ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Le corpus \guillemotleft Machine Translation \guillemotright : une exploration diachronique des (m\'eta)donn\'ees Istex (2023)

Le corpus Machine Translation se compose de publications scientifiques issues du r{\'e}servoir Istex. Con{\c{c}}u comme un cas d`usage, il permet d`explorer l`histoire de la traduction automatique au travers des m{\'e}tadonn{\'e}es et des textes int{\'e}graux disponibles pour chacun de ses documents. D`une part, les m{\'e}tadonn{\'e}es permettent d`apporter un premier regard sur le paysage de la traduction automatique gr{\^a}ce {\`a} des tableaux de bord bibliom{\'e}triques. D`autre part, l`utilisation d`outils de fouille de textes sur le texte int{\'e}gral rend saillantes des informations inaccessibles sans une lecture approfondie des articles. L`exploration du corpus est r{\'e}alis{\'e}e gr{\^a}ce {\`a} Lodex, logiciel open source d{\'e}di{\'e} {\`a} la valorisation de donn{\'e}es structur{\'e}es.
CASIMIR : un Corpus d`Articles Scientifiques Int\'egrant les ModIfications et R\'evisions des auteurs (2023)

{\'E}crire un article scientifique est une t{\^a}che difficile. L'{\'e}criture scientifique {\'e}tant un genre tr{\`e}s codifi{\'e}, de bonnes comp{\'e}tences d'{\'e}criture sont essentielles pour transmettre ses id{\'e}es et les r{\'e}sultats de ses recherches. Cet article d{\'e}crit les motivations et les travaux pr{\'e}liminaires de la cr{\'e}ation du corpus CASIMIR dont l`objectif est d`offrir une ressource sur l'{\'e}tape de r{\'e}vision du processus d'{\'e}criture d`un article scientifique. CASIMIR est un corpus des multiples versions de 26 355 articles scientifiques provenant d`OpenReview accompagn{\'e} des relectures par les pairs.
MORFITT : Un corpus multi-labels d`articles scientifiques fran\ccais dans le domaine biom\'edical (2023)

Cet article pr{\'e}sente MORFITT, le premier corpus multi-labels en fran{\c{c}}ais annot{\'e} en sp{\'e}cialit{\'e}s dans le domaine m{\'e}dical. MORFITT est compos{\'e} de 3 624 r{\'e}sum{\'e}s d`articles scientifiques issus de PubMed, annot{\'e}s en 12 sp{\'e}cialit{\'e}s pour un total de 5 116 annotations. Nous d{\'e}taillons le corpus, les exp{\'e}rimentations et les r{\'e}sultats pr{\'e}liminaires obtenus {\`a} l`aide d`un classifieur fond{\'e} sur le mod{\`e}le de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} CamemBERT. Ces r{\'e}sultats pr{\'e}liminaires d{\'e}montrent la difficult{\'e} de la t{\^a}che, avec un F-score moyen pond{\'e}r{\'e} de 61,78{\%}.
La d\'etection de textes g\'en\'er\'es par des mod\`eles de langue : une t\^ache complexe? Une \'etude sur des textes acad\'emiques (2023)

L'{\'e}mergence de mod{\`e}les de langage tr{\`e}s puissants tels que GPT-3 a sensibilis{\'e} les chercheurs {\`a} la probl{\'e}matique de la d{\'e}tection de textes acad{\'e}miques g{\'e}n{\'e}r{\'e}s automatiquement, principalement dans un souci de pr{\'e}vention de plagiat. Plusieurs {\'e}tudes ont montr{\'e} que les mod{\`e}les de d{\'e}tection actuels ont une pr{\'e}cision {\'e}lev{\'e}e, en donnant l`impression que la t{\^a}che soit r{\'e}solue. Cependant, nous avons observ{\'e} que les ensembles de donn{\'e}es utilis{\'e}s pour ces exp{\'e}riences contiennent des textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s automatiquement {\`a} partir de mod{\`e}les pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s. Une utilisation plus r{\'e}aliste des mod{\`e}les de langage consisterait {\`a} effectuer un fine-tuning sur un texte {\'e}crit par un humain pour compl{\'e}ter les parties manquantes. Ainsi, nous avons constitu{\'e} un corpus de textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s de mani{\`e}re plus r{\'e}aliste et men{\'e} des exp{\'e}riences avec plusieurs mod{\`e}les de classification. Nos r{\'e}sultats montrent que lorsque les ensembles de donn{\'e}es sont g{\'e}n{\'e}r{\'e}s de mani{\`e}re r{\'e}aliste pour simuler l`utilisation de mod{\`e}les de langage par les chercheurs, la d{\'e}tection de ces textes devient une t{\^a}che assez difficile.
Construction d`un jeu de donn\'ees de publications scientifiques pour le TAL et la fouille de textes \`a partir d'ISTEX (2023)

La plateforme ISTEX (https://www.istex.fr/) permet d`acc{\'e}der {\`a} une large base d`archives scientifiques comptant plus de 25 millions de documents de tous les grands domaines scientifiques. Les documents incluent non seulement les m{\'e}tadonn{\'e}es mais aussi le texte plein, et ont {\'e}t{\'e} pr{\'e}trait{\'e}s de mani{\`e}re homog{\`e}ne pour faciliter leur traitement automatique. Dans cet expos{\'e}, nous pr{\'e}senterons une initiative pour cr{\'e}er une dynamique de recherche en TAL et TDM autour de ces donn{\'e}es. En particulier, nous pr{\'e}senterons les travaux en cours pour la construction d`un jeu de donn{\'e}es d{\'e}di{\'e} au TAL et la fouille de textes.
What shall we read : the article or the citations? - A case study on scientific language understanding (2023)

The number of scientific articles is increasing tremendously across all domains to such an extent that it has become hard for researchers to remain up-to-date. Evidently, scientific language understanding systems and Information Extraction (IE) systems, with the advancement of Natural Language Processing (NLP) techniques, are benefiting the needs of users. Although the majority of the practices for building such systems are data-driven, advocating the idea of {\textquotedblleft}The more, the better{\textquotedblright}. In this work, we revisit the paradigm - questioning what type of data : text (title, abstract) or citations, can have more impact on the performance of scientific language understanding systems.
Qui de DrBERT, Wikip\'edia ou Flan-T5 s`y conna\^it le plus en questions m\'edicales ? (2023)

Ce papier d{\'e}crit la participation de l'{\'e}quipe LIUM-IRISA {\`a} la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2023.Notre {\'e}quipe a particip{\'e} {\`a} la t{\^a}che principale. Cette ann{\'e}e, celle-ci consiste {\`a} la mise en placed`approches afin de r{\'e}pondre automatiquement {\`a} des questions {\`a} choix multiples. Nous avons mis enplace plusieurs syst{\`e}mes, un premier avec une base de connaissances, un second syst{\`e}me utilisant unmod{\`e}le g{\'e}n{\'e}ratif, un syst{\`e}me {\`a} base de similarit{\'e} et un dernier syst{\`e}me combinant un ensemble dedescripteurs.
SPQR@Deft2023: Similarit\'e Sorbonne Pour les Syst\`emes de Question R\'eponse (2023)

Nous pr{\'e}sentons le travail de SPQR (Sorbonne Question-R{\'e}ponses) au D{\'E}fi Fouille de Textes 2023 sur la r{\'e}ponse automatique {\`a} des questionnaires {\`a} choix multiples dans le domaine de la pharmacologie. Nous proposons une approche fond{\'e}e sur la constitution de corpus de sp{\'e}cialit{\'e} et la recherche de phrases similaires entre ces corpus et les diff{\'e}rentes r{\'e}ponses possibles {\`a} une question. Nous calculons une similarit{\'e} cosinus sur des vecteurs en n-grammes de caract{\`e}res pour d{\'e}terminer les bonnes r{\'e}ponses. Cette approche a obtenu un score maximal en Hamming de 0,249 sur les donn{\'e}es de test (0,305 sur le dev) et de 0,0997 en Exact Match Ratio (0,16 sur le dev).
Participation de l'\'equipe TTGV \`a DEFT 2023\textasciitilde: R\'eponse automatique \`a des QCM issus d`examens en pharmacie (2023)

Cet article pr{\'e}sente l`approche de l'{\'e}quipe TTGV dans le cadre de sa participation aux deux t{\^a}ches propos{\'e}es lors du DEFT 2023 : l`identification du nombre de r{\'e}ponses suppos{\'e}ment justes {\`a} un QCM et la pr{\'e}diction de l`ensemble de r{\'e}ponses correctes parmi les cinq propos{\'e}es pour une question donn{\'e}e. Cet article pr{\'e}sente les diff{\'e}rentes m{\'e}thodologies mises en oeuvre, explorant ainsi un large {\'e}ventail d`approches et de techniques pour aborder dans un premier temps la distinction entre les questions appelant une seule ou plusieurs r{\'e}ponses avant de s`interroger sur l`identification des r{\'e}ponses correctes. Nous d{\'e}taillerons les diff{\'e}rentes m{\'e}thodes utilis{\'e}es, en mettant en exergue leurs avantages et leurs limites respectives. Ensuite, nous pr{\'e}senterons les r{\'e}sultats obtenus pour chaque approche. Enfin, nous discuterons des limitations intrins{\`e}ques aux t{\^a}ches elles-m{\^e}mes ainsi qu`aux approches envisag{\'e}es dans cette contribution.
Participation d'EDF R\&D au d\'efi DEFT 2023 : r\'eponses automatiques \`a des questionnaires \`a choix multiples \`a l`aide de \guillemotleft Larges Mod\`eles de Langue \guillemotright (2023)

Ce papier pr{\'e}sente la participation d`EDF R{\&}D {\`a} la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2023. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} {\`a} la t{\^a}che de r{\'e}ponse automatique {\`a} des questions {\`a} choix multiples issus d`annales d`examens en pharmacie en fran{\c{c}}ais. Le corpus utilis{\'e} est FrenchMedMCQA. Nous avons test{\'e} des Large Language Models pour g{\'e}n{\'e}rer des r{\'e}ponses. Notre {\'e}quipe s`est class{\'e}e A COMPLETER.
LIS@DEFT`23 : les LLMs peuvent-ils r\'epondre \`a des QCM ? (a) oui; (b) non; (c) je ne sais pas. (2023)

Cet article pr{\'e}sente un ensemble d`exp{\'e}riences sur la t{\^a}che de r{\'e}ponse {\`a} des questions {\`a} choix multiple de DEFT 2023. Des grands mod{\`e}les de langage sont amorc{\'e}s avec les questions afin de collecter les r{\'e}ponses g{\'e}n{\'e}r{\'e}es. Les r{\'e}sultats montrent que les mod{\`e}les ouverts sans affinage obtiennent des performances similaires {\`a} celles d`un syst{\`e}me supervis{\'e} fond{\'e} sur BERT, et que l`affinage sur les donn{\'e}es de la t{\^a}che apporte des am{\'e}liorations.
T\^aches et syst\`emes de d\'etection automatique des r\'eponses correctes dans des QCMs li\'es au domaine m\'edical : Pr\'esentation de la campagne DEFT 2023 (2023)

L'{\'e}dition 2023 du D{\'E}fi Fouille de Textes (DEFT) s`est concentr{\'e}e sur le d{\'e}veloppement de m{\'e}thodes permettant de choisir automatiquement des r{\'e}ponses dans des questions {\`a} choix multiples (QCMs) en fran{\c{c}}ais. Les approches ont {\'e}t{\'e} {\'e}valu{\'e}es sur le corpus FrenchMedMCQA, int{\'e}grant un ensemble de QCMs avec, pour chaque question, cinq r{\'e}ponses potentielles, dans le cadre d`annales d`examens de pharmacie.Deux t{\^a}ches ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es. La premi{\`e}re consistait {\`a} identifier automatiquement l`ensemble des r{\'e}ponses correctes {\`a} une question. Les r{\'e}sultats obtenus, {\'e}valu{\'e}s selon la m{\'e}trique de l`Exact Match Ratio (EMR), variaient de 9,97{\%} {\`a} 33,76{\%}, alors que les performances en termes de distance de Hamming s'{\'e}chelonnaient de 24,93 {\`a} 52,94. La seconde t{\^a}che visait {\`a} identifier automatiquement le nombre exact de r{\'e}ponses correctes. Les r{\'e}sultats, quant {\`a} eux, {\'e}taient {\'e}valu{\'e}s d`une part avec la m{\'e}trique de F1-Macro, variant de 13,26{\%} {\`a} 42,42{\%}, et la m{\'e}trique (Accuracy), allant de 47,43{\%} {\`a} 68,65{\%}. Parmi les approches vari{\'e}es propos{\'e}es par les six {\'e}quipes participantes {\`a} ce d{\'e}fi, le meilleur syst{\`e}me s`est appuy{\'e} sur un mod{\`e}le de langage large de type LLaMa affin{\'e} en utilisant la m{\'e}thode d`adaptation LoRA.
Passe ta pharma d`abord ! (2023)

Nous pr{\'e}sentons les 3 exp{\'e}riences men{\'e}es par l'{\'e}quipe ALMAnaCH - Arkhn et leurs r{\'e}sultats pour le D{\'E}fi Fouille de Textes (DEFT) 2023. Les scores sont encourageants mais sugg{\`e}rent surtout de nouveaux {\'e}l{\'e}ments {\`a} prendre en compte pour r{\'e}ussir ce d{\'e}fi. Nous avons explor{\'e} diff{\'e}rentes approches avec des mod{\`e}les de tailles variables et mod{\'e}lis{\'e} la t{\^a}che de diff{\'e}rentes mani{\`e}res (classification multi-labels, implication textuelle, s{\'e}quence {\`a} s{\'e}quence). Nous n`avons pas observ{\'e} des gains de performance significatifs. Nos exp{\'e}riences semblent montrer la n{\'e}cessit{\'e} de l`utilisation de bases de connaissances externes pour obtenir de bons r{\'e}sultats sur ce type de t{\^a}che.
G\'en\'eration automatique de jeux de mots \`a base de pr\'enoms (2023)

Nous pr{\'e}sentons un syst{\`e}me automatique de g{\'e}n{\'e}ration de blagues au format {\guillemotleft} Monsieur et Madame {\guillemotright}.Ces blagues seront ensuite rendues accessibles sur un site internet o{\`u} les visiteurs seront invit{\'e}s {\`a} lesnoter. Le tout servira ensuite {\`a} cr{\'e}er un corpus pour des {\'e}tudes ult{\'e}rieures.
\'Editeur logiciel pour une repr\'esentation graphique de la langue des signes fran\ccaise (2023)

D{\'e}monstration d`un logiciel d'{\'e}dition d`AZVD, un formalisme graphique pour la langue des signes fran{\c{c}}aise. Bas{\'e} sur des productions spontan{\'e}es de locuteurs, AZVD est con{\c{c}}u pour maximiser son adoptabilit{\'e} par la communaut{\'e} signante.
Plateformes pour la cr\'eation de donn\'ees en pictogrammes (2023)

Nous pr{\'e}sentons un ensemble de trois interfaces web pour la cr{\'e}ation de donn{\'e}es en pictogrammes dans le cadre du projet ANR Propicto. Chacune a un objectif pr{\'e}cis : annoter des donn{\'e}es textuelles en pictogrammes ARASAAC, cr{\'e}er un vocabulaire en pictogrammes, et post-{\'e}diter des phrases annot{\'e}es en pictogrammes. Bien que n{\'e}cessaire pour des outils de traduction automatique vers les unit{\'e}s pictographiques, actuellement, presque aucune ressource annot{\'e}e n`existe. Cet article pr{\'e}sente les sp{\'e}cificit{\'e}s de ces plateformes web (disponibles en ligne gratuitement) et leur utilit{\'e}.
Voice2Picto : un syst\`eme de traduction automatique de la parole vers des pictogrammes (2023)

Nous pr{\'e}sentons Voice2Picto, un syst{\`e}me de traduction permettant, {\`a} partir de l`oral, de proposer une s{\'e}quence de pictogrammes correspondants. S`appuyant sur des technologies du traitement automatique du langage naturel, l`outil a deux objectifs : am{\'e}liorer l`acc{\`e}s {\`a} la communication pour (1) les personnes allophones dans un contexte d`urgence m{\'e}dicale, et (2) pour les personnes avec des difficult{\'e}s de parole. Il permettra aux personnes des services hospitaliers, et aux familles de v{\'e}hiculer un message en pictogrammes facilement compr{\'e}hensible aupr{\`e}s de personnes ne pouvant communiquer via les canaux traditionnels de communication (parole, gestes, langue des signes). Dans cet article, nous d{\'e}crivons l`architecture du syst{\`e}me de Voice2Picto et les pistes futures. L`application est en open-source via un d{\'e}p{\^o}t Git : https://github.com/macairececile/Voice2Picto.
Projet Gender Equality Monitor (GEM) (2023)

Le projet ANR Gender Equality Monitor (GEM) est coordonn{\'e} par l`Institut National de l`Audiovisuel(INA) et vise {\`a} {\'e}tudier la place des femmes dans les m{\'e}dias (radio et t{\'e}l{\'e}vision). Dans cette soumission,nous pr{\'e}sentons le travail r{\'e}alis{\'e} au LISN : (i) {\'e}tude diachronique des caract{\'e}ristiques acoustiquesde la voix en fonction du genre et de l'{\^a}ge, (ii) comparaison acoustique de la voix des femmeset hommes politiques montrant une incoh{\'e}rence entre performance vocale et commentaires sur lavoix, (iii) r{\'e}alisation d`un syst{\`e}me automatique d`estimation de la f{\'e}minit{\'e} per{\c{c}}ue {\`a} partir descaract{\'e}ristiques vocales, (iv) comparaison de syst{\`e}mes de segmentation th{\'e}matique de transcriptionsautomatiques de donn{\'e}es audiovisuelles, (v) mesure des biais soci{\'e}taux dans les mod{\`e}les de languedans un contexte multilingue et multi-culturel, et (vi) premiers essais d`identification de la publicit{\'e}en fonction du genre du locuteur.
CEN-CENELEC JTC 21 : La standardisation en TALN au service du r\`eglement europ\'een sur l'IA (2023)

Cette contribution pr{\'e}sente les travaux du comit{\'e} europ{\'e}en de standardisation de l`IA en mati{\`e}re de TALN. Le comit{\'e} CEN-CENELEC JTC 21 a {\'e}t{\'e} mandat{\'e} par la Commission europ{\'e}enne pour d{\'e}velopper les standards techniques permettant la mise en application du futur r{\`e}glement europ{\'e}en sur l`IA : performance, robustesse, transparence, etc. Dans ce contexte, le TALN a {\'e}t{\'e} identifi{\'e} comme un volet sp{\'e}cifique de l`IA, m{\'e}ritant ses propres outils, crit{\`e}res et bonnes pratiques. Ce constat a men{\'e} au d{\'e}veloppement d`une feuille de route ambitieuse incluant plusieurs projets de standardisation en TALN.{\`A} ce jour, un premier travail d`inventaire et de d{\'e}finition des t{\^a}ches de TALN a d{\'e}j{\`a} {\'e}t{\'e} initi{\'e}, et la r{\'e}daction d`un standard sur les m{\'e}triques d'{\'e}valuation d{\'e}bute. Ces travaux ont aussi {\'e}t{\'e} l`occasion d`une r{\'e}flexion plus large sur les besoins en standardisation du TALN, incluant une taxonomie des m{\'e}thodes et des travaux sur les formats d`annotation et l`interop{\'e}rabilit{\'e}.
muDialBot, vers l`interaction humain-robot multimodale pro-active (2023)

Dans le projet ANR muDialBot, notre ambition est d`incorporer pro-activement des traits de comportements humains dans la communication parl{\'e}e. Nous projetons d`atteindre une nouvelle {\'e}tape de l`exploitation de l`information riche fournie par les flux de donn{\'e}es audio et visuelles venant des humains. En particulier en extraire des {\'e}v{\'e}nements verbaux et non-verbaux devra permettre d`accro{\^i}tre les capacit{\'e}s de d{\'e}cision des robots afin de g{\'e}rer les tours de parole plus naturellement et aussi de pouvoir basculer d`interactions de groupe {\`a} des dialogues en face-{\`a}-face selon la situation. R{\'e}cemment on a vu cro{\^i}tre l`int{\'e}r{\^e}t pour les robots compagnons capable d`assister les individus dans leur vie quotidienne et de communiquer efficacement avec eux. Ces robots sont per{\c{c}}us comme des entit{\'e}s sociales et leur pertinence pour la sant{\'e} et le bien-{\^e}tre psychologique a {\'e}t{\'e} mise en avant dans des {\'e}tudes. Les patients, leurs familles et les professionels de sant{\'e} pourront mieux appr{\'e}cier le potentiel de ces robots, dans la mesure o{\`u} certaines limites seront rapidement affranchies, telles leur capacit{\'e} de mouvement, vision et {\'e}coute afin de communiquer naturellement avec les humains, a{\`u}-d{\'e}l{\`a} de ce que permettent d{\'e}j{\`a} les {\'e}crans tactiles et les commandes vocales seuls. Les r{\'e}sultats scientifiques et technologiques du projet seront impl{\'e}ment{\'e}s sur un robot social commercial et seront test{\'e}s et valid{\'e}s avec plusieurs cas d`usage dans le contexte d`une unit{\'e} d`h{\^o}pital de jour. Une collecte de donn{\'e}es {\`a} grande {\'e}chelle viendra compl{\'e}ter les test in-situ pour nourrir les recherches futures. Consoritium : LIA (porteur), INRIA Grenoble, Lab Hubert Curien, AP-HP Broca, ERM Automatismes
Projet ANR MALIN : MAnuels scoLaires INclusifs (2023)

L'{\'e}cole joue un r{\^o}le essentiel dans la vie des enfants. La restriction de la participation {\`a} l'{\'e}cole en raison d`un handicap r{\'e}duit la qualit{\'e} de vie. Une difficult{\'e} est l`inaccessibilit{\'e} des manuels scolaires syst{\'e}matiquement utilis{\'e}s en France pour accompagner les apprentissages. Notre projet vise {\`a} les rendre accessibles aux {\'e}l{\`e}ves en situation de handicap en innovant pour automatiser leur adaptation. Il s`appuie sur le croisement d`expertises m{\'e}dicale, p{\'e}dagogique et de psychologie cognitive d`une part, d`expertises en interactions/interfaces homme-machine, accessibilit{\'e} num{\'e}rique, traitement de la langue et en conception de syst{\`e}mes intelligents, d`autre part. Il s`agira de concevoir une plate-forme qui, en partant d`un manuel au format PDF (ou EPUB), mettra en oeuvre, via des mod{\`e}les structurels et s{\'e}mantiques du manuel, les adaptations et interfaces qui sont aujourd`hui principalement faites manuellement par les organismes de transposition. Ce travail est financ{\'e} par l`ANR (financement ANR-21-CE38-0014).
PROPICTO : D\'evelopper des syst\`emes de traduction de la parole vers des s\'equences de pictogrammes pour am\'eliorer l`accessibilit\'e de la communication (2023)

PROPICTO est un projet financ{\'e} par l`Agence nationale de la recherche fran{\c{c}}aise et le Fonds national suisse de la recherche scientifique, qui vise {\`a} cr{\'e}er des syst{\`e}mes de traduction de la parole en pictogramme avec le fran{\c{c}}ais comme langue d`entr{\'e}e. En d{\'e}veloppant de telles technologies, nous avons l`intention d`am{\'e}liorer l`acc{\`e}s {\`a} la communication pour les patients non francophones et les personnes souffrant de troubles cognitifs.
Recherche d`information conversationnelle (2023)

Le projet ANR JCJC SESAMS s`int{\'e}resse depuis 2018 au paradigme d{\'e}sormais actuels des syst{\`e}mes de recherche d`information conversationnels. L`objectif est de formaliser des mod{\`e}les de recherche d`information capables de fluidifier les interactions avec les utilisateurs pendant une session de recherche. Nous abordons diff{\'e}rents enjeux : la prise en compte d`une conversation en langage naturel en contexte d`une recherche d`information, la g{\'e}n{\'e}ration d`interactions permettant de clarifier les besoins en information, la g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}ponse en langage naturel, ainsi que l`apprentissage continu pour s`adapter aux nouveaux besoins des utilisateurs. Nous pr{\'e}senterons dans ce poster ces diff{\'e}rents enjeux et les contributions associ{\'e}es. Nous pourrons {\'e}galement discuter les perspectives de recherche dans ce domaine suite au d{\'e}veloppement r{\'e}cents des gros mod{\`e}les de langue.
Autogramm : d\'eveloppement simultan\'e de treebanks et de grammaires \`a partir de corpus (2023)

Ce projet de recherche vise {\`a} cr{\'e}er de nouveaux treebanks en d{\'e}pendance pour des langues sous-dot{\'e}es, en unifiant autant que possible leur d{\'e}veloppement avec celui de grammaires descriptives quantitatives. Nous pr{\'e}senterons notre cha{\^i}ne de traitement et de d{\'e}veloppement de treebanks et nous discuterons du type de grammaire que nous voulons extraire. Enfin, nous examinerons l`utilisation de ces ressources en typologie quantitative.
FINDINGS OF THE IWSLT 2023 EVALUATION CAMPAIGN (2023)

This paper reports on the shared tasks organized by the 20th IWSLT Conference. The shared tasks address 9 scientific challenges in spoken language translation: simultaneous and offline translation, automatic subtitling and dubbing, speech-to-speech translation, multilingual, dialect and low-resource speech translation, and formality control. The shared tasks attracted a total of 38 submissions by 31 teams. The growing interest towards spoken language translation is also witnessed by the constantly increasing number of shared task organizers and contributors to the overview paper, almost evenly distributed across industry and academia.
Evaluating Multilingual Speech Translation under Realistic Conditions with Resegmentation and Terminology (2023)

We present the ACL 60/60 evaluation sets for multilingual translation of ACL 2022 technical presentations into 10 target languages. This dataset enables further research into multilingual speech translation under realistic recording conditions with unsegmented audio and domain-specific terminology, applying NLP tools to text and speech in the technical domain, and evaluating and improving model robustness to diverse speaker demographics.