ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
La g\'en\'eration automatique de po\'esie en fran\ccais (Automatic Poetry Generation in French) (2019)

La g{\'e}n{\'e}ration automatique de po{\'e}sie est une t{\^a}che ardue pour un syst{\`e}me informatique. Pour qu`un po{\`e}me ait du sens, il est important de prendre en compte {\`a} la fois des aspects linguistiques et litt{\'e}raires. Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, un certain nombre d`approches fructueuses sont apparues, capables de mod{\'e}liser de mani{\`e}re ad{\'e}quate divers aspects du langage naturel. En particulier, les mod{\`e}les de langue bas{\'e}s sur les r{\'e}seaux de neurones ont am{\'e}lior{\'e} l'{\'e}tat de l`art par rapport {\`a} la mod{\'e}lisation pr{\'e}dictive de langage, tandis que les topic models sont capables de capturer une certaine coh{\'e}rence th{\'e}matique. Dans cet article, on explorera comment ces approches peuvent {\^e}tre adapt{\'e}es et combin{\'e}es afin de mod{\'e}liser les aspects linguistiques et litt{\'e}raires n{\'e}cessaires pour la g{\'e}n{\'e}ration de po{\'e}sie. Le syst{\`e}me est exclusivement entra{\^i}n{\'e} sur des textes g{\'e}n{\'e}riques, et sa sortie est contrainte afin de conf{\'e}rer un caract{\`e}re po{\'e}tique au vers g{\'e}n{\'e}r{\'e}. Le cadre pr{\'e}sent{\'e} est appliqu{\'e} {\`a} la g{\'e}n{\'e}ration de po{\`e}mes en fran{\c{c}}ais, et {\'e}valu{\'e} {\`a} l`aide d`une {\'e}valuation humaine.
Mod\`eles neuronaux hybrides pour la mod\'elisation de s\'equences : le meilleur de trois mondes () (2019)

Nous proposons une architecture neuronale avec les caract{\'e}ristiques principales des mod{\`e}les neuronaux de ces derni{\`e}res ann{\'e}es : les r{\'e}seaux neuronaux r{\'e}currents bidirectionnels, les mod{\`e}les encodeur-d{\'e}codeur, et le mod{\`e}le Transformer. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les sur trois t{\^a}ches d'{\'e}tiquetage de s{\'e}quence, avec des r{\'e}sultats aux environs de l'{\'e}tat de l`art et souvent meilleurs, montrant ainsi l`int{\'e}r{\^e}t de cette architecture hybride pour ce type de t{\^a}ches.
PolylexFLE : une base de donn\'ees d`expressions polylexicales pour le FLE (PolylexFLE : a database of multiword expressions for French L2 language learning) (2019)

Nous pr{\'e}sentons la base PolylexFLE, contenant 4295 expressions polylexicales. Elle est integr{\'e}e dans une plateforme d`apprentissage du FLE, SimpleApprenant, destin{\'e}e {\`a} l`apprentissage des expressions polylexicales verbales (idiomatiques, collocations ou expressions fig{\'e}es). Afin de proposer des exercices adapt{\'e}s au niveau du Cadre europ{\'e}en de r{\'e}f{\'e}rence pour les langues (CECR), nous avons utilis{\'e} une proc{\'e}dure mixte (manuelle et automatique) pour annoter 1098 expressions selon les niveaux de comp{\'e}tence du CECR. L`article se concentre sur la proc{\'e}dure automatique qui identifie, dans un premier temps, les expressions de la base PolylexFLE dans un corpus {\`a} l`aide d`un syst{\`e}me {\`a} base d`expressions r{\'e}guli{\`e}res. Dans un second temps, leur distribution au sein de corpus, annot{\'e} selon l'{\'e}chelle du CECR, est estim{\'e}e et transform{\'e}e en un niveau CECR unique.
Analyse faiblement supervis\'ee de conversation en actes de dialogue (Weakly supervised dialog act analysis) (2019)

Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} l`analyse de conversation par chat dans un contexte orient{\'e}-t{\^a}che avec un conseiller technique s`adressant {\`a} un client, o{\`u} l`objectif est d'{\'e}tiqueter les {\'e}nonc{\'e}s en actes de dialogue, pour alimenter des analyses des conversations en aval. Nous proposons une m{\'e}thode l{\'e}g{\`e}rement supervis{\'e}e {\`a} partir d`heuristiques simples, de quelques annotations de d{\'e}veloppement, et une m{\'e}thode d`ensemble sur ces r{\`e}gles qui sert {\`a} annoter automatiquement un corpus plus large de fa{\c{c}}on bruit{\'e}e qui peut servir d`entrainement {\`a} un mod{\`e}le supervis{\'e}. Nous comparons cette approche {\`a} une approche supervis{\'e}e classique et montrons qu`elle atteint des r{\'e}sultats tr{\`e}s proches, {\`a} un co{\^u}t moindre et tout en {\'e}tant plus facile {\`a} adapter {\`a} de nouvelles donn{\'e}es.
Apport de l`adaptation automatique des mod\`eles de langage pour la reconnaissance de la parole: \'evaluation qualitative extrins\`eque dans un contexte de traitement de cours magistraux (Contribution of automatic adaptation of language models for speech recognition : extrinsic qualitative evaluation in a context of educational courses) (2019)

Malgr{\'e} les faiblesses connues de cette m{\'e}trique, les performances de diff{\'e}rents syst{\`e}mes de reconnaissance automatique de la parole sont g{\'e}n{\'e}ralement compar{\'e}es {\`a} l`aide du taux d`erreur sur les mots. Les transcriptions automatiques de ces syst{\`e}mes sont de plus en plus exploitables et utilis{\'e}es dans des syst{\`e}mes complexes de traitement automatique du langage naturel, par exemple pour la traduction automatique, l`indexation, la recherche documentaire... Des {\'e}tudes r{\'e}centes ont propos{\'e} des m{\'e}triques permettant de comparer la qualit{\'e} des transcriptions automatiques de diff{\'e}rents syst{\`e}mes en fonction de la t{\^a}che vis{\'e}e. Dans cette {\'e}tude nous souhaitons mesurer, qualitativement, l`apport de l`adaptation automatique des mod{\`e}les de langage au domaine vis{\'e} par un cours magistral. Les transcriptions du discours de l`enseignant peuvent servir de support {\`a} la navigation dans le document vid{\'e}o du cours magistral ou permettre l`enrichissement de son contenu p{\'e}dagogique. C`est {\`a}-travers le prisme de ces deux t{\^a}ches que nous {\'e}valuons l`apport de l`adaptation du mod{\`e}le de langage. Les exp{\'e}riences ont {\'e}t{\'e} men{\'e}es sur un corpus de cours magistraux et montrent combien le taux d`erreur sur les mots est une m{\'e}trique insuffisante qui masque les apports effectifs de l`adaptation des mod{\`e}les de langage.
Apprentissage faiblement supervis\'e de la structure discursive (Learning discourse structure using weak supervision ) (2019)

L`av{\`e}nement des techniques d`apprentissage automatique profond a fait na{\^i}tre un besoin {\'e}norme de donn{\'e}es d`entra{\^i}nement. De telles donn{\'e}es d`entra{\^i}nement sont extr{\^e}mement co{\^u}teuses {\`a} cr{\'e}er, surtout lorsqu`une expertise dans le domaine est requise. L`une de ces t{\^a}ches est l`apprentissage de la structure s{\'e}mantique du discours, t{\^a}che tr{\`e}s complexe avec des structures r{\'e}cursives avec des donn{\'e}es {\'e}parses, mais qui est essentielle pour extraire des informations s{\'e}mantiques profondes du texte. Nous d{\'e}crivons nos exp{\'e}rimentations sur l`attachement des unit{\'e}s discursives pour former une structure, en utilisant le paradigme du data programming dans lequel peu ou pas d`annotations sont utilis{\'e}es pour construire un ensemble de donn{\'e}es d`entra{\^i}nement {\textquotedblleft}bruit{\'e}{\textquotedblright}. Le corpus de dialogues utilis{\'e} illustre des contraintes {\`a} la fois linguistiques et non-linguistiques int{\'e}ressantes qui doivent {\^e}tre apprises. Nous nous concentrons sur la structure des r{\`e}gles utilis{\'e}es pour construire un mod{\`e}le g{\'e}n{\'e}ratif et montrons la comp{\'e}titivit{\'e} de notre approche par rapport {\`a} l`apprentissage supervis{\'e} classique.
CALOR-QUEST : un corpus d`entra\^inement et d'\'evaluation pour la compr\'ehension automatique de textes (Machine reading comprehension is a task related to Question-Answering where questions are not generic in scope but are related to a particular document) (2019)

La compr{\'e}hension automatique de texte est une t{\^a}che faisant partie de la famille des syst{\`e}mes de Question/R{\'e}ponse o{\`u} les questions ne sont pas {\`a} port{\'e}e g{\'e}n{\'e}rale mais sont li{\'e}es {\`a} un document particulier. R{\'e}cemment de tr{\`e}s grand corpus (SQuAD, MS MARCO) contenant des triplets (document, question, r{\'e}ponse) ont {\'e}t{\'e} mis {\`a} la disposition de la communaut{\'e} scientifique afin de d{\'e}velopper des m{\'e}thodes supervis{\'e}es {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones profonds en obtenant des r{\'e}sultats prometteurs. Ces m{\'e}thodes sont cependant tr{\`e}s gourmandes en donn{\'e}es d`apprentissage, donn{\'e}es qui n`existent pour le moment que pour la langue anglaise. Le but de cette {\'e}tude est de permettre le d{\'e}veloppement de telles ressources pour d`autres langues {\`a} moindre co{\^u}t en proposant une m{\'e}thode g{\'e}n{\'e}rant de mani{\`e}re semi-automatique des questions {\`a} partir d`une analyse s{\'e}mantique d`un grand corpus. La collecte de questions naturelle est r{\'e}duite {\`a} un ensemble de validation/test. L`application de cette m{\'e}thode sur le corpus CALOR-Frame a permis de d{\'e}velopper la ressource CALOR-QUEST pr{\'e}sent{\'e}e dans cet article.
Chunker diff\'erents types de discours oraux : d\'efis pour l`apprentissage automatique (Chunking different spoken speech types : challenges for machine learning) (2019)

Le travail d{\'e}crit le d{\'e}veloppement d`un chunker pour l`oral par apprentissage supervis{\'e} avec les CRFs, {\`a} partir d`un corpus de r{\'e}f{\'e}rence de petite taille et compos{\'e} de productions de nature diff{\'e}rente : monologue pr{\'e}par{\'e} vs discussion spontan{\'e}e. La m{\'e}thodologie respecte les sp{\'e}cificit{\'e}s des donn{\'e}es trait{\'e}es. L`apprentissage tient compte des r{\'e}sultats propos{\'e}s par diff{\'e}rents {\'e}tiqueteurs morpho-syntaxiques disponibles sans correction manuelle de leurs r{\'e}sultats. Les exp{\'e}riences montrent que le genre de discours (monologue vs discussion), la nature de discours (spontan{\'e} vs pr{\'e}par{\'e}) et la taille du corpus peuvent influencer les r{\'e}sultats de l`apprentissage, ce qui confirme que la nature des donn{\'e}es trait{\'e}es est {\`a} prendre en consid{\'e}ration dans l`interpr{\'e}tation des r{\'e}sultats.
Classification automatique des proc\'ed\'es de traduction (Automatic Classification of Translation Processes) (2019)

En vue de distinguer la traduction litt{\'e}rale des autres proc{\'e}d{\'e}s de traduction, des traducteurs et linguistes ont propos{\'e} plusieurs typologies pour caract{\'e}riser les diff{\'e}rents proc{\'e}d{\'e}s de traduction, tels que l'{\'e}quivalence idiomatique, la g{\'e}n{\'e}ralisation, la particularisation, la modulation s{\'e}mantique, etc. En revanche, les techniques d`extraction de paraphrases {\`a} partir de corpus parall{\`e}les bilingues n`ont pas exploit{\'e} ces informations. Dans ce travail, nous proposons une classification automatique des proc{\'e}d{\'e}s de traduction en nous basant sur des exemples annot{\'e}s manuellement dans un corpus parall{\`e}le (anglais-fran{\c{c}}ais) de TED Talks. M{\^e}me si le jeu de donn{\'e}es est petit, les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux sont encourageants, et les exp{\'e}riences montrent la direction {\`a} suivre dans les futurs travaux.
Combien d`exemples de tests sont-ils n\'ecessaires \`a une \'evaluation fiable ? Quelques observations sur l'\'evaluation de l`analyse morphosyntaxique du fran\ccais. (Some observations on the evaluation of PoS taggers) (2019)

L`objectif de ce travail est de pr{\'e}senter plusieurs observations, sur l'{\'e}valuation des analyseurs morphosyntaxique en fran{\c{c}}ais, visant {\`a} remettre en cause le cadre habituel de l`apprentissage statistique dans lequel les ensembles de test et d`apprentissage sont fix{\'e}s arbitrairement et ind{\'e}pendemment du mod{\`e}le consid{\'e}r{\'e}. Nous montrons qu`il est possible de consid{\'e}rer des ensembles de test plus petits que ceux g{\'e}n{\'e}ralement utilis{\'e}s sans cons{\'e}quences sur la qualit{\'e} de l'{\'e}valuation. Les exemples ainsi {\guillemotleft} {\'e}conomis{\'e}s {\guillemotright} peuvent {\^e}tre utilis{\'e}s en apprentissage pour am{\'e}liorer les performances des syst{\`e}mes notamment dans des t{\^a}ches d`adaptation au domaine.
De l`extraction des interactions m\'edicament-m\'edicament vers les interactions aliment-m\'edicament \`a partir de textes biom\'edicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation) (2019)

Les interactions aliments-m{\'e}dicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments sont pris simultan{\'e}ment et provoquent un effet inattendu. Nous consid{\'e}rons l`extraction de ces interactions dans les textes comme une t{\^a}che d`extraction de relation pouvant {\^e}tre r{\'e}solue par des m{\'e}thodes de classification. Toutefois, {\'e}tant donn{\'e} que ces interactions sont d{\'e}crites de mani{\`e}re tr{\`e}s fine, nous sommes confront{\'e}s au manque de donn{\'e}es et au manque d`exemples par type de relation. Pour r{\'e}soudre ce probl{\`e}me, nous proposons d`appliquer une adaptation de domaine {\`a} partir des interactions m{\'e}dicament-m{\'e}dicament (DDI) qui est une t{\^a}che similaire, afin d'{\'e}tablir une correspondance entre les types de relations et d'{\'e}tiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une coh{\'e}rence entre les 2 domaines et fournit une base pour la sp{\'e}cification des relations et la pr{\'e}-annotation de nouvelles donn{\'e}es. Les performances des mod{\`e}les de classification appuie {\'e}galement l`efficacit{\'e} de l`adaptation de domaine sur notre t{\^a}che.
Demonette2 - Une base de donn\'ees d\'erivationnelle du fran\ccais \`a grande \'echelle : premiers r\'esultats (Demonette2 -- A large scale derivational database for French: first results) (2019)

Cet article pr{\'e}sente la conception et le d{\'e}veloppement de Demonette2, une base de donn{\'e}es d{\'e}rivationnelle {\`a} grande {\'e}chelle du fran{\c{c}}ais, d{\'e}velopp{\'e}e dans le cadre du projet ANR D{\'e}monext (ANR-17-CE23-0005). L`article d{\'e}crit les objectifs du projet, la structure de la base et expose les premiers r{\'e}sultats du projet, en mettant l`accent sur un enjeu crucial : la question du codage s{\'e}mantique des entr{\'e}es et des relations.
D\'etecter la non-adh\'erence m\'edicamenteuse dans les forums de discussion avec les m\'ethodes de recherche d`information (Detect drug non-compliance in Internet fora using Information Retrieval methods ) (2019)

Les m{\'e}thodes de recherche d`information permettent d`explorer les donn{\'e}es textuelles. Nous les exploitons pour la d{\'e}tection de messages avec la non-adh{\'e}rence m{\'e}dicamenteuse dans les forums de discussion. La non-adh{\'e}rence m{\'e}dicamenteuse correspond aux cas lorsqu`un patient ne respecte pas les indications de son m{\'e}decin et modifie les prises de m{\'e}dicaments (augmente ou diminue les doses, par exemple). Le moteur de recherche exploit{\'e} montre 0,9 de pr{\'e}cision sur les 10 premiers r{\'e}sultats avec un corpus {\'e}quilibr{\'e}, et 0,4 avec un corpus respectant la distribution naturelle des messages, qui est tr{\`e}s d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}e en d{\'e}faveur de la cat{\'e}gorie recherch{\'e}e. La pr{\'e}cision diminue avec l`augmentation du nombre de r{\'e}sultats consid{\'e}r{\'e}s alors que le rappel augmente. Nous exploitons {\'e}galement le moteur de recherche sur de nouvelles donn{\'e}es et avec des types pr{\'e}cis de non-adh{\'e}rence.
D\'etection automatique de phrases parall\`eles dans un corpus biom\'edical comparable technique / simplifi\'e (Automatic detection of parallel sentences in comparable biomedical corpora) (2019)

Les phrases parall{\`e}les contiennent des informations identiques ou tr{\`e}s proches s{\'e}mantiquement et offrent des indications importantes sur le fonctionnement de la langue. Lorsque les phrases sont diff{\'e}renci{\'e}es par leur registre (comme expert vs. non-expert), elles peuvent {\^e}tre exploit{\'e}es pour la simplification automatique de textes. Le but de la simplification automatique est d`am{\'e}liorer la compr{\'e}hension de textes. Par exemple, dans le domaine biom{\'e}dical, la simplification peut permettre aux patients de mieux comprendre les textes relatifs {\`a} leur sant{\'e}. Il existe cependant tr{\`e}s peu de ressources pour la simplification en fran{\c{c}}ais. Nous proposons donc d`exploiter des corpus comparables, diff{\'e}renci{\'e}s par leur technicit{\'e}, pour y d{\'e}tecter des phrases parall{\`e}les et les aligner. Les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence sont cr{\'e}{\'e}es manuellement et montrent un accord inter-annotateur de 0,76. Nous exp{\'e}rimentons sur des donn{\'e}es {\'e}quilibr{\'e}es et d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}es. La F-mesure sur les donn{\'e}es {\'e}quilibr{\'e}es atteint jusqu'{\`a} 0,94. Sur les donn{\'e}es d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}es, les r{\'e}sultats sont plus faibles (jusqu'{\`a} 0,92 de F-mesure) mais restent comp{\'e}titifs lorsque les mod{\`e}les sont entra{\^i}n{\'e}s sur les donn{\'e}es {\'e}quilibr{\'e}es.
D\'eveloppement d`un lexique morphologique et syntaxique de l`ancien fran\ccais (Development of a morphological and syntactic lexicon of Old French) (2019)

Nous d{\'e}crivons dans cet article notre travail de d{\'e}veloppement d`un lexique morphologique et syntaxique {\`a} grande {\'e}chelle de l`ancien fran{\c{c}}ais pour le traitement automatique des langues. Nous nous sommes appuy{\'e}s sur des ressources dictionnairiques et lexicales dans lesquelles l`extraction d`informations structur{\'e}es et exploitables a n{\'e}cessit{\'e} des d{\'e}veloppements sp{\'e}cifiques. De plus, la mise en correspondance d`informations provenant de ces diff{\'e}rentes sources a soulev{\'e} des difficult{\'e}s. Nous donnons quelques indications quantitatives sur le lexique obtenu, et discutons de sa fiabilit{\'e} dans sa version actuelle et des perspectives d`am{\'e}lioration permises par l`existence d`une premi{\`e}re version, notamment au travers de l`analyse automatique de donn{\'e}es textuelles.
\'Etude de l`apprentissage par transfert de syst\`emes de traduction automatique neuronaux (Study on transfer learning in neural machine translation ) (2019)

L`apprentissage par transfert est une solution au probl{\`e}me de l`apprentissage de syst{\`e}mes de traduction automatique neuronaux pour des paires de langues peu dot{\'e}es. Dans cet article, nous proposons une analyse de cette m{\'e}thode. Nous souhaitons {\'e}valuer l`impact de la quantit{\'e} de donn{\'e}es et celui de la proximit{\'e} des langues impliqu{\'e}es pour obtenir le meilleur transfert possible. Nous prenons en compte ces deux param{\`e}tres non seulement pour une t{\^a}che de traduction {\textquotedblleft}classique{\textquotedblright} mais {\'e}galement lorsque les corpus de donn{\'e}es font d{\'e}faut. Enfin, il s`agit de proposer une approche o{\`u} volume de donn{\'e}es et proximit{\'e} des langues sont combin{\'e}es afin de ne plus avoir {\`a} trancher entre ces deux {\'e}l{\'e}ments.
\'Evaluation objective de plongements pour la synth\`ese de parole guid\'ee par r\'eseaux de neurones (Objective evaluation of embeddings for speech synthesis guided by neural networks) (2019)

L'{\'e}valuation de plongements issus de r{\'e}seaux de neurones est un proc{\'e}d{\'e} complexe. La qualit{\'e} des plongements est li{\'e}e {\`a} la t{\^a}che sp{\'e}cifique pour laquelle ils ont {\'e}t{\'e} entra{\^i}n{\'e}s et l'{\'e}valuation de cette t{\^a}che peut {\^e}tre un proc{\'e}d{\'e} long et on{\'e}reux s`il y a besoin d`annotateurs humains. Il peut donc {\^e}tre pr{\'e}f{\'e}rable d`estimer leur qualit{\'e} gr{\^a}ce {\`a} des mesures objectives rapides et reproductibles sur des t{\^a}ches annexes. Cet article propose une m{\'e}thode g{\'e}n{\'e}rique pour estimer la qualit{\'e} d`un plongement. Appliqu{\'e}e {\`a} la synth{\`e}se de parole par s{\'e}lection d`unit{\'e}s guid{\'e}e par r{\'e}seaux de neurones, cette m{\'e}thode permet de comparer deux syst{\`e}mes distincts.
Exploration de l`apprentissage par transfert pour l`analyse de textes des r\'eseaux sociaux (Exploring neural transfer learning for social media text analysis ) (2019)

L`apprentissage par transfert repr{\'e}sente la capacit{\'e} qu`un mod{\`e}le neuronal entra{\^i}n{\'e} sur une t{\^a}che {\`a} g{\'e}n{\'e}raliser suffisamment et correctement pour produire des r{\'e}sultats pertinents sur une autre t{\^a}che proche mais diff{\'e}rente. Nous pr{\'e}sentons dans cet article une approche fond{\'e}e sur l`apprentissage par transfert pour construire automatiquement des outils d`analyse de textes des r{\'e}seaux sociaux en exploitant les similarit{\'e}s entre les textes d`une langue bien dot{\'e}e (forme standard d`une langue) et les textes d`une langue peu dot{\'e}e (langue utilis{\'e}e en r{\'e}seaux sociaux). Nous avons exp{\'e}riment{\'e} notre approche sur plusieurs langues ainsi que sur trois t{\^a}ches d`annotation linguistique ({\'e}tiquetage morpho-syntaxique, annotation en parties du discours et reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es). Les r{\'e}sultats obtenus sont tr{\`e}s satisfaisants et montrent l`int{\'e}r{\^e}t de l`apprentissage par transfert pour tirer profit des mod{\`e}les neuronaux profonds sans la contrainte d`avoir {\`a} disposition une quantit{\'e} de donn{\'e}es importante n{\'e}cessaire pour avoir une performance acceptable.
Exploring sentence informativeness (2019)

This study is a preliminary exploration of the concept of informativeness {--}how much information a sentence gives about a word it contains{--} and its potential benefits to building quality word representations from scarce data. We propose several sentence-level classifiers to predict informativeness, and we perform a manual annotation on a set of sentences. We conclude that these two measures correspond to different notions of informativeness. However, our experiments show that using the classifiers' predictions to train word embeddings has an impact on embedding quality.
Hybridation d`un agent conversationnel avec des plongements lexicaux pour la formation au diagnostic m\'edical (Hybridization of a conversational agent with word embeddings for medical diagnostic training) (2019)

Dans le contexte m{\'e}dical, un patient ou m{\'e}decin virtuel dialoguant permet de former les apprenants au diagnostic m{\'e}dical via la simulation de mani{\`e}re autonome. Dans ce travail, nous avons exploit{\'e} les propri{\'e}t{\'e}s s{\'e}mantiques captur{\'e}es par les repr{\'e}sentations distribu{\'e}es de mots pour la recherche de questions similaires dans le syst{\`e}me de dialogues d`un agent conversationnel m{\'e}dical. Deux syst{\`e}mes de dialogues ont {\'e}t{\'e} cr{\'e}{\'e}s et {\'e}valu{\'e}s sur des jeux de donn{\'e}es collect{\'e}es lors des tests avec les apprenants. Le premier syst{\`e}me fond{\'e} sur la correspondance de r{\`e}gles de dialogue cr{\'e}{\'e}es {\`a} la main pr{\'e}sente une performance globale de 92{\%} comme taux de r{\'e}ponses coh{\'e}rentes sur le cas clinique {\'e}tudi{\'e} tandis que le second syst{\`e}me qui combine les r{\`e}gles de dialogue et la similarit{\'e} s{\'e}mantique r{\'e}alise une performance de 97{\%} de r{\'e}ponses coh{\'e}rentes en r{\'e}duisant de 7{\%} les erreurs de compr{\'e}hension par rapport au syst{\`e}me de correspondance de r{\`e}gles.
Inf\'erence des relations s\'emantiques dans un r\'eseau lexico-s\'emantique multilingue (Inferring semantic relations in a multilingual lexical semantic network) (2019)

Les m{\'e}thodes endog{\`e}nes se trouvent au coeur de la construction des ressources de connaissance telles que les r{\'e}seaux lexico-s{\'e}mantiques. Dans le cadre de l`exp{\'e}rience d{\'e}crite dans le pr{\'e}sent article, nous nous focalisons sur les m{\'e}thodes d`inf{\'e}rence des relations. Nous consid{\'e}rons, en particulier, les cas d`inf{\'e}rence des relations s{\'e}mantiques et des raffinements de sens. Les diff{\'e}rents m{\'e}canismes d`inf{\'e}rence des relations s{\'e}mantiques y compris dans le contexte de polys{\'e}mie de termes ont {\'e}t{\'e} d{\'e}crits par Zarrouk (2015) pour le contexte monolingue. {\`A} notre connaissance, il n`existe pas de travaux concernant l`inf{\'e}rence des relations s{\'e}mantiques et des raffinements dans le contexte d`am{\'e}lioration d`une ressource multilingue.