ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
COMFO : Corpus Multilingue pour la Fouille d`Opinions (COMFO: Multilingual Corpus for Opinion Mining) (2022)

L`utilisation d`algorithmes de Machine Learning (ML) en fouille d`opinions notamment ceux d`apprentissage supervis{\'e} n{\'e}cessite un corpus annot{\'e} pour entrainer le mod{\`e}le de classification afin de pr{\'e}dire des r{\'e}sultats proches de la r{\'e}alit{\'e}. Malheureusement, il n`existe pas encore de ressources pour le traitement automatique de donn{\'e}es textuelles exprim{\'e}es dans le langage urbain s{\'e}n{\'e}galais. L`objectif de cet article est de construire un corpus multilingue pour la fouille d`opinions (COMFO). Le processus de constitution du corpus COMFO est compos{\'e} de trois {\'e}tapes {\`a} savoir la pr{\'e}sentation de la source de donn{\'e}es, la collecte et pr{\'e}paration de donn{\'e}es, et l`annotation par approche lexicale. La particularit{\'e} de COMFO r{\'e}side dans l`int{\'e}gration des langues {\'e}trang{\`e}res (fran{\c{c}}aise et anglaises) et celles locales notamment le wolof urbain afin de refl{\'e}ter l`opinion collective des lecteurs s{\'e}n{\'e}galais.
Classification automatique de questions spontan\'ees vs. pr\'epar\'ees dans des transcriptions de l`oral (Automatic Classification of Spontaneous vs) (2022)

Ce travail a pour objectif de d{\'e}velopper un mod{\`e}le linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d`enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux cat{\'e}gories {\textquotedblleft}spontan{\'e}{\textquotedblright} et {\textquotedblleft}pr{\'e}par{\'e}{\textquotedblright}. Avant de proc{\'e}der au traitement automatique, nous proposons une liste de crit{\`e}res d{\'e}finitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d`autres {\'e}nonc{\'e}s. Les exp{\'e}riences bas{\'e}es sur des m{\'e}thodes d`apprentissage supervis{\'e} sont r{\'e}alis{\'e}es selon une classification multiclasse comprenant les cat{\'e}gories {\textquotedblleft}spontan{\'e}{\textquotedblright}, {\textquotedblleft}pr{\'e}par{\'e}{\textquotedblright} et {\textquotedblleft}non-question{\textquotedblright} et selon une classification binaire incluant les cat{\'e}gories {\textquotedblleft}spontan{\'e}{\textquotedblright} et {\textquotedblleft}pr{\'e}par{\'e}{\textquotedblright} uniquement. Les meilleurs r{\'e}sultats pour les m{\'e}thodes traditionnelles d`apprentissage automatique sont obtenus avec une r{\'e}gression logistique combin{\'e}e aux crit{\`e}res linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parall{\`e}le ces r{\'e}sultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d`apprentissage profond.
D\'econtextualiser des plongements contextuels pour construire des th\'esaurus distributionnels (Decontextualizing contextual embeddings for building distributional thesauri ) (2022)

M{\^e}me si les mod{\`e}les de langue contextuels sont aujourd`hui dominants en traitement automatique des langues, les repr{\'e}sentations qu`ils construisent ne sont pas toujours adapt{\'e}es {\`a} toutes les utilisations. Dans cet article, nous proposons une nouvelle m{\'e}thode pour construire des plongements statiques {\`a} partir de mod{\`e}les contextuels. Cette m{\'e}thode combine la g{\'e}n{\'e}ralisation et l`agr{\'e}gation des repr{\'e}sentations contextuelles. Nous l'{\'e}valuons pour un large ensemble de noms en anglais dans la perspective de la construction de th{\'e}saurus distributionnels pour l`extraction de relations de similarit{\'e} s{\'e}mantique. Finalement, nous montrons que les repr{\'e}sentations ainsi construites et les plongements statiques natifs peuvent {\^e}tre compl{\'e}mentaires.
\'Evaluation comparative de syst\`emes neuronal et statistique pour la r\'esolution de cor\'ef\'erence en langage parl\'e (Comparative evaluation of neural and statistical coreference resolution on spoken language ) (2022)

Nous pr{\'e}sentons OFCoRS, un syst{\`e}me de r{\'e}solution de cor{\'e}f{\'e}rence, bas{\'e} sur le fran{\c{c}}ais parl{\'e} et un ensemble de mod{\`e}les Random Forest. L`objectif de ce papier est de comparer l`approche statistique d`OFCoRS avec l`approche neuronale du syst{\`e}me DeCoFre. Nous soulignons particuli{\`e}rement les similarit{\'e}s et diff{\'e}rences entre les deux syst{\`e}mes. Nous comparons ensuite leurs performances sur le corpus fran{\c{c}}ais ANCOR et observons que les performances d`OFCoRS s`approchent de celles de DeCoFre. Une analyse d{\'e}taill{\'e}e montre {\'e}galement que les deux syst{\`e}mes affichent de faibles performances sur les cor{\'e}f{\'e}rences indirectes, montrant ainsi qu`on ne peut pas consid{\'e}rer le traitement des anaphores complexes comme un probl{\`e}me r{\'e}solu.
Extraction d`informations de messages a\'eronautiques (NOTAMs) avec des mod\`eles de langue appris de fa\ccon auto-supervis\'ee (Information extraction from aeronautical messages ) (2022)

Avant un vol, les pilotes de ligne doivent lire une longue liste de messages appel{\'e}s NOTAM (pour NOtice To AirMen) donnant des informations sur des al{\'e}as potentiels le long du vol. Ces messages suivent une grammaire particuli{\`e}re, contiennent beaucoup d`acronymes et un vocabulaire sp{\'e}cifique a{\'e}ronautique. Dans cet article, un mod{\`e}le de langue de type BERT est pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} sur un grand nombre de ces messages ; il est ensuite affin{\'e} sur trois t{\^a}ches : l`estimation de criticit{\'e}, la reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es et la traduction vers un langage structur{\'e} appel{\'e} Airlang. L`apprentissage auto-supervis{\'e}, permettant de tirer parti du vaste nombre de donn{\'e}es non annot{\'e}es, est particuli{\`e}rement int{\'e}ressant dans le domaine a{\'e}ronautique, pour lequel les annotations sont tr{\`e}s co{\^u}teuses car n{\'e}cessitant une forte expertise. Nous montrons les r{\'e}sultats encourageants sur les trois t{\^a}ches.
Fine-tuning de mod\`eles de langues pour la veille \'epid\'emiologique multilingue avec peu de ressources (Fine-tuning Language Models for Low-resource Multilingual Epidemic Surveillance) (2022)

Les mod{\`e}les de langues pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s connaissent un tr{\`e}s grand succ{\`e}s en TAL, en particulier dans les situations o{\`u} l`on dispose de suffisamment de donn{\'e}es d`entra{\^i}nement. Cependant, il reste difficile d`obtenir des r{\'e}sultats similaires dans des environnements multilingues avec peu de donn{\'e}es d`entra{\^i}nement, en particulier dans des domaines sp{\'e}cialis{\'e}s tels que la surveillance des {\'e}pid{\'e}mies. Dans cet article, nous explorons plusieurs hypoth{\`e}ses concernant les facteurs qui pourraient avoir une influence sur les performances d`un syst{\`e}me d`extraction d'{\'e}v{\'e}nements {\'e}pid{\'e}miologiques dans un sc{\'e}nario multilingue {\`a} faibles ressources : le type de mod{\`e}le pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}, la qualit{\'e} du tokenizer ainsi que les caract{\'e}ristiques des entit{\'e}s {\`a} extraire. Nous proposons une analyse exhaustive de ces facteurs et observons une corr{\'e}lation importante, quoique variable ; entre ces caract{\'e}ristiques et les performances observ{\'e}es sur la base d`une t{\^a}che de veille {\'e}pid{\'e}miologique multilingue {\`a} faibles ressources. Nous proposons aussi d`adapter les mod{\`e}les de langues {\`a} cette t{\^a}che en {\'e}tendant le vocabulaire du tokenizer pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} avec les entit{\'e}s continues, qui sont des entit{\'e}s qui ont {\'e}t{\'e} divis{\'e}es en plusieurs sous-mots. Suite {\`a} cette adaptation, nous observons une am{\'e}lioration notable des performances pour la plupart des mod{\`e}les et des langues {\'e}valu{\'e}s.
French CrowS-Pairs: Extension \`a une langue autre que l`anglais d`un corpus de mesure des biais soci\'etaux dans les mod\`eles de langue masqu\'es (French CrowS-Pairs : Extending a challenge dataset for measuring social bias in masked language models to a language other than English) (2022)

Afin de permettre l'{\'e}tude des biais en traitement automatique de la langue au del{\`a} de l`anglais am{\'e}ricain, nous enrichissons le corpus am{\'e}ricain CrowS-pairs de 1 677 paires de phrases en fran{\c{c}}ais repr{\'e}sentant des st{\'e}r{\'e}otypes portant sur dix cat{\'e}gories telles que le genre. 1 467 paires de phrases sont traduites {\`a} partir de CrowS-pairs et 210 sont nouvellement recueillies puis traduites en anglais. Selon le principe des paires minimales, les phrases du corpus contrastent un {\'e}nonc{\'e} st{\'e}r{\'e}otyp{\'e} concernant un groupe d{\'e}favoris{\'e} et son {\'e}quivalent pour un groupe favoris{\'e}. Nous montrons que quatre mod{\`e}les de langue favorisent les {\'e}nonc{\'e}s qui expriment des st{\'e}r{\'e}otypes dans la plupart des cat{\'e}gories. Nous d{\'e}crivons le processus de traduction et formulons des recommandations pour {\'e}tendre le corpus {\`a} d`autres langues. Attention : Cet article contient des {\'e}nonc{\'e}s de st{\'e}r{\'e}otypes qui peuvent {\^e}tre choquants.
Identification des Expressions Polylexicales dans les Tweets (Identification of Multiword Expressions in Tweets) (2022)

L`identification des expressions polylexicales (EP) dans les tweets est une t{\^a}che difficile en raison de la nature linguistique complexe des EP combin{\'e}e {\`a} l`utilisation d`un langage non standard. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons cette t{\^a}che d`identification sur des donn{\'e}es anglaises de Twitter. Nous comparons les performances de deux syst{\`e}mes : un utilisant un dictionnaire et un autre des r{\'e}seaux de neurones. Nous {\'e}valuons exp{\'e}rimentalement sept configurations d`un syst{\`e}me {\'e}tat de l`art fond{\'e} sur des r{\'e}seaux neuronaux r{\'e}currents utilisant des embeddings contextuels g{\'e}n{\'e}r{\'e}s par BERT. Le syst{\`e}me fond{\'e} sur les r{\'e}seaux neuronaux surpasse l`approche dictionnaire, collect{\'e} automatiquement {\`a} partir des EP dans des corpus, gr{\^a}ce {\`a} son pouvoir de g{\'e}n{\'e}ralisation sup{\'e}rieur.
L`importance des entit\'es pour la t\^ache de d\'etection d'\'ev\'enements en tant que syst\`eme de question-r\'eponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering) (2022)

Dans cet article, nous abordons un paradigme r{\'e}cent et peu {\'e}tudi{\'e} pour la t{\^a}che de d{\'e}tection d'{\'e}v{\'e}nements en la pr{\'e}sentant comme un probl{\`e}me de question-r{\'e}ponse avec possibilit{\'e} de r{\'e}ponses multiples et le support d`entit{\'e}s. La t{\^a}che d`extraction des d{\'e}clencheurs d'{\'e}v{\'e}nements est ainsi transform{\'e}e en une t{\^a}che d`identification des intervalles de r{\'e}ponse {\`a} partir d`un contexte, tout en se concentrant {\'e}galement sur les entit{\'e}s environnantes. L`architecture est bas{\'e}e sur un mod{\`e}le de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} et finement ajust{\'e}, o{\`u} le contexte d`entr{\'e}e est augment{\'e} d`entit{\'e}s marqu{\'e}es {\`a} diff{\'e}rents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs r{\^o}les d`arguments. Nos exp{\'e}riences sur le corpus ACE 2005 d{\'e}montrent que le mod{\`e}le propos{\'e} exploite correctement les informations sur les entit{\'e}s dans le cadre de la d{\'e}tection des {\'e}v{\'e}nements et qu`il constitue une solution viable pour cette t{\^a}che. De plus, nous d{\'e}montrons que notre m{\'e}thode, avec diff{\'e}rents marqueurs d`entit{\'e}s, est particuli{\`e}rement capable d`extraire des types d'{\'e}v{\'e}nements non vus dans des contextes d`apprentissage en peu de coups.
Les repr\'esentations distribu\'ees sont-elles vraiment distribu\'ees ? Observations sur la localisation de l`information syntaxique dans les t\^aches d`accord du verbe en fran\ccais (How Distributed are Distributed Representations ? An Observation on the Locality of Syntactic) (2022)

Ce travail aborde la question de la localisation de l`information syntaxique qui est encod{\'e}e dans les repr{\'e}sentations de transformers. En consid{\'e}rant la t{\^a}che d`accord objet-participe pass{\'e} en fran{\c{c}}ais, les r{\'e}sultats de nos sondes linguistiques montrent que les informations n{\'e}cessaires pour accomplir la t{\^a}che sont encod{\'e}es d`une mani{\`e}re locale dans les repr{\'e}sentations de mots entre l`ant{\'e}c{\'e}dent du pronom relatif objet et le participe pass{\'e} cible. En plus, notre analyse causale montre que le mod{\`e}le s`appuie essentiellement sur les {\'e}l{\'e}ments linguistiquement motiv{\'e}s (i.e. ant{\'e}c{\'e}dent et pronom relatif) pour pr{\'e}dire le nombre du participe pass{\'e}.
Mieux utiliser BERT pour la d\'etection d'\'ev\`enements \`a partir de peu d`exemples (Better exploitation of BERT for few-shot event detection) (2022)

Les m{\'e}thodes actuelles pour la d{\'e}tection d'{\'e}v{\`e}nements, qui s`appuient essentiellement sur l`apprentissage supervis{\'e} profond, s`av{\`e}rent tr{\`e}s co{\^u}teuses en donn{\'e}es annot{\'e}es. Parmi les approches pour l`apprentissage {\`a} partir de peu de donn{\'e}es, nous exploitons dans cet article le m{\'e}ta-apprentissage et l`utilisation de l`encodeur BERT pour cette t{\^a}che. Plus particuli{\`e}rement, nous explorons plusieurs strat{\'e}gies pour mieux exploiter les informations pr{\'e}sentes dans les diff{\'e}rentes couches d`un mod{\`e}le BERT pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} et montrons que ces strat{\'e}gies simples permettent de d{\'e}passer les r{\'e}sultats de l'{\'e}tat de l`art pour cette t{\^a}che en anglais.
Preuve de concept d`un bot vocal dialoguant en wolof (Proof-of-Concept of a Voicebot Speaking Wolof) (2022)

Cet article pr{\'e}sente la preuve de concept du premier assistant vocal automatique en wolof, premi{\`e}re langue v{\'e}hiculaire parl{\'e}e au S{\'e}n{\'e}gal. Ce bot vocal est le r{\'e}sultat d`un projet de recherche collaboratif entre Orange Innovation en France, Orange S{\'e}n{\'e}gal (alias Sonatel) et ADNCorp, une petite soci{\'e}t{\'e} informatique bas{\'e}e {\`a} Dakar, au S{\'e}n{\'e}gal. Le but du bot vocal est de fournir des informations aux clients d`Orange sur le programme de fid{\'e}lit{\'e} Sargal d`Orange S{\'e}n{\'e}gal en utilisant le moyen le plus naturel de communiquer : la parole. Le bot vocal re{\c{c}}oit la demande orale du client, qui est trait{\'e}e par un moteur de compr{\'e}hension de la parole, et r{\'e}pond avec des messages audio pr{\'e}enregistr{\'e}s. Les premiers r{\'e}sultats de cette preuve de concept sont encourageants : nous avons obtenu un WER de 22 {\%} pour la t{\^a}che de reconnaissance vocale et une F-mesure de 78 {\%} pour la t{\^a}che de compr{\'e}hension.
T\^aches Auxiliaires Multilingues pour le Transfert de Mod\`eles de D\'etection de Discours Haineux (Multilingual Auxiliary Tasks for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer of Hate Speech Detection) (2022)

La t{\^a}che de d{\'e}tection de contenus haineux est ardue, car elle n{\'e}cessite des connaissances culturelles et contextuelles approfondies ; les connaissances n{\'e}cessaires varient, entre autres, selon la langue du locateur ou la cible du contenu. Or, des donn{\'e}es annot{\'e}es pour des domaines et des langues sp{\'e}cifiques sont souvent absentes ou limit{\'e}es. C`est l{\`a} que les donn{\'e}es dans d`autres langues peuvent {\^e}tre exploit{\'e}es ; mais du fait de ces variations, le transfert cross-lingue est souvent difficile. Dans cet article, nous mettons en {\'e}vidence cette limitation pour plusieurs domaines et langues et montrons l`impact positif de l`apprentissage de t{\^a}ches auxiliaires multilingues - analyse de sentiments, reconnaissance des entit{\'e}s nomm{\'e}es et t{\^a}ches reposant sur des informations morpho-syntaxiques - sur le transfert cross-lingue z{\'e}ro-shot des mod{\`e}les de d{\'e}tection de discours haineux, afin de combler ce foss{\'e} culturel.
T\^aches auxiliaires pour l`analyse biaffine en graphes de d\'ependances (Auxiliary tasks to boost Biaffine Semantic Dependency Parsing) (2022)

L`analyseur biaffine de Dozat {\&} Manning (2017), qui produit des arbres de d{\'e}pendances syntaxiques, a {\'e}t{\'e} {\'e}tendu avec succ{\`e}s aux graphes de d{\'e}pendances syntaxico-s{\'e}mantiques (Dozat {\&} Manning, 2018). Ses performances sur les graphes sont {\'e}tonnamment hautes {\'e}tant donn{\'e} que, sans la contrainte de devoir produire un arbre, les arcs pour une phrase donn{\'e}e sont pr{\'e}dits ind{\'e}pendamment les uns des autres. Pour y rem{\'e}dier partiellement, tout en conservant la complexit{\'e} O(n2 ) et l`architecture hautement parall{\'e}lisable, nous proposons d`utiliser des t{\^a}ches auxiliaires qui introduisent une forme d`interd{\'e}pendance entre les arcs. Les exp{\'e}rimentations sur les trois jeux de donn{\'e}es anglaises de la t{\^a}che 18 SemEval-2015 (Oepen et al., 2015), et sur des graphes syntaxiques profonds en fran{\c{c}}ais (Ribeyre et al., 2014) montrent une am{\'e}lioration modeste mais syst{\'e}matique, par rapport {\`a} un syst{\`e}me de base performant, utilisant un mod{\`e}le de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}. Notre m{\'e}thode s`av{\`e}re ainsi un moyen simple et robuste d`am{\'e}liorer l`analyse vers graphes de d{\'e}pendances.
Un jeu de donn\'ees pour r\'epondre \`a des questions visuelles \`a propos d`entit\'es nomm\'ees en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities) (2022)

Dans le contexte g{\'e}n{\'e}ral des traitements multimodaux, nous nous int{\'e}ressons {\`a} la t{\^a}che de r{\'e}ponse {\`a} des questions visuelles {\`a} propos d`entit{\'e}s nomm{\'e}es en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons {\`a} disposition ViQuAE, un nouveau jeu de donn{\'e}es de 3 700 questions associ{\'e}es {\`a} des images, annot{\'e} {\`a} l`aide d`une m{\'e}thode semi-automatique. C`est le premier jeu de donn{\'e}es de KVQAE comprenant des types d`entit{\'e}s vari{\'e}s associ{\'e} {\`a} une base de connaissances compos{\'e}e d`1,5 million d`articles Wikip{\'e}dia, incluant textes et images. Nous proposons {\'e}galement un mod{\`e}le de r{\'e}f{\'e}rence de KVQAE en deux {\'e}tapes : recherche d`information puis extraction des r{\'e}ponses. Les r{\'e}sultats de nos exp{\'e}riences d{\'e}montrent empiriquement la difficult{\'e} de la t{\^a}che et ouvrent la voie {\`a} une meilleure repr{\'e}sentation multimodale des entit{\'e}s nomm{\'e}es.
Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints. (2022)

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 D\'ebat (Is Attention Explanation ? An Introduction to the Debate ) (2022)

Nous pr{\'e}sentons un r{\'e}sum{\'e} en fran{\c{c}}ais et un r{\'e}sum{\'e} en anglais de l`article Is Attention Explanation ? An Introduction to the Debate (Bibal et al., 2022), publi{\'e} dans les actes de la conf{\'e}rence 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2022).
Quand \^etre absent de mBERT n`est que le commencement : G\'erer de nouvelles langues \`a l`aide de mod\`eles de langues multilingues (When Being Unseen from mBERT is just the Beginning : Handling New Languages With Multilingual Language Models) (2022)

L`apprentissage par transfert bas{\'e} sur le pr{\'e}-entra{\^i}nement de mod{\`e}les de langue sur une grande quantit{\'e} de donn{\'e}es brutes est devenu la norme pour obtenir des performances {\'e}tat de l`art en TAL. Cependant, la fa{\c{c}}on dont cette approche devrait {\^e}tre appliqu{\'e}e pour des langues inconnues, qui ne sont couvertes par aucun mod{\`e}le de langue multilingue {\`a} grande {\'e}chelle et pour lesquelles seule une petite quantit{\'e} de donn{\'e}es brutes est le plus souvent disponible, n`est pas claire. Dans ce travail, en comparant des mod{\`e}les multilingues et monolingues, nous montrons que de tels mod{\`e}les se comportent de multiples fa{\c{c}}ons sur des langues inconnues. Certaines langues b{\'e}n{\'e}ficient grandement de l`apprentissage par transfert et se comportent de mani{\`e}re similaire {\`a} des langues proches riches en ressource, alors que ce n`est manifestement pas le cas pour d`autres. En nous concentrant sur ces derni{\`e}res, nous montrons dans ce travail que cet {\'e}chec du transfert est largement li{\'e} {\`a} l`impact du script que ces langues utilisent. Nous montrons que la translitt{\'e}ration de ces langues am{\'e}liore consid{\'e}rablement le potentiel des larges mod{\`e}les de langue neuronaux multilingues pour des t{\^a}ches en aval. Ce r{\'e}sultat indique une piste prometteuse pour rendre ces mod{\`e}les massivement multilingues utiles pour de nouveaux ensembles de langues absentes des donn{\'e}es d`entra{\^i}nement.
Evaluation of Automatic Text Simplification: Where are we now, where should we go from here (2022)

{\'E}valuation de la simplification automatique de textes : o{\`u} nous en sommes et vers o{\`u} devonsnous aller. L`objectif de la simplification automatique de textes consiste {\`a} adapter le contenu de documents afin de les rendre plus faciles {\`a} comprendre par une population donn{\'e}e ou bien pour am{\'e}liorer les performances d`autres t{\^a}ches TAL, comme le r{\'e}sum{\'e} automatique ou extraction d`information. Les {\'e}tapes principales de la simplification automatique de textes sont plut{\^o}t bien d{\'e}finies et {\'e}tudi{\'e}es dans les travaux existants, alors que l'{\'e}valuation de la simplification reste sous-{\'e}tudi{\'e}e. En effet, contrairement {\`a} d`autres t{\^a}ches de TAL, comme la recherche et extraction d`information, la structuration de terminologie ou les questions-r{\'e}ponses, qui s`attendent {\`a} avoir des r{\'e}sultats factuels et consensuels, il est difficile de d{\'e}finir un r{\'e}sultat standard de la simplification. Le processus de simplification est tr{\`e}s subjectif et souvent non consensuel parce qu`il est lourdement bas{\'e} sur les connaissances propres des personnes. Ainsi, plusieurs facteurs sont impliqu{\'e}s dans le processus de simplification et son {\'e}valuation. Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons et discutons quelques uns de ces facteurs : le r{\^o}le de l`utilisateur final, les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence, le domaine des documents source et les mesures d'{\'e}valuation.
\guillemotleft Est-ce que tu me suis ? \guillemotright : une revue du suivi de l'\'etat du dialogue (\textquotedblleftDo you follow me ?'' : a review of dialogue state tracking ) (2022)

Tout en communiquant avec un utilisateur, un syst{\`e}me de dialogue orient{\'e} t{\^a}che doit suivre les besoins de l`utilisateur {\`a} chaque {\'e}tape selon l`historique de la conversation. Ce proc{\'e}d{\'e} appel{\'e} suivi de l'{\'e}tat du dialogue est primordial car il informe directement les actions du syst{\`e}me. Cet article pr{\'e}sente dans un premier temps la t{\^a}che du suivi de l'{\'e}tat du dialogue, les jeux de donn{\'e}es disponibles et les approches modernes. Ensuite, compte tenu du nombre important de publications des derni{\`e}res ann{\'e}es, il vise {\`a} recenser les point saillants et les avanc{\'e}es des recherches. Bien que les approches neuronales aient permis des progr{\`e}s notables, nous argumentons que certains aspects critiques li{\'e}s aux syst{\`e}mes de dialogue sont encore trop peu explor{\'e}s. Pour motiver de futures {\'e}tudes, plusieurs pistes de recherche sont propos{\'e}es.