ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
The Power of Selecting Key Blocks with Local Pre-ranking for Long Document Information Retrieval (2023)

Les r{\'e}seaux neuronaux profonds et les mod{\`e}les fond{\'e}s sur les transformeurs comme BERT ont envahi le domaine de la recherche d`informations (RI) ces derni{\`e}res ann{\'e}es. Leur succ{\`e}s est li{\'e} au m{\'e}canisme d`auto-attention qui permet de capturer les d{\'e}pendances entre les mots ind{\'e}pendamment de leur distance. Cependant, en raison de sa complexit{\'e} quadratique dans le nombre de mots, ce m{\'e}canisme ne peut {\^e}tre directement utilis{\'e} sur de longues s{\'e}quences, ce qui ne permet pas de d{\'e}ployer enti{\`e}rement les mod{\`e}les neuronaux sur des documents longs pouvant contenir des milliers de mots. Trois strat{\'e}gies standard ont {\'e}t{\'e} adopt{\'e}es pour contourner ce probl{\`e}me. La premi{\`e}re consiste {\`a} tronquer les documents longs, la deuxi{\`e}me {\`a} segmenter les documents longs en passages plus courts et la derni{\`e}re {\`a} remplacer le module d`auto-attention par des modules d`attention parcimonieux. Dans le premier cas, des informations importantes peuvent {\^e}tre perdues et le jugement de pertinence n`est fond{\'e} que sur une partie de l`information contenue dans le document. Dans le deuxi{\`e}me cas, une architecture hi{\'e}rarchique peut {\^e}tre adopt{\'e}e pour construire une repr{\'e}sentation du document sur la base des repr{\'e}sentations de chaque passage. Cela dit, malgr{\'e} ses r{\'e}sultats prometteurs, cette strat{\'e}gie reste co{\^u}teuse en temps, en m{\'e}moire et en {\'e}nergie. Dans le troisi{\`e}me cas, les contraintes de parcimonie peuvent conduire {\`a} manquer des d{\'e}pendances importantes et, in fine, {\`a} des r{\'e}sultats sous-optimaux. L`approche que nous proposons est l{\'e}g{\`e}rement diff{\'e}rente de ces strat{\'e}gies et vise {\`a} capturer, dans les documents longs, les blocs les plus importants permettant de d{\'e}cider du statut, pertinent ou non, de l`ensemble du document. Elle repose sur trois {\'e}tapes principales : (a) la s{\'e}lection de blocs cl{\'e}s (c`est-{\`a}-dire susceptibles d'{\^e}tre pertinents) avec un pr{\'e}-classement local en utilisant soit des mod{\`e}les de RI classiques, soit un module d`apprentissage, (b) l`apprentissage d`une repr{\'e}sentation conjointe des requ{\^e}tes et des blocs cl{\'e}s {\`a} l`aide d`un mod{\`e}le BERT standard, et (c) le calcul d`un score de pertinence final qui peut {\^e}tre consid{\'e}r{\'e} comme une agr{\'e}gation d`informations de pertinence locale. Dans cet article, nous menons tout d`abord une analyse qui r{\'e}v{\`e}le que les signaux de pertinence peuvent appara{\^i}tre {\`a} diff{\'e}rents endroits dans les documents et que de tels signaux sont mieux captur{\'e}s par des relations s{\'e}mantiques que par des correspondances exactes. Nous examinons ensuite plusieurs m{\'e}thodes pour s{\'e}lectionner les blocs pertinents et montrons comment int{\'e}grer ces m{\'e}thodes dans les mod{\`e}les r{\'e}cents de RI.
iQPP: Une R\'ef\'erence pour la Pr\'ediction de Performances des Requ\^etes d`Images (2023)

La pr{\'e}diction de la performance des requ{\^e}tes (QPP) dans le contexte de la recherche d`images bas{\'e}e sur le contenu reste une t{\^a}che largement inexplor{\'e}e, en particulier dans le sc{\'e}nario de la recherche par l`exemple, o{\`u} la requ{\^e}te est une image. Pour stimuler les recherches dans ce domaine, nous proposons la premi{\`e}re collection de r{\'e}f{\'e}rence. Nous proposons un ensemble de quatre jeux de donn{\'e}es (PASCAL VOC 2012, Caltech-101, ROxford5k et RParis6k) avec les performances attendues pour chaque requ{\^e}te {\`a} l`aide de deux mod{\`e}les de recherche d`images {\'e}tat de l`art. Nous proposons {\'e}galement de nouveaux pr{\'e}dicteurs pr{\'e} et post-recherche. Les r{\'e}sultats empiriques montrent que la plupart des pr{\'e}dicteurs ne se g{\'e}n{\'e}ralisent pas aux diff{\'e}rents sc{\'e}narios d'{\'e}valuation. Nos exp{\'e}riences exhaustives indiquent que l`iQPP est une r{\'e}f{\'e}rence difficile, r{\'e}v{\'e}lant une importante lacune dans la recherche qui doit {\^e}tre abord{\'e}e dans les travaux futurs. Nous publions notre code et nos donn{\'e}es.
XPMIR: Une biblioth\`eque modulaire pour l`apprentissage d`ordonnancement et les exp\'eriences de RI neuronale (2023)

Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, plusieurs librairies pour la recherche d`information (neuronale) ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es. Cependant, bien qu`elles permettent de reproduire des r{\'e}sultats d{\'e}j{\`a} publi{\'e}s, il est encore tr{\`e}s difficile de r{\'e}utiliser certaines parties des cha{\^i}nes de traitement d`apprentissage, comme par exemple le pr{\'e}-entra{\^i}nement, la strat{\'e}gie d'{\'e}chantillonnage ou la d{\'e}finition du co{\^u}t dans les mod{\`e}les nouvellement d{\'e}velopp{\'e}s. Il est {\'e}galement difficile d`utiliser de nouvelles techniques d`apprentissage avec d`anciens mod{\`e}les, ce qui complique l'{\'e}valuation de l`utilit{\'e} des nouvelles id{\'e}es pour les diff{\'e}rents mod{\`e}les de RI neuronaux. Cela ralentit l`adoption de nouvelles techniques et, par cons{\'e}quent, le d{\'e}veloppement du domaine de la RI. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons XPMIR, une librairie Python d{\'e}finissant un ensemble r{\'e}utilisable de composants exp{\'e}rimentaux. La biblioth{\`e}que contient d{\'e}j{\`a} des mod{\`e}les et des techniques d`indexation de pointe, et est int{\'e}gr{\'e}e au hub HuggingFace.
Les jeux de donn\'ees en compr\'ehension du langage naturel et parl\'e : paradigmes d`annotation et repr\'esentations s\'emantiques (2023)

La compr{\'e}hension du langage naturel et parl{\'e} (NLU/SLU) couvre le probl{\`e}me d`extraire et d`annoter la structure s{\'e}mantique, {\`a} partir des {\'e}nonc{\'e}s des utilisateurs dans le contexte des interactions humain/machine, telles que les syst{\`e}mes de dialogue. Elle se compose souvent de deux t{\^a}ches principales : la d{\'e}tection des intentions et la classification des concepts. Dans cet article, diff{\'e}rents corpora SLU sont {\'e}tudi{\'e}s au niveau formel et s{\'e}mantique : leurs diff{\'e}rents formats d`annotations ({\`a} plat et structur{\'e}) et leurs ontologies ont {\'e}t{\'e} compar{\'e}s et discut{\'e}s. Avec leur pouvoir expressif gardant la hi{\'e}rarchie s{\'e}mantique entre les intentions et les concepts, les repr{\'e}sentations s{\'e}mantiques structur{\'e}es sous forme de graphe ont {\'e}t{\'e} mises en exergue. En se positionnant vis {\`a} vis de la litt{\'e}rature et pour les futures {\'e}tudes, une projection s{\'e}mantique et une modification au niveau de l`ontologie du corpus MultiWOZ ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es.
\'Etude de la fid\'elit\'e des entit\'es dans les r\'esum\'es par abstraction (2023)

L`un des probl{\`e}mes majeurs dans le r{\'e}sum{\'e} automatique de texte par abstraction est la fid{\'e}lit{\'e} du r{\'e}sum{\'e} g{\'e}n{\'e}r{\'e} vis-{\`a}-vis du document. Les syst{\`e}mes peuvent produire des informations incoh{\'e}rentes vis-{\`a}-vis du document. Ici, nous mettons l`accent sur ce ph{\'e}nom{\`e}ne en restant focalis{\'e} sur les entit{\'e}s nomm{\'e}es. L`objectif est de r{\'e}duire les hallucinations sur celles-ci. Ainsi, nous avons g{\'e}n{\'e}r{\'e} des r{\'e}sum{\'e}s par sampling et avons s{\'e}lectionn{\'e}, {\`a} l`aide d`un crit{\`e}re bas{\'e} sur le risque d`hallucination sur les entit{\'e}s et les performances du mod{\`e}le, ceux qui minimisent les hallucinations sur les entit{\'e}s. Une {\'e}tude empirique du crit{\`e}re montre son adaptabilit{\'e} pour la s{\'e}lection de r{\'e}sum{\'e}. Nous avons propos{\'e} des heuristiques pour la d{\'e}tection des entit{\'e}s qui sont des variations ou flexions d`autres entit{\'e}s. Les r{\'e}sultats obtenus montrent que le crit{\`e}re r{\'e}duit les hallucinations sur les entit{\'e}s nomm{\'e}es en gardant un score ROUGE comparable pour CNN/DM.
Mise en place d`un mod\`ele compact \`a architecture Transformer pour la d\'etection jointe des intentions et des concepts dans le cadre d`un syst\`eme interactif de questions-r\'eponses (2023)

Les t{\^a}ches de d{\'e}tection d`intention et d`identification des concepts sont toutes deux des {\'e}l{\'e}ments importants de la compr{\'e}hension de la parole. Elles sont souvent r{\'e}alis{\'e}es par deux modules diff{\'e}rents au sein d`un pipeline. L`apparition de mod{\`e}les r{\'e}alisant conjointement ces deux t{\^a}ches a permis d`exploiter les d{\'e}pendances entre elles et d`am{\'e}liorer les performances obtenues. Plus r{\'e}cemment, des mod{\`e}les de d{\'e}tection jointe reposant sur des architectures Transformer ont {\'e}t{\'e} d{\'e}crits dans la litt{\'e}rature. Par ailleurs, avec la popularit{\'e} et taille croissante des mod{\`e}les Transformer ainsi que les inqui{\'e}tudes ergonomiques et {\'e}cologiques grandissantes, des mod{\`e}les compacts ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}s. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons la mise en place et l'{\'e}valuation d`un mod{\`e}le compact pour la d{\'e}tection jointe de l`intention et des concepts. Notre contexte applicatif est celui d`un syst{\`e}me interactif de questions-r{\'e}ponses fran{\c{c}}ais.
Utiliser les syntagmes nominaux complexes anglais pour \'evaluer la robustesse des syst\`emes de traduction anglais-fran\ccais en langue de sp\'ecialit\'e (2023)

Nous d{\'e}fendons l`id{\'e}e que l`analyse des erreurs faites lors de la traduction des syntagmes nominaux complexes pr{\'e}sente un int{\'e}r{\^e}t pour {\'e}valuer la robustesse des syst{\`e}mes de traduction automatique anglais-fran{\c{c}}ais en langue de sp{\'e}cialit{\'e}. Ces constructions syntaxiques impliquent des questions de syntaxe et de lexique qui constituent un obstacle important {\`a} leur compr{\'e}hension et leur production pour les locuteurs d`anglais non natifs. Nous soutenons que ces analyses contribueraient {\`a} garantir que les syst{\`e}mes de TA r{\'e}pondent aux exigences linguistiques des utilisateurs finaux auxquels ils sont destin{\'e}s.
Vers une impl\'ementation de la th\'eorie sens-texte avec les grammaires cat\'egorielles abstraites (2023)

La th{\'e}orie sens-texte est une th{\'e}orie linguistique visant {\`a} d{\'e}crire la correspondance entre le sens et le texte d`un {\'e}nonc{\'e} {\`a} l`aide d`un outil formel qui simule l`activit{\'e} langagi{\`e}re d`un locuteur natif. Nous avons mis en place une premiere impl{\'e}mentation de cette th{\'e}orie {\`a} l`aide des grammaires cat{\'e}gorielles abstraites, qui sont un formalisme grammatical bas{\'e} sur le lambda-calcul. Cette impl{\'e}mentation repr{\'e}sente les trois niveaux de repr{\'e}sentation s{\'e}mantique, syntaxique profonde et syntaxique de surface de la th{\'e}orie sens-texte. Elle montre que la transition de l`un {\`a} l`autre de ces niveaux (en particulier la g{\'e}n{\'e}ration d`une repr{\'e}sentation de syntaxe de surface {\`a} partir d`une repr{\'e}sentation s{\'e}mantique d`un m{\^e}me {\'e}nonc{\'e}) peut {\^e}tre impl{\'e}ment{\'e}e en utilisant les propri{\'e}t{\'e}s avantageuses des grammaires cat{\'e}gorielles abstraites, dont la transduction.
Analyse de la l\'egitimit\'e des start-ups (2023)

La l{\'e}gitimit{\'e} est un {\'e}l{\'e}ment crucial pour la stabilit{\'e} et la survie des startups en phase de croissance. Ce concept est d{\'e}fini dans la litt{\'e}rature comme {\'e}tant la perception de l`ad{\'e}quation d`une organisation {\`a} un syst{\`e}me social en termes de r{\`e}gles, valeurs, normes et d{\'e}finitions. En d`autres termes, la l{\'e}gitimit{\'e} des startups repose sur l`alignement des jugements subjectifs avec les jugements objectifs des experts, bas{\'e}s sur les performances des startups. Cette mesure de la subjectivit{\'e} de la l{\'e}gitimit{\'e} est tr{\`e}s similaire {\`a} l`analyse des sentiments financiers r{\'e}alis{\'e}e sur les entreprises pour {\'e}valuer leur sant{\'e} financi{\`e}re et prendre des d{\'e}cisions d`investissement. Dans ce travail, nous pr{\'e}sentons les travaux sur la l{\'e}gitimit{\'e} et les avanc{\'e}es de l`analyse des sentiments qui peuvent nous aider {\`a} analyser la l{\'e}gitimit{\'e}. Nous examinons {\'e}galement les similitudes et les diff{\'e}rences entre la l{\'e}gitimit{\'e} et l`analyse des sentiments financiers. Nous pr{\'e}sentons une premi{\`e}re exp{\'e}rimentation sur les annonces de projets sur une plateforme de crowdfunding, en utilisant le mod{\`e}le DistilBERT, qui a d{\'e}j{\`a} {\'e}t{\'e} largement utilis{\'e} pour la classification de texte. En conclusion, nous discutons des perspectives de notre recherche pour mesurer la l{\'e}gitimit{\'e} des startups.
Approches neuronales pour la d\'etection des cha\^ines de cor\'ef\'erences : un \'etat de l`art (2023)

La r{\'e}solution des liens de cor{\'e}f{\'e}rences est une t{\^a}che importante du TALN impliquant coh{\'e}rence et compr{\'e}hension d`un texte. Nous pr{\'e}senterons dans ce papier une vision actuelle de l'{\'e}tat de l`art sur la r{\'e}solution des liens de cor{\'e}f{\'e}rence depuis 2013 et l`av{\`e}nement des mod{\`e}les neuronaux pour cette t{\^a}che. Cela comprend les corpus disponibles en fran{\c{c}}ais, les m{\'e}thodes d'{\'e}valuation ainsi que les diff{\'e}rentes architectures et leur approche. Enfin nous d{\'e}taillerons les r{\'e}sultats, t{\'e}moignant de l'{\'e}volution de m{\'e}thodes de r{\'e}solutions des liens de cor{\'e}f{\'e}rences.
Etudes sur la g\'eolocalisation de Tweets (2023)

La g{\'e}olocalisation de textes non structur{\'e}s est un probl{\`e}me de recherche consistant {\`a} extraire uncontexte g{\'e}ographique d`un texte court. Sa r{\'e}solution passe typiquement par une recherche de termesspatiaux et de la d{\'e}sambigu{\"i}sation. Dans cet article, nous proposons une analyse du probl{\`e}me, ainsi que deux m{\'e}thodes d`inf{\'e}rence pourd{\'e}terminer le lieu dont traite un texte : 1. Comparaison de termes spatiaux {\`a} un index g{\'e}ographique2. G{\'e}olocalisation de textes sans information g{\'e}ographique {\`a} partir d`un graphe de co-occurrencede termes (avec et sans composante temporelle) Nos recherches sont bas{\'e}es sur un dataset de 10 millions de Tweets traitant de lieux fran{\c{c}}ais, dont57 830 poss{\`e}dent une coordonn{\'e}e g{\'e}ographique.
IR-SenTransBio: Mod\`eles Neuronaux Siamois pour la Recherche d`Information Biom\'edicale (2023)

L`entra{\^i}nement de mod{\`e}les transformeurs de langages sur des donn{\'e}es biom{\'e}dicales a permis d`obtenir des r{\'e}sultats prometteurs. Cependant, ces mod{\`e}les de langage n{\'e}cessitent pour chaque t{\^a}che un affinement (fine-tuning) sur des donn{\'e}es supervis{\'e}es tr{\`e}s sp{\'e}cifiques qui sont peu disponibles dans le domaine biom{\'e}dical. Dans le cadre de la classification d`articles scientifiques et les r{\'e}ponses aux questions biom{\'e}dicales, nous proposons d`utiliser de nouveaux mod{\`e}les neuronaux siamois (sentence transformers) qui plongent des textes {\`a} comparer dans un espace vectoriel. Nos mod{\`e}les optimisent une fonction objectif d`apprentissage contrastif auto-supervis{\'e} sur des articles issus de la base de donn{\'e}es bibliographique MEDLINE associ{\'e}s {\`a} leurs mots-cl{\'e}s MeSH (Medical Subject Headings). Les r{\'e}sultats obtenus sur plusieurs benchmarks montrent que les mod{\`e}les propos{\'e}s permettent de r{\'e}soudre ces t{\^a}ches sans exemples (zero-shot) et sont comparables {\`a} des mod{\`e}les transformeurs biom{\'e}dicaux affin{\'e}s sur des donn{\'e}es supervis{\'e}s sp{\'e}cifiques aux probl{\`e}mes trait{\'e}s. De plus, nous exploitons nos mod{\`e}les dans la t{\^a}che de la recherche d`information biom{\'e}dicale. Nous montrons que la combinaison de la m{\'e}thode BM25 et de nos mod{\`e}les permet d`obtenir des am{\'e}liorations suppl{\'e}mentaires dans ce cadre.
L'\'evaluation de la traduction automatique du caract\`ere au document : un \'etat de l`art (2023)

Ces derni{\`e}res ann{\'e}es l'{\'e}valuation de la traduction automatique, qu`elle soit humaine ou automatique,a rencontr{\'e} des difficult{\'e}s. Face aux importantes avanc{\'e}es en mati{\`e}re de traduction automatiqueneuronale, l'{\'e}valuation s`est montr{\'e}e peu fiable. De nombreuses nouvelles approches ont {\'e}t{\'e} pro-pos{\'e}es pour am{\'e}liorer les protocoles d'{\'e}valuation. L`objectif de ce travail est de proposer une vued`ensemble sur l'{\'e}tat global de l'{\'e}valuation de la Traduction Automatique (TA). Nous commenceronspar exposer les approches d'{\'e}valuation humaine, ensuite nous pr{\'e}senterons les m{\'e}thodes d'{\'e}valuationautomatiques tout en diff{\'e}renciant entre les familles d`approches (m{\'e}triques superficielles et apprises)et nous pr{\^e}terons une attention particuli{\`e}re {\`a} l'{\'e}valuation au niveau du document qui prend comptedu contexte. Pour terminer, nous nous concentrerons sur la m{\'e}ta-{\'e}valuation des m{\'e}thodes.
Normalisation lexicale de contenus g\'en\'er\'es par les utilisateurs sur les r\'eseaux sociaux (2023)

L`essor du traitement automatique des langues (TAL) se vit dans un monde o{\`u} l`on produit de plus en plus de contenus en ligne. En particulier sur les r{\'e}seaux sociaux, les textes publi{\'e}s par les internautes sont remplis de ph{\'e}nom{\`e}nes {\guillemotleft} non standards {\guillemotright} tels que les fautes d`orthographe, l`argot, les marques d`expressivit{\'e}, etc. Ainsi, les mod{\`e}les de TAL, en grande partie entra{\^i}n{\'e}s sur des donn{\'e}es {\guillemotleft} standards {\guillemotright}, voient leur performance diminuer lorsqu`ils sont appliqu{\'e}s aux contenus g{\'e}n{\'e}r{\'e}s par les utilisateurs (CGU). L`une des approches pour att{\'e}nuer cette d{\'e}gradation est la normalisation lexicale : les mots non standards sont remplac{\'e}s par leurs formes standards. Dans cet article, nous r{\'e}alisons un {\'e}tat de l`art de la normalisation lexicale des CGU, ainsi qu`une {\'e}tude exp{\'e}rimentale pr{\'e}liminaire pour montrer les avantages et les difficult{\'e}s de cette t{\^a}che.
La pr\'e-annotation automatique de textes cliniques comme support au dialogue avec les experts du domaine lors de la mise au point d`un sch\'ema d`annotation (2023)

La pr{\'e}-annotation automatique de textes est une t{\^a}che essentielle qui peut faciliter l`annotationd`un corpus de textes. Dans le contexte de la cardiologie, l`annotation est une t{\^a}che complexe quin{\'e}cessite des connaissances approfondies dans le domaine et une exp{\'e}rience pratique dans le m{\'e}tier.Pr{\'e}-annoter les textes vise {\`a} diminuer le temps de sollicitation des experts, facilitant leur concentrationsur les aspects plus critiques de l`annotation. Nous rapportons ici une exp{\'e}rience de pr{\'e}-annotationde textes cliniques en cardiologie : nous pr{\'e}sentons ses modalit{\'e}s et les observations que nous enretirons sur l`interaction avec les experts du domaine et la mise au point du sch{\'e}ma d`an
MaTOS: Traduction automatique pour la science ouverte (2023)

Cette contribution pr{\'e}sente le projet MaTOS (Machine Translation for Open Science), qui vise {\`a} d{\'e}velopper de nouvelles m{\'e}thodes pour la traduction automatique (TA) int{\'e}grale de documents scientifiques entre le fran{\c{c}}ais et l`anglais, ainsi que des m{\'e}triques automatiques pour {\'e}valuer la qualit{\'e} des traductions produites. Pour ce faire, MaTOS s`int{\'e}resse (a) au recueil de ressources ouvertes pour la TA sp{\'e}cialis{\'e}e; (b) {\`a} la description des marqueurs de coh{\'e}rence textuelle pour les articles scientifiques; (c) au d{\'e}veloppement de nouvelles m{\'e}thodes de traitement multilingue pour les documents; (d) aux m{\'e}triques mesurant les progr{\`e}s de la traduction de documents complets.
Projet NaviTerm : navigation terminologique pour une mont\'ee en comp\'etence rapide et personnalis\'ee sur un domaine de recherche (2023)

Cet article pr{\'e}sente le projet NaviTerm dont l`objectif est d`acc{\'e}l{\'e}rer la mont{\'e}e en comp{\'e}tence des chercheurs sur un domaine de recherche par la cr{\'e}ation automatique de repr{\'e}sentations terminologiques synth{\'e}tiques et navigables des connaissances scientifiques.
Annotation d`interactions h\^ote-microbiote dans des articles scientifiques par similarit\'e s\'emantique avec une ontologie (2023)

Nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`extraction de relations, dans des articles scientifiques, portant sur le microbiome humain. Afin de construire un corpus annot{\'e}, nous avons {\'e}valu{\'e} l`utilisation de l`ontologie OHMI pour d{\'e}tecter les relations pr{\'e}sentes dans les phrases des articles scientifiques, en calculant la similarit{\'e} s{\'e}mantique entre les relations d{\'e}finies dans l`ontologie et les phrases des articles. Le mod{\`e}le BERT et trois variantes biom{\'e}dicales sont utilis{\'e}s pour obtenir les repr{\'e}sentations des relations et des phrases. Ces mod{\`e}les sont compar{\'e}s sur un corpus construit {\`a} partir d`articles scientifiques complets issus de la plateforme ISTEX, dont une sous-partie a {\'e}t{\'e} annot{\'e}e manuellement.
Quand des Non-Experts Recherchent des Textes Scientifiques Rapport sur l`action CLEF 2023 SimpleText (2023)

Le grand public a tendance {\`a} {\'e}viter les sources fiables telles que la litt{\'e}rature scientifique en raison de leur langage complexe et du manque de connaissances n{\'e}cessaires. Au lieu de cela, il s`appuie sur des sources superficielles, trouv{\'e}es sur internet ou dans les m{\'e}dias sociaux et qui sont pourtant souvent publi{\'e}es pour des raisons commerciales ou politiques, plut{\^o}t que pour leur valeur informative. La simplification des textes peut-elle contribuer {\`a} supprimer certains de ces obstacles {\`a} l`acc{\`e}s ? Cet article pr{\'e}sente l`action {\guillemotleft} CLEF 2023 SimpleText {\guillemotright} qui aborde les d{\'e}fis techniques et d'{\'e}valuation de l`acc{\`e}s {\`a} l`information scientifique pour le grand public. Nous fournissons des donn{\'e}es r{\'e}utilisables et des crit{\`e}res de r{\'e}f{\'e}rence pour la simplification des textes scientifiques et encourageons les recherches visant {\`a} faciliter {\`a} la compr{\'e}hension des textes complexes.
Apprentissage de d\'ependances entre labels pour la classification multi-labels \`a l`aide de transformeurs (2023)

Dans cet article, nous proposons des approches pour am{\'e}liorer les architectures bas{\'e}es sur des transformeurs pour la classification de documents multi-labels. Les d{\'e}pendances entre les labels sont cruciales dans ce contexte. Notre m{\'e}thode, appel{\'e}e DepReg, ajoute un terme de r{\'e}gularisation {\`a} la fonction de perte pour encourager le mod{\`e}le {\`a} pr{\'e}dire des labels susceptibles de coexister. Nous introduisons {\'e}galement un nouveau jeu de donn{\'e}es nomm{\'e} {\textquotedblleft}arXiv-ACM{\textquotedblright}, compos{\'e} de r{\'e}sum{\'e}s scientifiques de la biblioth{\`e}que num{\'e}rique arXiv, {\'e}tiquet{\'e}s avec les mots-cl{\'e}s ACM correspondants.
Elaboration d`un corpus d`apprentissage \`a partir d`articles de recherche en chimie (2023)

Dans le cadre d`un projet men{\'e} en 2021, un objectif consistait {\`a} extraire automatiquement des informations {\`a} partir d`articles de recherche en chimie des mat{\'e}riaux : des valeurs associ{\'e}es {\`a} des propri{\'e}t{\'e}s pour diff{\'e}rents composants chimiques. Le travail pr{\'e}sent{\'e} ici d{\'e}crit les {\'e}tapes de la construction du corpus textuel d`apprentissage, annot{\'e} manuellement par des experts du domaine selon les besoins identifi{\'e}s dans le projet, pour une utilisation ult{\'e}rieure par des outils d`extraction d`informations.
Classification de relation pour la g\'en\'eration de mots-cl\'es absents (2023)

Les mod{\`e}les encodeur-d{\'e}codeur constituent l'{\'e}tat de l`art en g{\'e}n{\'e}ration de mots-cl{\'e}s. Cependant, malgr{\'e} de nombreuses adaptations de cette architecture, g{\'e}n{\'e}rer des mots-cl{\'e}s absents du texte du document est toujours une t{\^a}che difficile. Cette {\'e}tude montre qu`entra{\^i}ner au pr{\'e}alable un mod{\`e}le sur une t{\^a}che de classification de relation entre un document et un mot-cl{\'e}, permet d`am{\'e}liorer la g{\'e}n{\'e}ration de mots-cl{\'e}s absents.