues multilingues (When Being Unseen from mBERT is just the Beginning : Handling New Languages With Multilingual Language Models)
Authors: Benjamin Muller, Antonios Anastasopoulos, Benoît Sagot, Djamé Seddah
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

L’apprentissage par transfert basé sur le pré-entraînement de modèles de langue sur une grande quantité de données brutes est devenu la norme pour obtenir des performances état de l’art en TAL. Cependant, la façon dont cette approche devrait être appliquée pour des langues inconnues, qui ne sont couvertes par aucun modèle de langue multilingue à grande échelle et pour lesquelles seule une petite quantité de données brutes est le plus souvent disponible, n’est pas claire. Dans ce travail, en comparant des modèles multilingues et monolingues, nous montrons que de tels modèles se comportent de multiples façons sur des langues inconnues. Certaines langues bénéficient grandement de l’apprentissage par transfert et se comportent de manière similaire à des langues proches riches en ressource, alors que ce n’est manifestement pas le cas pour d’autres. En nous concentrant sur ces dernières, nous montrons dans ce travail que cet échec du transfert est largement lié à l’impact du script que ces langues utilisent. Nous montrons que la translittération de ces langues améliore considérablement le potentiel des larges modèles de langue neuronaux multilingues pour des tâches en aval. Ce résultat indique une piste prometteuse pour rendre ces modèles massivement multilingues utiles pour de nouveaux ensembles de langues absentes des données d’entraînement.
Evaluation of Automatic Text Simplification: Where are we now, where should we go from here
Authors: Natalia Grabar, Horacio Saggion
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Text Simplification

Évaluation de la simplification automatique de textes : où nous en sommes et vers où devonsnous aller. L’objectif de la simplification automatique de textes consiste à adapter le contenu de documents afin de les rendre plus faciles à comprendre par une population donnée ou bien pour améliorer les performances d’autres tâches TAL, comme le résumé automatique ou extraction d’information. Les étapes principales de la simplification automatique de textes sont plutôt bien définies et étudiées dans les travaux existants, alors que l’évaluation de la simplification reste sous-étudiée. En effet, contrairement à d’autres tâches de TAL, comme la recherche et extraction d’information, la structuration de terminologie ou les questions-réponses, qui s’attendent à avoir des résultats factuels et consensuels, il est difficile de définir un résultat standard de la simplification. Le processus de simplification est très subjectif et souvent non consensuel parce qu’il est lourdement basé sur les connaissances propres des personnes. Ainsi, plusieurs facteurs sont impliqués dans le processus de simplification et son évaluation. Dans ce papier, nous présentons et discutons quelques uns de ces facteurs : le rôle de l’utilisateur final, les données de référence, le domaine des documents source et les mesures d’évaluation.
« Est-ce que tu me suis ? » : une revue du suivi de l’état du dialogue (“Do you follow me ?" : a review of dialogue state tracking )
Authors: Léo Jacqmin
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Dialogue State Tracking

Tout en communiquant avec un utilisateur, un système de dialogue orienté tâche doit suivre les besoins de l’utilisateur à chaque étape selon l’historique de la conversation. Ce procédé appelé suivi de l’état du dialogue est primordial car il informe directement les actions du système. Cet article présente dans un premier temps la tâche du suivi de l’état du dialogue, les jeux de données disponibles et les approches modernes. Ensuite, compte tenu du nombre important de publications des dernières années, il vise à recenser les point saillants et les avancées des recherches. Bien que les approches neuronales aient permis des progrès notables, nous argumentons que certains aspects critiques liés aux systèmes de dialogue sont encore trop peu explorés. Pour motiver de futures études, plusieurs pistes de recherche sont proposées.
Auto-correction dans un analyseur neuronal par transitions : un comportement factice ? (Self-correction in a transition-based neural parser : a spurious behaviour ?)
Authors: Fang Zhao
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Cette étude explore la capacité d’auto-correction dans le cas d’un analyseur neuronal par transitions. Nous définissons un oracle dynamique pour le système étudié lui apprenant à s’auto-corriger. Les performances du modèle restent identiques à celles du modèle de base, qui ne s’auto-corrige pas. En effet, il y a à peu près autant de « corrections » justes que de fautives. Les erreurs finales commises par les deux modèles sont aussi similaires. Nous montrons néanmoins que beaucoup des corrections effectuées par le modèle avec oracle dynamique coïncident avec des cas difficiles à gérer par les analyseurs automatiques. Le problème d’apprentissage d’un comportement efficace d’auto-correction retombe dans un traitement efficace de ces cas difficiles.
Construction de Graphes de Connaissance à partir de textes avec une I.A. centrée-utilisateur (Knowledge Graph Construction from Texts with an User-Centric A)
Authors: Hugo Ayats
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: graph construction

Avec l’essor du Web sémantique au cours des deux dernières décennies est apparu un besoin en outils permettant de construire des graphes de connaissances de bonne qualité. Cet article présente mon travail de thèse, qui est la conception d’une méthode explicable et centrée-utilisateur pour la production semi-automatisée de graphes de connaissances à partir de textes spécifiques à un domaine. Ce système se présente initialement comme une interface d’édition guidée de RDF. Puis, se basant sur les actions de l’utilisateur, un système de suggestion de triplets se met en place. Enfin, à travers des interactions avec l’utilisateur, le système automatise progressivement le processus. Après avoir présenté le workflow du système et détaillé les unités qui le compose – une unité de prétraitement, une unité interactive et une unité automatisée - cet article documente les aspects de ce workflow déjà implémentés, ainsi que les résultats de leur évaluation.
Étapes préparatoires pour la détection des valeurs humaines dans des commentaires du domaine de la parfumerie (Detecting Human Values in Comments on Perfumery)
Authors: Boyu Niu
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

La détection des valeurs humaines dans le texte est une tâche qui intéresse les industriels dans la mesure où elles complèten t le profil des consommateurs. Cette détection nécessite des outils et des méthodes issues du traitement automatique des langues (TAL) et s’appuie sur un modèle psychologique. Il n’existe que très peu de travaux, alliant modèles psychologiques de valeurs humaines et extraction de leur réalisation linguistique sur les réseaux sociaux à l’aide du TAL. Dans cet article, après avoir défin i le modèle des valeurs de Schwartz que nous utilisons ainsi que le corpus en cours de construction pour le domaine de la parfumerie, nous proposons quelques pistes de réflexion possibles pour la construction de technologies permettant de relier des marqueurs textuels à des valeurs humaines.
État de l’art : Liage de ressources lexicales du français (State of the art : Linking French Lexical Resources)
Authors: Hee-Soo Choi
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Les ressources lexicales informatisées constituent des données indispensables à l’élaboration d’outils et de méthodes répondant aux différentes tâches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Celles-ci sont hétérogènes dans leur taille, leur construction et leur niveau de description linguistique. Cette variété ouvre la porte à un regroupement des ressources ou à des tentatives de liage. Dans cet article, nous présentons un état de l’art sur les ressources lexicales du français. Plus précisément, nous abordons les différentes caractéristiques d’une ressource lexicale, les ressources construites à partir de liage ainsi que les approches employées à cette fin.
Identification des indicateurs linguistiques de la subjectivité les plus efficaces pour la classification d’articles de presse en français. (Identifying the most efficient linguistic features of subjectivity for French-speaking press articles classification)
Authors: Louis Escouflaire
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Articles, Classification

Les articles de presse peuvent être répartis en deux genres principaux : les genres de l’information et les genres de l’opinion. La classification automatique d’articles dans ces deux genres est une tâche qui peut être effectuée à partir de traits et mesures linguistiques également utilisées pour l’analyse de la subjectivité. Dans cet article, nous évaluons la pertinence de 30 mesures issues de travaux antérieurs pour la classification d’articles d’information et d’opinion en français. A l’aide de deux modèles de classification différents et à partir d’un échantillon de 13 400 articles publiés sur le site web de la Radio-Télévision Belge Francophone (RTBF), nous avons identifié 18 mesures morphosyntaxiques, lexicosémantiques et stylométriques efficaces pour distinguer les articles plutôt factuels des articles subjectifs.
Impact des modalités induites par les outils d’annotation manuelle : exemple de la détection des erreurs de français (Impact of modalities induced by manual annotation tools : example of French error detection)
Authors: Anaëlle Baledent
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Certains choix effectués lors de la construction d’une campagne d’annotation peuvent avoir des conséquences sur les annotations produites. En menant une campagne sur la détection des erreurs de français, aux paramètres maîtrisés, nous évaluons notamment l’effet de la fonctionnalité de retour arrière. Au moyen de paires d’énoncés presque identiques, nous mettons en exergue une tendance des annotateurs à tenir compte de l’un pour annoter l’autre.
Système de traduction automatique neuronale français-mongol (Historique, mise en place et évaluations) (French-Mongolian Neural Machine Translation System (History, Implementation, and evaluations) Machine Translation (hereafter abbreviated MT) is currently undergoing rapid development, during which less-resourced languages nevertheless seem to be less developed)
Authors: Shuai Gao
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Machine Translation

La traduction automatique (abrégé ci-après TA) connaît actuellement un développement rapide, pendant lequel les langues peu dotées semblent pourtant moins développées. En effet, il existe moins de recherches sur ces dernières. Notamment, aucune recherche publiée n’a été trouvée sur la paire de langues français-mongol. Cet article entame une nouvelle étape dans les recherches en TA pour cette paire de langues peu dotée. Nous décrivons l’historique de la TA et en établissons un état de l’art pour le mongol. Ensuite, nous nous employons à mettre en place notre propre système de TA à partir des outils et ressources open source. Outre l’évaluation automatique comme méthode pour apprécier sa performance, nous concevons une méthode d’évaluation humaine originale nommée « IFF » permettant de mieux connaître les forces et les faiblesses de notre système par rapport à des moteurs de traduction commerciaux.
Une chaîne de traitements pour la simplification automatique de la parole et sa traduction automatique vers des pictogrammes (Simplification and automatic translation of speech into pictograms )
Authors: Cécile Macaire, Lucia Ormaechea-Grijalba, Adrien Pupier
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

La Communication Alternative et Augmentée (CAA) prend une place importante chez les personnes en situation de handicap ainsi que leurs proches à cause de la difficulté de son utilisation. Pour réduire ce poids, l’utilisation d’outils de traduction de la parole en pictogrammes est pertinente. De plus, ils peuvent être d’une grande aide pour l’accessibilité communicative dans le milieu hospitalier. Dans cet article, nous présentons un projet de recherche visant à développer un système de traduction de la parole vers des pictogrammes. Il met en jeu une chaîne de traitement comportant plusieurs axes relevant du traitement automatique des langues et de la parole, tels que la reconnaissance automatique de la parole, l’analyse syntaxique, la simplification de texte et la traduction automatique vers les pictogrammes. Nous présentons les difficultés liées à chacun de ces axes ainsi que, pour certains, les pistes de résolution.
Aider à une rédaction plus inclusive (Making writing more inclusive)
Authors: Maud Pironneau
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Depuis 1993, Druide informatique est une entreprise québécoise spécialisée dans le développement et la commercialisation de logiciels d’aide à la rédaction. Son produit phare, Antidote, est une suite d’aide à la rédaction composée d’un correcteur, de dictionnaires et de guides. Il est commercialisé depuis plus de 25 ans et est utilisé par plus d’un million de personnes, en français comme en anglais. Le correcteur d’Antidote est un correcteur grammatical avancé qui effectue l’analyse complète de chaque phrase et tire de cette analyse ses multiples diagnostics, divisés dans plusieurs volets et filtres. Dans le volet Langue, Antidote pointe et corrige les fautes d’orthographe, de grammaire, de conjugaison, etc. en les expliquant. Dans le volet Style, le correcteur d’Antidote va plus loin et s’attaque à la stylistique, en présentant les répétitions, les tournures lourdes et la lisibilité. Maintenant, il montre également les éléments du texte qui contreviennent à la représentation équitable des hommes et des femmes dans le texte grâce à son filtre d’inclusivité.
Dialogue avec Molière (Dialogue with Molière )
Authors: Guillaume Grosjean, Anna Pappa, Baptiste Roziere, Tristan Cazenave
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Chatbot

A l’occasion du quatre-centième anniversaire de la naissance de Molière (1622-1673), nous présentons un agent conversationnel qui parle comme un personnage du théâtre de Molière. Le chatbot a été entraîné avec un modèle GPT adapté (Radford et al., 2018), sur un dataset composé des oeuvres de Molière. Le modèle génératif respecte la langue et le style des personnages de Molière lorsqu’il donne la réplique de l’agent. Il lui arrive malgré tout de manquer de cohérence dans la réponse.
SIMI : un système de suggestion de littérature médicale (SIMI: A recommender system of medical literature)
Authors: Pierre Jourlin
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Recommendation Systems

Nous faisons la démonstration de SIMI, un système de suggestion de littérature médicale entièrement automatisé. À partir d’une description d’un cas clinique en français, SIMI extrait les termes médicaux présents en résolvant simultanément les éventuelles ambiguïtés. Il traduit alors les termes en anglais et construit une requête de recherche documentaire qui comprend les éventuels synonymes et hyponymes des termes originaux. Cette requête permet de retrouver et catégoriser les documents pertinents issus d’une base de plusieurs dizaines de millions de notices bibliographiques multilingues français-anglais. Ce système a été développé dans le cadre d’un transfert technologique associant une université, une société d’accélération de transfert technologique et une société qui commercialise une solution de téléexpertise médicale.
Toolbox : une chaîne de traitement de corpus pour les humanités numériques (Toolbox : a corpus processing pipeline for digital humanities)
Authors: Johanna Mayra Cordova, Yoann Dupont, Ljudmila Petkovic, James Gawley, Motasem Alrahabi, Glenn Roe
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: HTR, Optical Character Recognition (OCR)

Le projet Toolbox propose une chaîne de traitement pour la manipulation et le traitement de corpus textuels incluant la numérisation (OCR/HTR), la conversion au format TEI, la fouille de texte (reconnaissance d’entités nommées) et la visualisation de données. Les fonctionnalités sont accessibles via une interface en ligne qui sert de surcouche graphique à des scripts développés par nos soins ou utilisant des outils externes. Elles permettent d’automatiser les tâches élémentaires de traitement de corpus pour les chercheurs en humanités numériques. Cet outil est ouvert aux contributions externes.
Un corpus annoté pour la génération de questions et l’extraction de réponses pour l’enseignement (An annotated corpus for abstractive question generation and extractive answer for education)
Authors: Thomas Gerald, Sofiane Ettayeb, Ha Quang Le, Anne Vilnat, Gabriel Illouz, Patrick Paroubek
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: FQuAD, Question Generation, Question-Generation

Dans cette démonstration, nous présenterons les travaux en cours pour l’annotation d’un nouveau corpus de questions-réponses en langue Française. Contrairement aux corpus existant comme “FQuad” ou “Piaf”, nous nous intéressons à l’annotation de questions-réponses “non factuelles”. En effet, si dans la littérature, de nombreux corpus et modèles de questions-réponses pré-entraînés sont disponibles, ceux-ci ne privilégient que rarement les annotations s’appuyant sur un schéma de raisonnement issue de l’agrégation de différentes sources ou contextes. L’objectif du projet associé est de parvenir à la création d’un assistant virtuel pour l’éducation, ainsi des réponses explicatives, de raisonnement et/ou d’agrégation de l’information sont à privilégier. Notons enfin, que la volumétrie des données doit être conséquente, en particulier par la considération d’approches neuronales génératives ou extractives. Actuellement, nous disposons de 262 questions et réponses obtenues durant l’étape de validation de la campagne d’annotation. Une deuxième phase d’annotation avec une volumétrie plus importante débutera fin mai 2022 (environ 8000 questions).
Notation automatique de réponses courtes d’étudiants : présentation de la campagne DEFT 2022 (Automatic grading of students’ short answers : presentation of the DEFT 2022 challenge)
Authors: Cyril Grouin, Gabriel Illouz
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

La correction de copies d’étudiants est une tâche coûteuse en temps pour l’enseignant. Nous proposons deux tâches d’attribution automatique de notes à des réponses courtes d’étudiants : une tâche classique d’entraînement de système et d’application sur le corpus de test, et une tâche d’amélioration continue du système avec interrogation d’un serveur d’évaluation. Les corpus se composent de réponses courtes d’étudiants à des questions en programmation web et bases de données, et sont anonymes. Quatre équipes ont participé à la première tâche. Les meilleures précisions de chaque équipe varient de 0,440 à 0,756 pour une précision moyenne de 0,542 et une médiane de 0,524. En raison de la complexité de la deuxième tâche, une seule équipe a participé, mais les résultats soumis ne sont pas exploitables.