pwc-archive/papers-with-abstracts huggingface dataset:
Stylo@DEFT2022 : Notation automatique de copies d’étudiant·e·s par combinaisons de méthodes de similarité (Stylo@DEFT2022 : Automatic short answer grading by combinations of similarity methods )
Authors: Ibtihel Ben Ltaifa, Toufik Boubehziz, Andrea Briglia, Corina Chutaux, Yoann Dupont, Carlos-Emiliano González-Gallardo, Caroline Koudoro-Parfait, Gaël Lejeune
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: automatic short answer grading, Sentence, Sentence Embeddings

Cet article présente la participation de l’équipe STyLO (STIH, L3I, OBTIC) au DÉfi Fouille de Textes 2022 (DEFT 2022). La tâche proposée consiste en une évaluation automatique des questions à réponses courtes (EAQRC) de devoirs d’étudiant·e·s avec le corrigé de l’enseignant comme ressource pour chaque question. Nous exploitons dans notre approche une combinaison de différentes méthodes de représentation des données (corrigés et réponses) : mots, n-grammes de caractères (avec et sans frontières de mots), word pieces] et sentence embeddings ainsi que de différents algorithmes pour calculer la note (régression linéaire et régression logistique). Les méthodes sont évaluées en termes d’exactitude et de corrélation de Spearman.
Participation de l’équipe TGV à DEFT 2022 : Prédiction automatique de notes d’étudiants à des questionnaires en fonction du type de question (Team TGV at DEFT 2022 : automatic prediction of students’ grades according to the different question types)
Authors: Vanessa Gaudray Bouju, Margot Guettier, Gwennola Lerus, Gaël Guibon, Matthieu Labeau, Luce Lefeuvre
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Vocal Bursts Type Prediction

Cet article présente l’approche de l’équipe TGV lors de sa participation à la tâche de base de DEFT 2022, dont l’objectif était de prédire automatiquement les notes obtenues par des étudiants sur la base de leurs réponses à des questionnaires. Notre stratégie s’est focalisée sur la mise au point d’une méthode de classification des questions en fonction du type de réponse qu’elles attendent, de manière à pouvoir mener une approche différenciée pour chaque type. Nos trois runs ont consisté en une approche non différenciée, servant de référence, et deux approches différenciées, la première se basant sur la constitution d’un jeu de caractéristiques et la seconde sur le calcul de TF-IDF et de la fonction de hashage. Notre objectif premier était ainsi de vérifier si des approches dédiées à chaque type de questions sont préférables à une approche globale.
Correction automatique d’examens écrits par approche neuronale profonde et attention croisée bidirectionnelle (Deep Neural Networks and Bidirectional Cross-Attention for Automatic Answer Grading)
Authors: Yanis Labrak, Philippe Turcotte, Richard Dufour, Mickael Rouvier
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Cet article présente les systèmes développés par l’équipe LIA-LS2N dans le cadre de la campagne d’évaluation DEFT 2022 (Grouin & Illouz, 2022). Nous avons participé à la première tâche impliquant la correction automatique de copies d’étudiants à partir de références existantes. Nous proposons trois systèmes de classification reposant sur des caractéristiques extraites de plongements de mots contextuels issus d’un modèle BERT (CamemBERT). Nos approches reposent sur les concepts suivants : extraction de mesures de similarité entre les plongements de mots, attention croisée bidirectionnelle entre les plongements et fine-tuning (affinage) des plongements de mots. Les soumissions finales comprenaient deux systèmes fusionnés combinant l’attention croisée bidirectionnelle avec nos classificateurs basés sur BERT et celui sur les mesures de similarité. Notre meilleure soumission obtient une précision de 72,6 % en combinant le classifieur basé sur un modèle CamemBERT affiné et le mécanisme d’attention croisée bidirectionnelle. Ces résultats sont proches de ceux obtenus par le meilleur système de cette édition (75,6 %).
Participation d’EDF R&D à DEFT 2022 (EDF R&D Participation to DEFT 2022)
Authors: Philippe Suignard, Xiaomin Huang, Meryl Bothua
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2022. Notre équipe a participé aux deux tâches proposées, l’une sur la prédiction automatique de la note d’un étudiant.e pour sa réponse à une question, d’après une référence existante, la seconde, nouvelle, qui était une tâche de prédiction itérative des notes. Notre équipe s’est classée 1ère sur la première tâche et a été la seule contributrice sur la seconde. Le corpus se composait d’énoncés en informatique avec la correction de l’enseignant et les réponses des étudiant.e.s par question.
Exploration orientée entités : étude du genre dans le Mercure de France (Entity oriented exploration : studying gender in the Mercure de France)
Authors: Yoann Dupont, Marguerite Bordry
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Dans cet article, nous étudions la façon dont le genre influence les critiques littéraires et plus précisément le Mercure de France, l’une des plus importantes revues parisiennes de la fin du XIXe siècle. Nous nous intéressons aux auteurs et autrices italiennes. Nous avons utilisé Wikidata afin de lier les entités repérées à un identifiant unique de la base. Ainsi, nous avons pu récupérer le genre d’un auteur, quel que soit le pseudonyme sous lequel ce dernier écrivait, ce qui nous a permis d’obtenir des cooccurrents spécifiques pour chaque genre.
Flux d’informations dans les systèmes encodeur-décodeur. Application à l’explication des biais de genre dans les systèmes de traduction automatique. (Information flow in encoder-decoder systems applied to the explanation of gender bias in machine translation systems)
Authors: Lichao Zhu, Guillaume Wisniewski, Nicolas Ballier, François Yvon
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Machine Translation

Ce travail présente deux séries d’expériences visant à identifier les flux d’information dans les systèmes de traduction neuronaux. La première série s’appuie sur une comparaison des décisions d’un modèle de langue et d’un modèle de traduction pour mettre en évidence le flux d’information provenant de la source. La seconde série met en évidence l’impact de ces flux sur l’apprentissage du système dans le cas particulier du transfert de l’information de genre.
LDApol: vers une méthodologie de contextualisation des discours politiques (LDApol : towards a methodology of political speech contextualisation )
Authors: Jeanne Vermeirsche, Eric SanJuan, Tania Jiménez
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Nous comparons les distributions de mots dans les communiqués de presse politiques récents. Nous proposons une méthodologie pour objectiver des associations entre notions participant au débat politique. Nous montrons comment les modèles de langage probabilistes peuvent révéler les concepts sous-jacents en tant qu’associations fortes à plusieurs termes pour aider à clarifier le débat politique, notamment pour la surveillance des médias sociaux. Cette approche tente de modéliser les termes du débat comme des distributions de probabilités d’apparition des mots.
Les animaux chinois de Buffon : identification automatique des jugements critiques dans l’Histoire naturelle (1749-1789) (Buffon’s China: digital editing and semantic exploration of Natural History (1749-1789))
Authors: Axel Le Roy, Motasem Alrahabi, Glenn Roe
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Nous présentons un travail en cours sur la structuration et l’exploration d’un grand corpus textuel de Georges-Louis de Buffon, célèbre naturaliste français du XVIII e siècle. Il s’agit d’éditer en XML-TEI les trente-six volumes de son Histoire naturelle et d’effectuer une première exploration autour de la thématique des animaux chinois. Afin de comprendre la représentation du monde chinois et plus particulièrement la construction et la discussion des savoirs sur les animaux dans l’œuvre de Buffon, nous avons commencé à explorer le corpus selon une approche symbolique à base de lexique. Celleci permet d’identifier dans les textes les passages porteurs de modalités subjectives: opinions, sentiments ou émotions. Malgré la simplicité de notre approche, les résultats nous ont permis de faire des constats intéressants sur la critique des sources chez Buffon, sur sa description des animaux et sur son observation des pratiques chinoises.
Reconnaissance automatique des appellations d’œuvres visuelles antiques (Recognition of classical visual works appellations)
Authors: Aurore Lessieux, Iris Eshkol-Taravella, Anne-Violaine Szabados, Marlène Nazarian
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Le projet pluridisciplinaire MonumenTAL a pour objectif de repérer et répertorier les appellations d’œuvres d’art visuel de l’Antiquité classique dans des textes en français publiés du XVIIIe au XXIe siècle en utilisant les méthodes du TAL. Il repose sur une collaboration étroite entre historiens de l’art (LIMC), linguistes-TAListes (MoDyCo) et bibliothécaires (BnF). Le traitement proposé implique plusieurs étapes : sélection du corpus d’étude, élaboration d’une typologie des appellations, constitution d’un corpus annoté par les experts du domaine et développement d’un outil de reconnaissance automatique des appellations fondé sur des méthodes symboliques.
Reconnaissance d’entités nommées sur des sorties OCR bruitées : des pistes pour la désambiguïsation morphologique automatique (Resolution of entity linking issues on noisy OCR output : automatic disambiguation tracks)
Authors: Caroline Koudoro-Parfait, Gaël Lejeune, Richy Buth
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Entity Linking, Optical Character Recognition (OCR)

La variation dans les données textuelles, en particulier le bruit, est un facteur limitant la performance des systèmes de Reconnaissance d’Entités Nommées (REN). Les systèmes de REN sont en effet généralement entraînés sur des données « propres », non-bruitées, ce qui n’est pas le cas des données des humanités numériques obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR). De fait, la qualité des transcriptions OCR est souvent perçue comme la source principale des erreurs faites par les outils de REN. Cependant, des résultats obtenus avec différents systèmes REN sur des transcriptions OCR d’un corpus du 19ème siècle (ELTeC) tendent à montrer une certaine robustesse, modulo la présence de formes bruitées, parfois dites « contaminées ». La difficulté, est alors de lier ces formes contaminées avec leur forme de référence, par exemple, pour rapprocher la chaîne « Parisl »et la chaîne « Paris ». Il s’agit de modéliser le fait que différentes variations se rapprochent du même terme. Des questions quant à l’automatisation de cette tâche et sa généralisation à toutes les variations d’un même terme restent ouvertes. Nous montrons dans cet article différentes expériences visant à traiter ce problème sous l‘angle de la désambiguïsation morphologique des entités nommées (EN) en aval de la chaîne de traitement, plutôt que par la correction en amont des données de l’OCR.
Réinterroger l’édition numérique et la consultation d’oeuvres anciennes : traçabilité, accessibilité, interprétabilité
Authors: Emmanuel Giguet, Julia Roger
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Dans le domaine des humanités numériques et de l’édition d’oeuvres anciennes, l’influence de la Text Encoding Initiative (TEI) a porté ses fruits et n’est plus à démontrer. Le contexte technologique est cependant propice à l’émergence de nouveaux modes de consultation et de diffusion. Nous nous appuierons sur la création d’une nouvelle interface de consultation des oeuvres de Descartes pour traiter des questions de traçabilité des opérations, d’interopérabilité des ressources de TAL, et d’interprétabilité.
Romanciers et romancières du XIXème siècle : une étude automatique du genre sur le corpus GIRLS (Male and female novelists : an automatic study of gender of authors and their characters )
Authors: Marco Naguib, Marine Delaborde, Blandine Andrault, Anaïs Bekolo, Olga Seminck
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

Cette étude porte sur les différences entre les romans français du XIXe siècle écrits par des hommes et ceux écrits par des femmes en trois étapes. Premièrement, nous observons que ces textes peuvent être distingués par apprentissage supervisé selon ce critère. Un modèle simple a un score de 99% d’exactitude sur cette tâche si d’autres œuvres de la même personne figurent dans le jeu d’entraînement, et de 72% d’exactitude sinon. Cette différence s’explique par le fait que le langage de l’individu est plus distinctif qu’un éventuel style propre au genre. Deuxièmement, notre étude textométrique met au jour des stéréotypes de genre chez les hommes et les femmes. Troisièmement, nous présentons un modèle de coréférence entraîné sur des textes littéraires pour étudier le genre des personnages. Nous montrons ainsi que les personnages féminins sont plus nombreux chez les femmes, et prennent généralement une place plus proéminente que chez les hommes.
Simulation d’erreurs d’OCR dans les systèmes de TAL pour le traitement de données anachroniques (Simulation of OCR errors in NLP systems for processing anachronistic data)
Authors: Baptiste Blouin, Benoit Favre, Jeremy Auguste
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6
Tasks: Optical Character Recognition (OCR)

L’extraction d’information offre de nouvelles perspectives au sein des recherches historiques. Cependant, la majorité des recherches liées à ce domaine s’effectue sur des données contemporaines. Malgré l’évolution constante des systèmes d’OCR, les textes historiques résultant de ce procédé contiennent toujours de multiples erreurs. Du fait d’un manque de ressources historiques dédiées au TAL, le traitement de ce domaine reste dépendant de l’utilisation de ressources contemporaines. De nombreuses études ont démontré l’impact négatif que pouvaient avoir les erreurs d’OCR sur les systèmes prêts à l’emploi contemporains. Mais l’évaluation des nouvelles architectures, proposant des résultats prometteurs sur des données récentes, face à ce problème reste encore très minime. Dans cette étude, nous quantifions l’impact des erreurs d’OCR sur trois tâches d’extraction d’information en utilisant plusieurs architectures de type Transformers. Au vu de ces résultats, nous proposons une approche permettant de réduire de plus de 50% cet impact sans avoir recours à des ressources historiques spécialisées.
TAL et Littérature comparée. Détection automatique des correspondances textuelles entre les réécritures d’un mythe (NLP and Comparative Literature)
Authors: Karolina Suchecka, Nathalie Gasiglia
Date: 2022-06-01 00:00:00
Proceeding: JEP/TALN/RECITAL 2022 6

L’idée de pouvoir détecter automatiquement des relations intertextuelles est stimulante, pour la recherche littéraire et linguistique, et pour l’édition numérique. Cependant, si les logiciels employés pour notre projet, TextPAIR et Tracer, sont très performants pour les correspondances proches, grâce à des techniques de l’intelligence artificielle, ils ne détectent pas (bien) des réutilisations et évocations plus complexes. Nous proposons d’améliorer les résultats en faisant coopérer l’herméneutique spécifique des études littéraires avec des méthodes talistes, linguistiques et informatiques. Nous rencontrons toutefois quelques difficultés en traitant notre corpus avec des outils du TAL.
PercoMCV: A hybrid approach of community detection in social networks
Authors: Nathanaël Kasoroa, Selain Kasereka, ElieMayogha, Ho Tuong Vinh, Joël Kinganga
Date: 2019-05-21 00:00:00
Proceeding: Procedia Computer Science, Elsevier 2019 5
Tasks: Community Detection

Knowledge extraction in social networks is a needful tool as it touches every aspect of our lives such as politic, socio-economic, scientific, etc. Community detection is one of the objectives of this specific tool used for knowledge extraction in social networks. Many algorithms of knowledge extraction from social networks have been developed these last years. However, many of them are not constant, effective and accurate when facing these social networks with many edges. In this paper, we propose a new approach of community detection in social networks with many links between communities. The proposed approach has two steps. In the first step, the algorithm attempts to determine all communities that the clique percolation algorithm may find. In the second step, the algorithm computes the Eigenvector Centrality method on the output of the first step in order to measure the influence of network nodes and reduce the rate of the unclassified nodes. To assess this new approach, we test it on different types of networks. Relevant communities that have been detected testifies effectiveness and performance of the approach over other community detection algorithms.
Securing the light escaping in a Li-Fi network environment
Authors: D. D. Diambeki, R. E. Mandiya, K. Kyamakya, S. K. Kasereka
Date: 2022-04-27 00:00:00
Proceeding: Procedia Computer Science, Elsevier 2022 4

Nowadays, everyone knows Wi-Fi. The technology that ensures connection of computer equipment. It is now positioned as the easiest way to interconnect multiple end users because It allows user mobility in workspaces, avoids cable clutter within the network coverage, such as offices, homes and so on. Despite these advantages, several scientific studies have shown that this technology can raise security and safety issues and is dangerous to human health, and therefore not suitable for hospital networks. In an attempt to overcome these difficulties, Li-Fi technology based on visible light is beginning to interest researchers. This technology is considered more secure than Wi-Fi because the light can be contained in a physical space and waves can’t pass through walls and other objects. Unfortunately, when the physical environment contains spaces that can escape light to the outdoors, this can be a security risk for Li-Fi because it uses light sources to transmit data. That why, in this paper, the main differences between Wi-Fi and Li-Fi technologies are explained, and a Li-Fi architecture provided with an authentification captive portal and a data transfer security mechanism between end users based on the AES algorithm is proposed. The developed prototype and the architecture proposed guarantee the security of the Li-Fi network even if the physical environment is provided with multiple light escape spaces.
Transferability vs. Discriminability: Batch Spectral Penalization for Adversarial Domain Adaptation
Authors: Xinyang Chen, Sinan Wang, Mingsheng Long, Jianmin Wang
Date: 2019-06-01 00:00:00
Proceeding: International Conference on Machine Learning 2019 6
Tasks: Domain Adaptation, Transfer Learning

Adversarial domain adaptation has made remarkable advances in learning transferable representations for knowledge transfer across domains. While adversarial learning strengthens the feature transferability which the community focuses on, its impact on the feature discriminability has not been fully explored. In this paper, a series of experiments based on spectral analysis of the feature representations have been conducted, revealing an unexpected deterioration of the discriminability while learning transferable features adversarially. Our key finding is that the eigenvectors with the largest singular values will dominate the feature transferability. As a consequence, the transferability is enhanced at the expense of over penalization of other eigenvectors that embody rich structures crucial for discriminability. Towards this problem, we present Batch Spectral Penalization (BSP), a general approach to penalizing the largest singular values so that other eigenvectors can be relatively strengthened to boost the feature discriminability. Experiments show that the approach significantly improves upon representative adversarial domain adaptation methods to yield state of the art results.
Towards Accurate Model Selection in Deep Unsupervised Domain Adaptation
Authors: Kaichao You, Ximei Wang, Mingsheng Long, Michael Jordan
Date: 2019-06-01 00:00:00
Proceeding: International Conference on Machine Learning 2019 6
Tasks: Domain Adaptation, Model Selection, Unsupervised Domain Adaptation

Deep unsupervised domain adaptation (Deep UDA) methods successfully leverage rich labeled data in a source domain to boost the performance on related but unlabeled data in a target domain. However, algorithm comparison is cumbersome in Deep UDA due to the absence of accurate and standardized model selection method, posing an obstacle to further advances in the field. Existing model selection methods for Deep UDA are either highly biased, restricted, unstable, or even controversial (requiring labeled target data). To this end, we propose Deep Embedded Validation (DEV), which embeds adapted feature representation into the validation procedure to obtain unbiased estimation of the target risk with bounded variance. The variance is further reduced by the technique of control variate. The efficacy of the method has been justified both theoretically and empirically.
A deep learning approach for detecting drill bit failures from a small sound dataset
Authors: Thanh Tran; Nhat Truong Pham; Jan Lundgren
Date: 2022-06-10 00:00:00
Proceeding: Scientific Reports 2022 6

Monitoring the conditions of machines is vital in the manufacturing industry. Early detection of faulty components in machines for stopping and repairing the failed components can minimize the downtime of the machine. In this article, we present a method for detecting failures in drill machines using drill sounds in Valmet AB, a company in Sundsvall, Sweden that supplies equipment and processes for the production of pulp, paper, and biofuels. The drill dataset includes two classes: anomalous sounds and normal sounds. Detecting drill failure effectively remains a challenge due to the following reasons. The waveform of drill sound is complex and short for detection. Furthermore, in realistic soundscapes, both sounds and noise exist simultaneously. Besides, the balanced dataset is small to apply state-of-the-art deep learning techniques. Due to these aforementioned difficulties, sound augmentation methods were applied to increase the number of sounds in the dataset. In this study, a convolutional neural network (CNN) was combined with a long-short-term memory (LSTM) to extract features from log-Mel spectrograms and to learn global representations of two classes. A leaky rectified linear unit (Leaky ReLU) was utilized as the activation function for the proposed CNN instead of the ReLU. Moreover, an attention mechanism was deployed at the frame level after the LSTM layer to pay attention to the anomaly in sounds. As a result, the proposed method reached an overall accuracy of 92.62% to classify two classes of machine sounds on Valmet’s dataset. In addition, an extensive experiment on another drilling dataset with short sounds yielded 97.47% accuracy. With multiple classes and long-duration sounds, an experiment utilizing the publicly available UrbanSound8K dataset obtains 91.45%. Extensive experiments on our dataset as well as publicly available datasets confirm the efficacy and robustness of our proposed method. For reproducing and deploying the proposed system, an open-source repository is publicly available at https://github.com/thanhtran1965/DrillFailureDetection_SciRep2022.