ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Vers la traduction automatique d`adverbiaux temporels du fran\ccais vers la langue des signes fran\ccaise (Towards the automatic translation of temporal adverbials from French to French sign language) (2019)

Nous pr{\'e}sentons ici de premiers travaux abordant la question de r{\`e}gles de passage entre deux formalismes d{\'e}crivant la s{\'e}mantique d`adverbiaux temporels respectivement pour le fran{\c{c}}ais et pour la Langue des Signes Fran{\c{c}}aise (LSF). Ces travaux prennent place dans une vis{\'e}e de traduction automatique d`une langue vers l`autre. Nous nous appuyons sur un corpus rassemblant 95 adverbiaux temporels du fran{\c{c}}ais traduits par trois locuteurs de la LSF.
Apporter des connaissances s\'emantiques \`a un jeu de pictogrammes destin\'e \`a des personnes en situation de handicap : Un ensemble de liens entre Princeton WordNet et Arasaac, Arasaac-WN (Giving semantic knowledge to a set of pictograms for people with disabilities : a set of links between WordNet and Arasaac, Arasaac-WN ) (2019)

Cet article pr{\'e}sente une ressource qui fait le lien entre WordNet et Arasaac, la plus grande base de pictogrammes librement disponible. Cette ressource est particuli{\`e}rement int{\'e}ressante pour la cr{\'e}ation d`applications visant l`aide aux personnes en situation de handicap cognitif.
Cameli@ : analyses automatiques d`e-mails pour am\'eliorer la relation client (Cameli@ : automatic e-mail analysis to improve the customer relationship ) (2019)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente un syst{\`e}me actuellement en production d`analyses automatiques d`emails en fran{\c{c}}ais incluant des analyses th{\'e}matiques, des analyses de l`opinion, des t{\^a}ches d`extraction d`information et une t{\^a}che de pseudo-anonymisation.
D\'emonstrateur en-ligne du projet ANR PARSEME-FR sur les expressions polylexicales (On-line demonstrator of the PARSEME-FR project on multiword expressions) (2019)

Nous pr{\'e}sentons le d{\'e}monstrateur en-ligne du projet ANR PARSEME-FR d{\'e}di{\'e} aux expressions polylexicales. Il inclut diff{\'e}rents outils d`identification de telles expressions et un outil d`exploration des ressources linguistiques de ce projet.
SylNews, un agr\'efilter multilingue (SylNews, a multilingual aggrefilter) (2019)

Depuis plusieurs ann{\'e}es, Syllabs int{\`e}gre de nombreux composants au sein d`un agr{\'e}filter, utilisant des technologies d`extraction d`information d{\'e}velopp{\'e}es en interne et dans un contexte multilingue. Originellement con{\c{c}}u pour agr{\'e}ger des contenus issus de la presse, SylNews peut {\^e}tre utilis{\'e} {\`a} des fins de veille, pour explorer des contenus, ou pour identifier d`une mani{\`e}re plus globale les sujets chauds de l`ensemble ou d`une partie des contenus stock{\'e}s.
\textquotedblleftSentiment Aware Map\textquotedblright : exploration cartographique de points d`int\'er\^et via l`analyse de sentiments au niveau des aspects () (2019)
Interpr\'etation et visualisation contextuelle de NOTAMs (messages aux navigants a\'eriens) () (2019)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une d{\'e}monstration de visualisation de l`information extraite automatiquement de la partie textuelle des NOTAMs. Dans le domaine a{\'e}ronautique, les NOTAMs sont des messages publi{\'e}s par les agences gouvernementales de contr{\^o}le de la navigation a{\'e}rienne. Nous d{\'e}taillons la construction du jeu de donn{\'e}es, les exp{\'e}riences d`extraction d`information par apprentissage profond (approche et r{\'e}sultats), ainsi que le lien avec la visualisation contextuelle sur des cartes d`a{\'e}roports.
Recherche et extraction d`information dans des cas cliniques. Pr\'esentation de la campagne d'\'evaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases) (2019)

Cet article pr{\'e}sente la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2019 sur l`analyse de textes cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais. Le corpus se compose de cas cliniques publi{\'e}s et discut{\'e}s dans des articles scientifiques, et index{\'e}s par des mots-cl{\'e}s. Nous proposons trois t{\^a}ches ind{\'e}pendantes : l`indexation des cas cliniques et discussions, {\'e}valu{\'e}e prioritairement par la MAP (mean average precision), l`appariement entre cas cliniques et discussions, {\'e}valu{\'e} au moyen d`une pr{\'e}cision, et l`extraction d`information parmi quatre cat{\'e}gories ({\^a}ge, genre, origine de la consultation, issue), {\'e}valu{\'e}e en termes de rappel, pr{\'e}cision et F-mesure. Nous pr{\'e}sentons les r{\'e}sultats obtenus par les participants sur chaque t{\^a}che.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2019 : des vecteurs et des r\`egles ! (EDF R\&D submission to DEFT 2019 ) (2019)

Ce papier d{\'e}crit la participation d`EDF R{\&}D {\`a} la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2019. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux trois t{\^a}ch{\'e}s propos{\'e}es : Indexation de cas cliniques (T{\^a}che T1) ; D{\'e}tection de similarit{\'e} entre des cas cliniques et des discussions (T{\^a}che T2) ; Extraction d`information dans des cas cliniques (T{\^a}che 3). Nous avons utilis{\'e} des m{\'e}thodes symboliques et/ou num{\'e}riques en fonction de ces t{\^a}ches. Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d`apprentissage, n`a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des r{\'e}sultats satisfaisants sur l`ensemble des taches et se classe premi{\`e}re sur la tache 2. Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d`autres t{\^a}ches d`indexation et de d{\'e}tection de similarit{\'e} qui peuvent int{\'e}resser plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF.
Participation de l'\'equipe LAI \`a DEFT 2019 (Participation of team LAI in the DEFT 2019 challenge ) (2019)

Nous pr{\'e}sentons dans cet article les m{\'e}thodes con{\c{c}}ues et les r{\'e}sultats obtenus lors de notre participation {\`a} la t{\^a}che 3 de la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2019. Nous avons utilis{\'e} des approches simples {\`a} base de r{\`e}gles ou d`apprentissage automatique, et si nos r{\'e}sultats sont tr{\`e}s bons sur les informations simples {\`a} extraire comme l'{\^a}ge et le sexe du patient, ils restent mitig{\'e}s sur les t{\^a}ches plus difficiles.
D\'Efi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching ) (2019)

Cet article pr{\'e}sente la contribution de l'{\'e}quipe du Laboratoire de G{\'e}nie Informatique et d`Ing{\'e}nierie de Production (LGI2P) d`IMT Mines Al{\`e}s au D{\'E}fi Fouille de Textes (DEFT) 2019. Il d{\'e}taille en particulier deux approches propos{\'e}es pour les t{\^a}ches li{\'e}es {\`a} (1) l`indexation et {\`a} (2) la similarit{\'e} de documents. Ces m{\'e}thodes reposent sur des techniques robustes et {\'e}prouv{\'e}es du domaine de la Recherche d`Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont {\'e}t{\'e} adapt{\'e}es {\`a} la nature sp{\'e}cifique du corpus (biom{\'e}dical/clinique) et coupl{\'e}es {\`a} des m{\'e}canismes d{\'e}velopp{\'e}s pour r{\'e}pondre aux sp{\'e}cificit{\'e}s des t{\^a}ches trait{\'e}es. Pour la t{\^a}che 1, nous proposons une m{\'e}thode d`indexation par extraction appliqu{\'e}e sur une version normalis{\'e}e du corpus (MAP de 0,48 {\`a} l'{\'e}valuation) ; les sp{\'e}cificit{\'e}s de la phase de normalisation seront en particulier d{\'e}taill{\'e}es. Pour la t{\^a}che 2, au-del{\`a} de la pr{\'e}sentation de l`approche propos{\'e}e bas{\'e}e sur l'{\'e}valuation de similarit{\'e}s sur des repr{\'e}sentations de documents (score de 0,91 {\`a} l'{\'e}valuation), nous proposons une {\'e}tude comparative de l`impact des choix de la distance et de la mani{\`e}re de repr{\'e}senter les textes sur la performance de l`approche.
Indexation et appariements de documents cliniques pour le Deft 2019 (Indexing and pairing texts of the medical domain ) (2019)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons nos m{\'e}thodes pour les t{\^a}ches d`indexation et d`appariements du D{\'e}fi Fouile de Textes (Deft) 2019. Pour la ta{\^{c}}he d`indexation nous avons test{\'e} deux m{\'e}thodes, une fond{\'e}e sur l`appariemetn pr{\'e}alable des documents du jeu de tset avec les documents du jeu d`entra{\^i}nement et une autre m{\'e}thode fond{\'e}e sur l`annotation terminologique. Ces m{\'e}thodes ont malheureusement offert des r{\'e}sultats assez faible. Pour la t{\^a}che d`appariement, nous avons d{\'e}vellop{\'e} une m{\'e}thode sans apprentissage fond{\'e}e sur des similarit{\'e}s de cha{\^i}nes de caract{\`e}res ainsi qu`une m{\'e}thode exploitant des r{\'e}seaux siamois. L{\`a} encore les r{\'e}sultats ont {\'e}t{\'e} plut{\^o}t d{\'e}cevant m{\^e}me si la m{\'e}thode non supervis{\'e}e atteint un score plut{\^o}t honorable pour une m{\'e}thode non-supervis{\'e}e : 62{\%} .
DeFT 2019 : Auto-encodeurs, Gradient Boosting et combinaisons de mod\`eles pour l`identification automatique de mots-cl\'es. Participation de l'\'equipe TALN du LS2N (Autoencoders, gradient boosting and ensemble systems for automatic keyphrase assignment : The LS2N team participation`s in the 2019 edition of DeFT) (2019)

Nous pr{\'e}sentons dans cet article la participation de l'{\'e}quipe TALN du LS2N {\`a} la t{\^a}che d`indexation de cas cliniques (t{\^a}che 1). Nous proposons deux syst{\`e}mes permettant d`identifier, dans la liste de mots-cl{\'e}s fournie, les mots-cl{\'e}s correspondant {\`a} un couple cas clinique/discussion, ainsi qu`un classifieur entra{\^i}n{\'e} sur la combinaison des sorties des deux syst{\`e}mes. Nous pr{\'e}senterons dans le d{\'e}tail les descripteurs utilis{\'e}s pour repr{\'e}senter les mots-cl{\'e}s ainsi que leur impact sur nos syst{\`e}mes de classification.
Qwant Research @DEFT 2019 : appariement de documents et extraction d`informations \`a partir de cas cliniques (Document matching and information retrieval using clinical cases) (2019)

Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons la participation de Qwant Research aux t{\^a}ches 2 et 3 de l'{\'e}dition 2019 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT) portant sur l`analyse de documents cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais. La t{\^a}che 2 est une t{\^a}che de similarit{\'e} s{\'e}mantique qui demande d`apparier cas cliniques et discussions m{\'e}dicales. Pour r{\'e}soudre cette t{\^a}che, nous proposons une approche reposant sur des mod{\`e}les de langue et {\'e}valuons l`impact de diff{\'e}rents pr{\'e}-traitements et de diff{\'e}rentes techniques d`appariement sur les r{\'e}sultats. Pour la t{\^a}che 3, nous avons d{\'e}velopp{\'e} un syst{\`e}me d`extraction d`information qui produit des r{\'e}sultats encourageants en termes de pr{\'e}cision. Nous avons exp{\'e}riment{\'e} deux approches diff{\'e}rentes, l`une se fondant exclusivement sur l`utilisation de r{\'e}seaux de neurones pour traiter la t{\^a}che, l`autre reposant sur l`exploitation des informations linguistiques issues d`une analyse syntaxique.
Aprentissage non-supervis\'e pour l`appariement et l'\'etiquetage de cas cliniques en fran\ccais - DEFT2019 (Unsupervised learning for matching and labelling of French clinical cases - DEFT2019 ) (2019)

Nous pr{\'e}sentons le syst{\`e}me utilis{\'e} par l'{\'e}quipe Synapse/IRIT dans la comp{\'e}tition DEFT2019 portant sur deux t{\^a}ches li{\'e}es {\`a} des cas cliniques r{\'e}dig{\'e}s en fran{\c{c}}ais : l`une d`appariement entre des cas cliniques et des discussions, l`autre d`extraction de mots-clefs. Une des particularit{\'e} est l`emploi d`apprentissage non-supervis{\'e} sur les deux t{\^a}ches, sur un corpus construit sp{\'e}cifiquement pour le domaine m{\'e}dical en fran{\c{c}}ais
Indexation et appariement de documents cliniques avec le mod\`ele vectoriel (Indexing and matching clinical documents using the vector space model) (2019)

Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons les m{\'e}thodes que nous avons d{\'e}velopp{\'e}es pour participer aux t{\^a}ches 1 et 2 de l'{\'e}dition 2019 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT 2019). Pour la premi{\`e}re t{\^a}che, qui s`int{\'e}resse {\`a} l`indexation de cas cliniques, une m{\'e}thode utilisant la pond{\'e}ration TF-IDF (term frequency {--} inverse document frequency) a {\'e}t{\'e} propos{\'e}e. Quant {\`a} la seconde t{\^a}che, la m{\'e}thode propos{\'e}e repose sur le mod{\`e}le vectoriel pour apparier des discussions aux cas cliniques correspondants ; pour cela, le cosinus est utilis{\'e} comme mesure de similarit{\'e}. L`indexation s{\'e}mantique latente (latent semantic indexing {--} LSI) est {\'e}galement exp{\'e}riment{\'e}e pour {\'e}tendre cette m{\'e}thode. Pour chaque m{\'e}thode, diff{\'e}rentes configurations ont {\'e}t{\'e} test{\'e}es et {\'e}valu{\'e}es sur les donn{\'e}es de test du DEFT 2019.
Terminology systematization for Cybersecurity domain in Italian Language (2019)

This paper aims at presenting the first steps to improve the quality of the first draft of an Italian thesaurus for Cybersecurity terminology that has been realized for a specific project activity in collaboration with CybersecurityLab at Informatics and Telematics Institute (IIT) of the National Council of Research (CNR) in Italy. In particular, the paper will focus, first, on the terminological knowledge base built to retrieve the most representative candidate terms of Cybersecurity domain in Italian language, giving examples of the main gold standard repositories that have been used to build this semantic tool. Attention will be then given to the methodology and software employed to configure a system of NLP rules to get the desired semantic results and to proceed with the enhancement of the candidate terms selection which are meant to be inserted in the controlled vocabulary.
Identification des cat\'egories de relations aliment-m\'edicament (Identification of categories of food-drug relations) (2019)

Les interactions aliment-m{\'e}dicament se produisent lorsque des aliments et des m{\'e}dicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut {\^e}tre consid{\'e}r{\'e}e comme une t{\^a}che d`extraction de relation {\`a} l`aide de 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 une approche efficace pour regrouper des relations partageant une repr{\'e}sentation similaire en groupes et r{\'e}duire le manque d`exemples. Notre approche am{\'e}liore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une m{\'e}thode de regroupement intuitive bas{\'e}e sur la d{\'e}finition des types de relation et un apprentissage non supervis{\'e} bas{\'e} sur les instances de chaque type de relation.
Terminology-based Text Embedding for Computing Document Similarities on Technical Content (2019)

We propose in this paper a new, hybrid document embedding approach in order to address the problem of document similarities with respect to the technical content. To do so, we employ a state-of-the-art graph techniques to first extract the keyphrases (composite keywords) of documents and, then, use them to score the sentences. Using the ranked sentences, we propose two approaches to embed documents and show their performances with respect to two baselines. With domain expert annotations, we illustrate that the proposed methods can find more relevant documents and outperform the baselines up to 27{\%} in terms of NDCG.
Exploiter un r\'eseau lexico-s\'emantique pour la construction d`ontologie (Lexical Semantic Network Use for Ontology Building ) (2019)

Dans le pr{\'e}sent article nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`exploitation des ressources de connaissance lexicos{\'e}mantiques dans le cadre de la construction et de l`enrichissement d`ontologie. En effet, la construction d`ontologie est souvent men{\'e}e de mani{\`e}re descendante o{\`u} ses concepts de haut niveau sont d{\'e}finis pour ensuite {\^e}tre sp{\'e}cifi{\'e}s sur la base d`un consensus entre les experts humains. Nous explorons une technique d`utilisation des r{\'e}seaux lexico-s{\'e}mantiques (RLS) multilingue et monolingue pour enrichir une ontologie existante. Cette technique vise {\`a} r{\'e}duire l`effort humain n{\'e}cessaire {\`a} la localisation ou {\`a} l`enrichissement d`une ontologie.
Entropic characterisation of termino-conceptual structure : A preliminary study (2019)

Terms represent concepts, which consist of conceptual characteristics. In actual concept-term formation, which is done by researchers, the process is in reverse: conceptual elements/characteristics are consolidated to form concepts, which are represented by terms. As concepts do not exist on the fly, what we may call termino-conceptual system provides scaffolding in this process. Terminologists, both in practice and in research, do not only collect and list terms but also analyse, describe and define terms and systematise terminologies. To carry out these tasks, terminologists must refer to conceptual systems, to the extent that they contribute to systematising terminologies; terminologists thus also deal with the sphere of termino-conceptual system. In this paper, we consolidate the status of termino-conceptual sphere and propose a way to characterise the structure of termino-conceptual system by using entropy. The entropic characterisation of English terminologies of six domain, i.e. agriculture, botany, chemistry, computer science, physics and psychology are presented.
TemPO : towards a conceptualisation of pathology in speech and language therapy (2019)
The IWSLT 2019 Evaluation Campaign (2019)

The IWSLT 2019 evaluation campaign featured three tasks: speech translation of (i) TED talks and (ii) How2 instructional videos from English into German and Portuguese, and (iii) text translation of TED talks from English into Czech. For the first two tasks we encouraged submissions of end- to-end speech-to-text systems, and for the second task participants could also use the video as additional input. We received submissions by 12 research teams. This overview provides detailed descriptions of the data and evaluation conditions of each task and reports results of the participating systems.
OPPO NMT System for IWSLT 2019 (2019)

This paper illustrates the OPPO`s submission for IWSLT2019 text translation task Our system is based on Transformer architecture. Besides, we also study the effect of model ensembling. On the devsets of IWSLT 2019, the BLEU of our system reaches 19.94.
The IWSLT 2019 KIT Speech Translation System (2019)

This paper describes KIT`s submission to the IWSLT 2019 Speech Translation task on two sub-tasks corresponding to two different datasets. We investigate different end-to-end architectures for the speech recognition module, including our new transformer-based architectures. Overall, our modules in the pipe-line are based on the transformer architecture which has recently achieved great results in various fields. In our systems, using transformer is also advantageous compared to traditional hybrid systems in term of simplicity while still having competent results.
ESPnet How2 Speech Translation System for IWSLT 2019: Pre-training, Knowledge Distillation, and Going Deeper (2019)

This paper describes the ESPnet submissions to the How2 Speech Translation task at IWSLT2019. In this year, we mainly build our systems based on Transformer architectures in all tasks and focus on the end-to-end speech translation (E2E-ST). We first compare RNN-based models and Transformer, and then confirm Transformer models significantly and consistently outperform RNN models in all tasks and corpora. Next, we investigate pre-training of E2E-ST models with the ASR and MT tasks. On top of the pre-training, we further explore knowledge distillation from the NMT model and the deeper speech encoder, and confirm drastic improvements over the baseline model. All of our codes are publicly available in ESPnet.
ON-TRAC Consortium End-to-End Speech Translation Systems for the IWSLT 2019 Shared Task (2019)

This paper describes the ON-TRAC Consortium translation systems developed for the end-to-end model task of IWSLT Evaluation 2019 for the English{\textrightarrow} Portuguese language pair. ON-TRAC Consortium is composed of researchers from three French academic laboratories: LIA (Avignon Universit{\'e}), LIG (Universit{\'e} Grenoble Alpes), and LIUM (Le Mans Universit{\'e}). A single end-to-end model built as a neural encoder-decoder architecture with attention mechanism was used for two primary submissions corresponding to the two EN-PT evaluations sets: (1) TED (MuST-C) and (2) How2. In this paper, we notably investigate impact of pooling heterogeneous corpora for training, impact of target tokenization (characters or BPEs), impact of speech input segmentation and we also compare our best end-to-end model (BLEU of 26.91 on MuST-C and 43.82 on How2 validation sets) to a pipeline (ASR+MT) approach.
Transformer-based Cascaded Multimodal Speech Translation (2019)

This paper describes the cascaded multimodal speech translation systems developed by Imperial College London for the IWSLT 2019 evaluation campaign. The architecture consists of an automatic speech recognition (ASR) system followed by a Transformer-based multimodal machine translation (MMT) system. While the ASR component is identical across the experiments, the MMT model varies in terms of the way of integrating the visual context (simple conditioning vs. attention), the type of visual features exploited (pooled, convolutional, action categories) and the underlying architecture. For the latter, we explore both the canonical transformer and its deliberation version with additive and cascade variants which differ in how they integrate the textual attention. Upon conducting extensive experiments, we found that (i) the explored visual integration schemes often harm the translation performance for the transformer and additive deliberation, but considerably improve the cascade deliberation; (ii) the transformer and cascade deliberation integrate the visual modality better than the additive deliberation, as shown by the incongruence analysis.
End-to-end Speech Translation System Description of LIT for IWSLT 2019 (2019)

This paper describes our end-to-end speech translation system for the speech translation task of lectures and TED talks from English to German for IWSLT Evaluation 2019. We propose layer-tied self-attention for end-to-end speech translation. Our method takes advantage of sharing weights of speech encoder and text decoder. The representation of source speech and the representation of target text are coordinated layer by layer, so that the speech and text can learn a better alignment during the training procedure. We also adopt data augmentation to enhance the parallel speech-text corpus. The En-De experimental results show that our best model achieves 17.68 on tst2015. Our ASR achieves WER of 6.6{\%} on TED-LIUM test set. The En-Pt model can achieve about 11.83 on the MuST-C dev set.
Domain Adaptation of Document-Level NMT in IWSLT19 (2019)

We describe our four NMT systems submitted to the IWSLT19 shared task in English{\textrightarrow}Czech text-to-text translation of TED talks. The goal of this study is to understand the interactions between document-level NMT and domain adaptation. All our systems are based on the Transformer model implemented in the Tensor2Tensor framework. Two of the systems serve as baselines, which are not adapted to the TED talks domain: SENTBASE is trained on single sen- tences, DOCBASE on multi-sentence (document-level) sequences. The other two submitted systems are adapted to TED talks: SENTFINE is fine-tuned on single sentences, DOCFINE is fine-tuned on multi-sentence sequences. We present both automatic-metrics evaluation and manual analysis of the translation quality, focusing on the differences between the four systems.
Samsung and University of Edinburgh`s System for the IWSLT 2019 (2019)

This paper describes the joint submission to the IWSLT 2019 English to Czech task by Samsung RD Institute, Poland, and the University of Edinburgh. Our submission was ultimately produced by combining four Transformer systems through a mixture of ensembling and reranking.