ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
R\'eduction des r\'ep\'etitions dans la Traduction Automatique Neuronale (2024)

Actuellement, de nombreux syst{\`e}mes TAL utilisent des d{\'e}codeurs neuronaux pour la g{\'e}n{\'e}ration de textes, qui font preuve d`une capacit{\'e} impressionnante {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des textes approchant les niveaux de fluidit{\'e} humaine. Toutefois, dans le cas des r{\'e}seaux de traduction automatique, ils sont souvent confront{\'e}s {\`a} la production de contenu r{\'e}p{\'e}titif, {\'e}galement connu sous le nom de diction r{\'e}p{\'e}titive ou de r{\'e}p{\'e}tition de mots, un aspect pour lequel ils n`ont pas {\'e}t{\'e} explicitement entra{\^i}n{\'e}s. Bien que cela ne soit pas intrins{\`e}quement n{\'e}gatif, cette r{\'e}p{\'e}tition peut rendre l'{\'e}criture monotone ou maladroite si elle n`est pas utilis{\'e}e intentionnellement pour l`emphase ou des fins stylistiques. La r{\'e}p{\'e}tition de mots a {\'e}t{\'e} trait{\'e}e par des m{\'e}thodes post-hoc pendant l`inf{\'e}rence, contraignant le r{\'e}seau {\`a} examiner des hypoth{\`e}ses auxquelles le syst{\`e}me avait initialement attribu{\'e} une plus faible probabilit{\'e}. Dans cet article, nous impl{\'e}mentons une m{\'e}thode qui consiste {\`a} p{\'e}naliser les r{\'e}p{\'e}titions lors de l`apprentissage et qui s`inspire des principes du label smoothing. Conform{\'e}ment {\`a} cette m{\'e}thode, nous modifions la distribution de la v{\'e}rit{\'e} terrain afin d`orienter le mod{\`e}le de mani{\`e}re {\`a} d{\'e}courager ces r{\'e}p{\'e}titions. Les r{\'e}sultats de nos exp{\'e}riences montrent que les m{\'e}thodes propos{\'e}es permettent de contr{\^o}ler le probl{\`e}me de la r{\'e}p{\'e}tition dans les moteurs neuronaux de traduction automatique sans compromis en termes d`efficacit{\'e} ou de qualit{\'e} des traductions.
R\'egression logistique parcimonieuse pour l`extraction automatique de r\`egles de grammaire (2024)

Nous proposons une nouvelle approche pour extraire et explorer des motifs grammaticaux {\`a} partir de corpus arbor{\'e}s, dans le but de construire des r{\`e}gles de grammaire syntaxique. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous nous int{\'e}ressons {\`a} deux ph{\'e}nom{\`e}nes linguistiques, l`accord et l`ordre des mots, en utilisant un espace de recherche {\'e}tendu et en accordant une attention particuli{\`e}re au classement des r{\`e}gles. Pour cela, nous utilisons un classifieur lin{\'e}aire entra{\^i}n{\'e} avec une p{\'e}nalisation L1 pour identifier les caract{\'e}ristiques les plus saillantes. Nous associons ensuite des informations quantitatives {\`a} chaque r{\`e}gle. Notre m{\'e}thode permet de d{\'e}couvrir des r{\`e}gles de diff{\'e}rentes granularit{\'e}s, certaines connues et d`autres moins. Dans ce travail, nous nous int{\'e}ressons aux r{\`e}gles issues d`un corpus du fran{\c{c}}ais.
SEC : contexte \'emotionnel phrastique int\'egr\'e pour la reconnaissance \'emotionnelle efficiente dans la conversation (2024)

L`essor des mod{\`e}les d`apprentissage profond a apport{\'e} une contribution significative {\`a} la reconnaissance des {\'e}motions dans les conversations (ERC). Cependant, cette t{\^a}che reste un d{\'e}fi important en raison de la pluralit{\'e} et de la subjectivit{\'e} des {\'e}motions humaines. Les travaux ant{\'e}rieurs sur l`ERC fournissent des mod{\`e}les pr{\'e}dictifs utilisant principalement des repr{\'e}sentations de la conversation bas{\'e}es sur des graphes. Dans ce travail, nous proposons une fa{\c{c}}on de mod{\'e}liser le contexte conversationnel que nous incorporons {\`a} une strat{\'e}gie d`apprentissage de m{\'e}trique, avec un processus en deux {\'e}tapes. Cela permet d`effectuer l`ERC dans un sc{\'e}nario de classification flexible et d`obtenir un mod{\`e}le l{\'e}ger et efficace. En utilisant l`apprentissage de m{\'e}trique {\`a} travers une architecture de r{\'e}seau siamois, nous obtenons un score de macroF1 de 57,71 pour la classification des {\'e}motions dans les conversations sur le jeu de donn{\'e}es DailyDialog, ce qui surpasse les travaux connexes. Ce r{\'e}sultat {\'e}tat-de-l`art est prometteur en ce qui concerne l`utilisation de l`apprentissage de m{\'e}trique pour la reconnaissance des {\'e}motions, mais est perfectible au regard du microF1 obtenu.
Une approche par graphe pour l`analyse syntaxique en d\'ependances de bout en bout de la parole (2024)

Effectuer l`analyse syntaxique du signal audio {--}plut{\^o}t que de passer par des transcriptions de l`audio{--} est une tache r{\'e}cemment propos{\'e}e par Pupier et al. (2022), dans le but d`incorporer de l`information prosodique dans le mod{\`e}le d`analyse syntaxique et de passer outre les limitations d`une approche cascade qui consisterait {\`a} utiliser un syst{\`e}me de reconnaissance de la parole (RAP) puis un analyseur syntaxique. Dans cet article, nous effectuons un ensemble d`exp{\'e}riences visant {\`a} comparer les performances de deux familles d`analyseurs syntaxiques (i) l`approche par graphe (ii) la r{\'e}duction {\`a} une t{\^a}che d'{\'e}tiquetage de s{\'e}quence ; directement sur la parole. Nous {\'e}valuons notre approche sur un corpus arbor{\'e} du Fran{\c{c}}ais parl{\'e}. Nous montrons que (i) l`approche par graphe obtient de meilleurs r{\'e}sultats globalement (ii) effectuer l`analyse syntaxique directement depuis la parole obtient de meilleurs r{\'e}sultats qu`une approche par cascade de syst{\`e}mes, malgr{\'e} 30 de param{\`e}tre en moins
Vers la traduction automatique des n\'eologismes scientifiques (2024)

La recherche scientifique d{\'e}couvre et invente continuellement de nouveaux concepts qui sont alors d{\'e}sign{\'e}s par de nouveaux termes, des n{\'e}ologismes, ou n{\'e}onymes dans ce contexte. Puisque les publications se font tr{\`e}s majoritairement en anglais, diffuser ces nouvelles connaissances en fran{\c{c}}ais demande souvent de traduire ces termes, afin d'{\'e}viter de multiplier les anglicismes qui sont moins facilement compr{\'e}hensibles pour le grand public. Nous proposons d`explorer cette t{\^a}che {\`a} partir de deux th{\'e}saurus en exploitant la d{\'e}finition du terme afin de le traduire plus fid{\`e}lement. Pour ce faire, nous explorons les capacit{\'e}s de deux grands mod{\`e}les de langue multilingues, BLOOM et CroissantLLM, qui parviennent {\`a} traduire des n{\'e}ologismes scientifiques dans une certaine mesure. Nous montrons notamment qu`ils utilisent souvent des proc{\'e}d{\'e}s morphosyntaxiques appropri{\'e}s mais sont limit{\'e}s par la segmentation en unit{\'e}s sous-lexicales et biais{\'e}s par la fr{\'e}quence d`occurrences des termes ainsi que par des similarit{\'e}s de surface entre l`anglais et le fran{\c{c}}ais.
WikiFactDiff: Un Grand jeu de donn\'ees R\'ealiste et Temporellement Adaptable pour la Mise \`a Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Mod\`eles de Langue Causaux (2024)

La factualit{\'e} des mod{\`e}les de langue se d{\'e}grade avec le temps puisque les {\'e}v{\'e}nements post{\'e}rieurs {\`a} leur entra{\^i}nement leur sont inconnus. Une fa{\c{c}}on de maintenir ces mod{\`e}les {\`a} jour pourrait {\^e}tre la mise {\`a} jour factuelle {\`a} l'{\'e}chelle de faits atomiques. Pour {\'e}tudier cette t{\^a}che, nous pr{\'e}sentons WikiFactDiff, un jeu de donn{\'e}es qui repr{\'e}sente les changements survenus entre deux dates sous la forme d`un ensemble de faits simples, sous format RDF, divis{\'e}s en trois cat{\'e}gories : les faits {\`a} apprendre, les faits {\`a} conserver et les faits obsol{\`e}tes. Ces faits sont verbalis{\'e}s afin de permettre l`ex{\'e}cution des algorithmes de mise {\`a} jour et leur {\'e}valuation, qui est pr{\'e}sent{\'e}e dans ce document. Contrairement aux jeux de donn{\'e}es existants, WikiFactDiff repr{\'e}sente un cadre de mise {\`a} jour r{\'e}aliste qui implique divers sc{\'e}narios, notamment les remplacements de faits, leur archivage et l`insertion de nouvelles entit{\'e}s.
Adaptation des mod\`eles de langue \`a des domaines de sp\'ecialit\'e par un masquage s\'electif fond\'e sur le genre et les caract\'eristiques th\'ematiques (2024)

Les mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s ont permis de r{\'e}aliser des avanc{\'e}es significatives dans diverses t{\^a}ches de traitement automatique du langage naturel (TALN).Une des caract{\'e}ristiques des mod{\`e}les reposant sur une architecture Transformeur concerne la strat{\'e}gie de masquage utilis{\'e}e pour capturer les relations syntaxiques et s{\'e}mantiques inh{\'e}rentes {\`a} une langue. Dans les architectures de type encodeur, comme par exemple BERT, les mots {\`a} masquer sont choisis al{\'e}atoirement. Cette strat{\'e}gie ne tient n{\'e}anmoins pas compte des caract{\'e}ristiques linguistiques sp{\'e}cifiques {\`a} un domaine.Dans ce travail, nous proposons de r{\'e}aliser un masquage s{\'e}lectif des mots en fonction de leur saillance th{\'e}matique dans les documents dans lesquels ils se produisent et de leur sp{\'e}cificit{\'e} au genre de document.Les performances des mod{\`e}les r{\'e}sultant d`un pr{\'e}-entra{\^i}nement continu dans le domaine juridique soulignent l`efficacit{\'e} de notre approche sur le benchmark LexGLUE en langue anglaise.
Am\'eliorer la traduction au niveau du document gr\^ace au sur-echantillage n\'egatif et au masquage cibl\'e (2024)

Ces travaux visent {\`a} am{\'e}liorer les capacit{\'e}s des syst{\`e}mes de traduction automatique {\`a} tenir compte du contexte dans lequel se trouve la phrase source, et donc, ultimement, {\`a} am{\'e}liorer les performances globales des syst{\`e}mes de traduction automatique. L`approche que nous proposons repose uniquement sur les donn{\'e}es et la mani{\`e}re dont elles sont fournies au mod{\`e}le durant l`entra{\^i}nement et est compl{\`e}tement agnostique de l`architecture du mod{\`e}le. Nous montrons que les performances des mod{\`e}les de traduction, sur la paire en-fr, peuvent {\^e}tre am{\'e}lior{\'e}es simplement en fournissant des donn{\'e}es plus pertinentes vis-{\`a}-vis de la t{\^a}che cible, et ce sans modifier ni complexifier les architectures existantes, en particulier l`architecture Transformer couramment utilis{\'e}e par les syst{\`e}mes de TAL modernes. Pour ce faire, nous pr{\'e}sentons deux strat{\'e}gies d`augmentation de donn{\'e}es (sur-{\'e}chantillonnage n{\'e}gatif et masquage cibl{\'e}) con{\c{c}}ues pour inciter le mod{\`e}le {\`a} s`appuyer sur le contexte. Nous montrons, au travers de m{\'e}triques appropri{\'e}es, que ces m{\'e}thodes permettent d`am{\'e}liorer les performances des syst{\`e}mes de traduction sans pour autant modifier ni l`architecture du mod{\`e}le, ni le processus d`entra{\^i}nement.
Am\'eliorer les mod\`eles de langue pour l`analyse des \'emotions : perspectives venant des sciences cognitives (2024)

Nous proposons d`exploiter les recherches en sciences cognitives sur les {\'e}motions et la communication pour am{\'e}liorer les mod{\`e}les de langue pour l`analyse des {\'e}motions. Tout d`abord, nous pr{\'e}sentons les principales th{\'e}ories des {\'e}motions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous pr{\'e}sentons les principales m{\'e}thodes d`annotation des {\'e}motions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les th{\'e}ories psychologiques. Nous pr{\'e}sentons aussi les deux principaux types d`analyses de la communication des {\'e}motions en pragmatique cognitive. Enfin, en s`appuyant sur les recherches en sciences cognitives pr{\'e}sent{\'e}es, nous proposons des pistes pour am{\'e}liorer les mod{\`e}les de langue pour l`analyse des {\'e}motions. Nous sugg{\'e}rons que ces recherches ouvrent la voie {\`a} la construction de nouveaux sch{\'e}mas d`annotation et d`un possible benchmark pour la compr{\'e}hension {\'e}motionnelle, prenant en compte diff{\'e}rentes facettes de l'{\'e}motion et de la communication chez l`humain.
Analyse de la perception de l`offre INTERCIT\'ES de jour : Classification multi-\'etiquettes des \'emotions dans les tweets (2024)

La Direction Marketing de SNCF Voyageurs INTERCIT{\'E}S souhaite am{\'e}liorer l`exp{\'e}rience des voyageurs en proc{\'e}dant {\`a} l`analyse automatique de la perception de son offre {\`a} travers les ressentis partag{\'e}s sur les r{\'e}seaux sociaux. L`un des axes de notre recherche se focalise sur la d{\'e}tection des {\'e}motions en multi-{\'e}tiquettes qui traduisent cette perception. Pour accomplir cette t{\^a}che, nous ajustons tout d`abord un mod{\`e}le de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} {\`a} l`aide d`un corpus pr{\'e}alablement annot{\'e} en {\'e}motions, puis nous le sp{\'e}cialisons sur notre corpus, ax{\'e} sur le contexte ferroviaire d`INTERCIT{\'E}S. Notre approche obtient un F1-Micro score de 0,55, un F1-Macro score de 0,44 et une exactitude de 0,826.
Approche multit\^ache pour l`am\'elioration de la fiabilit\'e des syst\`emes de r\'esum\'e automatique de conversation (2024)

Le r{\'e}sum{\'e} de dialogue consiste {\`a} g{\'e}n{\'e}rer un r{\'e}sum{\'e} bref et coh{\'e}rent d`une conversation ou d`un dialogue entre deux ou plusieurs locuteurs. M{\^e}me si les mod{\`e}les de langue les plus r{\'e}cents ont permis des progr{\`e}s remarquables dans ce domaine, g{\'e}n{\'e}rer un r{\'e}sum{\'e} fid{\`e}le au dialogue de d{\'e}part reste un d{\'e}fi car cela n{\'e}cessite de prendre en compte l`interaction entre les locuteurs pour conserver les informations les plus pertinentes du dialogue. Nous nous pla{\c{c}}ons dans le cadre des dialogues humain-humain avec but. Ce cadre nous permet d`int{\'e}grer des informations relatives {\`a} la t{\^a}che dans le cadre du r{\'e}sum{\'e} de dialogue afin d`aider le syst{\`e}me {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des r{\'e}sum{\'e}s plus fid{\`e}les s{\'e}mantiquement. Nous {\'e}valuons dans cette {\'e}tude des approches multit{\^a}ches permettant de lier la t{\^a}che de r{\'e}sum{\'e} {\`a} des t{\^a}ches de compr{\'e}hension du langage comme la d{\'e}tection de motifs d`appels. Les informations li{\'e}es {\`a} la t{\^a}che nous permettent {\'e}galement de proposer des nouvelles m{\'e}thodes de s{\'e}lection de r{\'e}sum{\'e}s bas{\'e}es sur l`analyse s{\'e}mantique du dialogue ainsi que des m{\'e}triques d'{\'e}valuation bas{\'e}es {\'e}galement sur cette m{\^e}me analyse. Nous avons test{\'e} ces m{\'e}thodes sur DECODA, un corpus fran{\c{c}}ais de dialogue collect{\'e} dans le centre d`appel de la RATP entre des usagers et des t{\'e}l{\'e}conseillers. Nous montrons que l`ajout d`informations li{\'e}es {\`a} la t{\^a}che augmente la fiabilit{\'e} des r{\'e}sum{\'e}s g{\'e}n{\'e}r{\'e}s.
Auto-correction et oracle dynamique : certains effets n`apparaissent qu'\`a taille r\'eduite (2024)

Nous {\'e}tudions l`effet de la capacit{\'e} d`auto-correction, de l`utilisation d`un oracle dynamique et de la taille du mod{\`e}le, sur la performance d`un analyseur joint (morpho)syntaxe/s{\'e}mantique. Nous montrons qu`avec un mod{\`e}le de taille r{\'e}duite, la possibilit{\'e} d`auto-correction est nuisible en s{\'e}mantique mais b{\'e}n{\'e}fique en syntaxe, tandis que l`utilisation d`un oracle dynamique augmente la performance en s{\'e}mantique. Nous constatons {\'e}galement que ces effets sont souvent att{\'e}nu{\'e}s pour des mod{\`e}les de taille plus importante.
Construction d`une mesure de similarit\'e th\'ematique non supervis\'ee pour les conversations (2024)

La structure th{\'e}matique d`une conversation repr{\'e}sente la mani{\`e}re dont l`interaction est organis{\'e}e {\`a} un niveau plus global que le strict encha{\^i}nement des interventions. Elle permet de comprendre comment la coh{\'e}rence est maintenue sur le temps de l'{\'e}change. La cr{\'e}ation d`une mesure de similarit{\'e} th{\'e}matique qui donne un score de similarit{\'e} {\`a} deux {\'e}nonc{\'e}s du point de vue th{\'e}matique pourrait nous permettre de produire et d`analyser ces structures. Nous entra{\^i}nons une mesure non supervis{\'e}e, bas{\'e}e sur le mod{\`e}le BERT avec pr{\'e}diction de la phrase suivante, sur des conversations Reddit. La structure de Reddit nous fournit diff{\'e}rents niveaux de proximit{\'e} de coh{\'e}rence entre des paires de messages, ce qui nous permet d`entra{\^i}ner notre mod{\`e}le avec une fonction de perte bas{\'e}e sur des comparaisons plut{\^o}t que sur des valeurs num{\'e}riques attendues a priori. Cette mesure nous permet de trouver des ensembles d`interventions localement coh{\'e}rents dans nos conversations Reddit, mais aussi de mesurer la variabilit{\'e} en termes de th{\`e}me tout au long d`une conversation.
De nouvelles m\'ethodes pour l`exploration de l`interface syntaxe-prosodie : un treebank intonosyntaxique et un syst\`eme de synth\`ese pour le pidgin nig\'erian (2024)

Cet article pr{\'e}sente deux ressources r{\'e}cemment d{\'e}velopp{\'e}es pour explorer l`interface prosodie-syntaxe en pidgin nig{\'e}rian, une langue {\`a} faibles ressources d`Afrique de l`Ouest. La premi{\`e}re est un treebank intonosyntaxique dans laquelle chaque token est associ{\'e} {\`a} une s{\'e}rie de caract{\'e}ristiques prosodiques au niveau de la syllabe, ce qui permet d`analyser diverses structures syntaxiques et prosodiques en utilisant une m{\^e}me interface. La seconde est un syst{\`e}me de synth{\`e}se de la parole entra{\^i}n{\'e} sur le m{\^e}me ensemble de donn{\'e}es, con{\c{c}}u pour permettre un contr{\^o}le direct sur les contours intonatifs de la parole g{\'e}n{\'e}r{\'e}e. Cet outil a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} pour nous permettre de tester les hypoth{\`e}ses formul{\'e}es {\`a} partir de l`exploration du treebank. Cet article est largement une adaptation de deux publications r{\'e}centes pr{\'e}sentant chaque outil, avec un accent sur leur interconnexion dans notre recherche en cours.
\'Etude des facteurs de complexit\'e des mod\`eles de langage dans une t\^ache de compr\'ehension de lecture \`a l`aide d`une exp\'erience contr\^ol\'ee s\'emantiquement (2024)

Cet article propose une m{\'e}thodologie pour identifier les facteurs de complexit{\'e} inh{\'e}rents aux t{\^a}ches de traitement automatique du langage (TAL), ind{\'e}pendamment de la dimension des mod{\`e}les. Il montre que la performance inf{\'e}rieure de certains exemples est attribuable {\`a} des facteurs de complexit{\'e}s sp{\'e}cifiques. Plut{\^o}t que de proc{\'e}der {\`a} des {\'e}valuations g{\'e}n{\'e}rales, nous pr{\'e}conisons des {\'e}valuations restreintes portant sur des t{\^a}ches, des ensembles de donn{\'e}es et des langues sp{\'e}cifiques, d{\'e}crites de mani{\`e}re linguistique. Appliqu{\'e}e {\`a} une t{\^a}che de compr{\'e}hension de texte via un corpus de questions-r{\'e}ponses, notre m{\'e}thode met en {\'e}vidence des facteurs de complexit{\'e} s{\'e}mantique affectant divers mod{\`e}les de tailles et d`architectures diff{\'e}rentes. En outre, nous proposons plusieurs corpus de complexit{\'e} s{\'e}mantique croissante d{\'e}riv{\'e}s de ces facteurs, avan{\c{c}}ant que l`optimisation de leur traitement d{\'e}passe la simple augmentation de la taille des mod{\`e}les.
\'Evaluation de l`apport des cha\^ines de cor\'ef\'erences pour le liage d`entit\'es (2024)

Ce travail propose de revisiter les approches de liage d`entit{\'e}s au regard de la t{\^a}che tr{\`e}s prochequ`est la r{\'e}solution de cor{\'e}f{\'e}rence. Nous observons en effet diff{\'e}rentes configurations (appuy{\'e}espar l`exemple) o{\`u} le reste de la cha{\^i}ne de cor{\'e}f{\'e}rence peut fournir des indices utiles pour am{\'e}liorerla d{\'e}sambigu{\"i}sation. Guid{\'e}s par ces motivations th{\'e}oriques, nous menons une analyse d`erreursaccompagn{\'e}e d`exp{\'e}riences oracles qui confirment le potentiel de strat{\'e}gies de combinaison depr{\'e}dictions au sein de la cha{\^i}ne de cor{\'e}f{\'e}rence (jusqu'{\`a} 4.3 F1 sur les mentions cor{\'e}f{\'e}rentes en anglais). Nousesquissons alors une premi{\`e}re preuve de concept de combinaison par vote, en explorant diff{\'e}rentesheuristiques de pond{\'e}ration, qui apporte des gains modestes mais interpr{\'e}tables.
Extension d'AZee avec des r\`egles de production concernant les gestes non-manuels pour la langue des signes fran\ccaise (2024)

Cet article pr{\'e}sente une {\'e}tude sur les gestes non-manuels (GNM) en utilisant AZee, une approche qui permet de repr{\'e}senter formellement des discours en langue des signes (LS) et de les animer avec un signeur virtuel. Les GNM {\'e}tant essentiels en LS et donc n{\'e}cessaires {\`a} une synth{\`e}se de qualit{\'e},notre objectif est d`augmenter l`ensemble de r{\`e}gles de production AZee avec des r{\`e}gles concernant les GNM. Pour cela, nous avons appliqu{\'e} la m{\'e}thodologie permettant de trouver de nouvelles r{\`e}gles de production sur un corpus de langue des signes fran{\c{c}}aise, 40 br{\`e}ves. 23 r{\`e}gles concernant les GNM ont {\'e}t{\'e} identifi{\'e}es. Nous avons profit{\'e} de cette {\'e}tude pour ins{\'e}rer ces r{\`e}gles dans le premier corpus d`expressions AZee, qui d{\'e}crivent avec AZee les productions en LS du corpus 40 br{\`e}ves. Notre {\'e}tude donne lieu a une nouvelle version du corpus d`expressions AZee, qui comporte 533 occurrences de r{\`e}gles relatives aux GNM.
Extraction d`entit\'es nomm\'ees d\'ecrivant des cha\^ines de traitement bioinformatiques dans des articles scientifiques en anglais (2024)

Les cha{\^i}nes de traitement d`analyses de donn{\'e}es biologiques utilis{\'e}es en bioinformatique sont une solution pour la portabilit{\'e} et la reproductibilit{\'e} des analyses. Ces cha{\^i}nes figurent {\`a} la fois sous forme descriptive dans des articles scientifiques et/ou sous forme de codes dans des d{\'e}p{\^o}ts. L`identification de publications scientifiques d{\'e}crivant de nouvelles cha{\^i}nes de traitement et l`extraction de leurs informations sont des enjeux importants pour la communaut{\'e} bioinformatique. Nous proposons ici d'{\'e}tendre le corpus BioToFlow ayant trait aux articles d{\'e}crivant des cha{\^i}nes de traitement bioinformatiques et de l`utiliser pour entra{\^i}ner et {\'e}valuer des mod{\`e}les de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es bioinformatiques. Ce travail est accompagn{\'e} d`une discussion critique portant {\`a} la fois sur le processus d`annotation du corpus et sur les r{\'e}sultats de l`extraction d`entit{\'e}s.
G\'en\'eration contr\^ol\'ee de cas cliniques en fran\ccais \`a partir de donn\'ees m\'edicales structur\'ees (2024)

La g{\'e}n{\'e}ration de texte ouvre des perspectives pour pallier l`absence de corpus librement partageables dans des domaines contraints par la confidentialit{\'e}, comme le domaine m{\'e}dical. Dans cette {\'e}tude, nous comparons les performances de mod{\`e}les encodeurs-d{\'e}codeurs et d{\'e}codeurs seuls pour la g{\'e}n{\'e}ration conditionn{\'e}e de cas cliniques en fran{\c{c}}ais. Nous affinons plusieurs mod{\`e}les pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s pour chaque architecture sur des cas cliniques en fran{\c{c}}ais conditionn{\'e}s par les informations d{\'e}mographiques des patient{\textperiodcentered}es (sexe et {\^a}ge) et des {\'e}l{\'e}ments cliniques.Nous observons que les mod{\`e}les encodeur-d{\'e}codeurs sont plus facilement contr{\^o}lables que les mod{\`e}les d{\'e}codeurs seuls, mais plus co{\^u}teux {\`a} entra{\^i}ner.
L`impact de genre sur la pr\'ediction de la lisibilit\'e du texte en FLE (2024)

Cet article {\'e}tudie l`impact du genre discursif sur la pr{\'e}diction de la lisibilit{\'e} des textes en fran{\c{c}}ais langue {\'e}trang{\`e}re (FLE) {\`a} travers l`int{\'e}gration de m{\'e}ta-informations du genre discursif dans les mod{\`e}les de pr{\'e}diction de la lisibilit{\'e}. En utilisant des architectures neuronales bas{\'e}es sur CamemBERT, nous avons compar{\'e} les performances de mod{\`e}les int{\'e}grant l`information de genre {\`a} celles d`un mod{\`e}le de base ne consid{\'e}rant que le texte. Nos r{\'e}sultats r{\'e}v{\`e}lent une am{\'e}lioration modeste de l`exactitude globale lors de l`int{\'e}gration du genre, avec cependant des variations notables selon les genres sp{\'e}cifiques de textes. Cette observation semble confirmer l`importance de prendre en compte les m{\'e}ta-informations textuelles tel que le genre lors de la conception de mod{\`e}les de lisibilit{\'e} et de traiter le genre comme une information riche {\`a} laquelle le mod{\`e}le doit accorder une position pr{\'e}f{\'e}rentielle.