ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
DWIE-FR : Un nouveau jeu de donn\'ees en fran\ccais annot\'e en entit\'es nomm\'ees (2023)

Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, les contributions majeures qui ont eu lieu en apprentissage automatique supervis{\'e} ont mis en evidence la n{\'e}cessit{\'e} de disposer de grands jeux de donn{\'e}es annot{\'e}s de haute qualit{\'e}. Les recherches men{\'e}es sur la t{\^a}che de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es dans des textes en fran{\c{c}}ais font face {\`a} l`absence de jeux de donn{\'e}es annot{\'e}s {\textquotedblleft}{\`a} grande {\'e}chelle{\textquotedblright} et avec de nombreuses classes d`entit{\'e}s hi{\'e}rarchis{\'e}es. Dans cet article, nous proposons une approche pour obtenir un tel jeu de donn{\'e}es qui s`appuie sur des {\'e}tapes de traduction puis d`annotation des donn{\'e}es textuelles en anglais vers une langue cible (ici au fran{\c{c}}ais). Nous {\'e}valuons la qualit{\'e} de l`approche propos{\'e}e et mesurons les performances de quelques mod{\`e}les d`apprentissage automatique sur ces donn{\'e}es.
Evaluating the Generalization Property of Prefix-based Methods for Data-to-text Generation (2023)

Fine-tuning is the prevalent paradigm to adapt pre-trained language models to downstream tasks. Lightweight fine-tuning methods, such as prefix-tuning, only tune a small set of parameters which alleviates cost. Such methods were shown to achieve results similar to fine-tuning; however, performance can decrease when the inputs get farther from the training domain. Moreover, latest works questioned the efficiency of recent lightweight fine-tuning techniques depending on the task and the size of the model. In this paper, we propose to evaluate the generalization property of prefix-based methods depending on the size of the pre-trained language model in the multi-domain setting on data-to-text generation. We found that their performance depends heavily on the size of the model.
Auto-apprentissage et renforcement pour une analyse jointe sur donn\'ees disjointes : \'etiquetage morpho-syntaxique et analyse syntaxique (2023)

Cet article se penche sur l`utilisation de donn{\'e}es disjointes pour entra{\^i}ner un syst{\`e}me d`analyse jointe du langage naturel. Dans cette {\'e}tude exploratoire, nous entra{\^i}nons un syst{\`e}me {\`a} pr{\'e}dire un {\'e}tiquetage morpho-syntaxique et une analyse syntaxique en d{\'e}pendances {\`a} partir de phrases annot{\'e}es soit pour l`une de ces t{\^a}ches, soit pour l`autre. Deux m{\'e}thodes sont consid{\'e}r{\'e}es : l`auto-apprentissage et l`apprentissage par renforcement, pour lequel nous d{\'e}finissons une fonction de r{\'e}compense encourageant le syst{\`e}me {\`a} effectuer des pr{\'e}dictions m{\^e}me sans supervision. Nos r{\'e}sultats indiquent de bonnes performances dans le cas o{\`u} les donn{\'e}es disjointes sont issues d`un m{\^e}me domaine, mais sont moins satisfaisants dans le cas contraire. Nous identifions des limitations de notre impl{\'e}mentation actuelle et proposons en cons{\'e}quence des pistes d`am{\'e}lioration.
Quelques observations sur la notion de biais dans les mod\`eles de langue (2023)

Cet article revient sur la notion de biais dans les mod{\`e}les de langue. On montre {\`a} partir d`exemples tir{\'e}s de mod{\`e}les g{\'e}n{\'e}ratifs pour le fran{\c{c}}ais (de type GPT) qu`il est facile d`orienter, {\`a} partir de prompts pr{\'e}cis, les textes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s vers des r{\'e}sultats potentiellement probl{\'e}matiques (avec des st{\'e}r{\'e}otypes, des biais, etc.). Mais les actions {\`a} accomplir {\`a} partir de l{\`a} ne sont pas neutres : le fait de d{\'e}biaiser les mod{\`e}les a un aspect positif mais pose aussi de nombreuses questions (comment d{\'e}cider ce qu`il faut corriger ? qui peut ou doit le d{\'e}cider ? par rapport {\`a} quelle norme?). Finalement, on montre que les questions pos{\'e}es ne sont pas seulement technologiques, mais avant tout sociales, et li{\'e}es au contexte d`utilisation des applications vis{\'e}es.
\'Etat des lieux des Transformers Vision-Langage : Un \'eclairage sur les donn\'ees de pr\'e-entra\^inement (2023)

Apr{\`e}s avoir {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e}e en traitement automatique du langage, l`architecture Transformer s`est d{\'e}mocratis{\'e}e dans de nombreux domaines de l`apprentissage automatique. Elle a permis de surpasser l'{\'e}tat de l`art dans de nombreuses t{\^a}ches et a conduit {\`a} la cr{\'e}ation de tr{\`e}s grands jeux de donn{\'e}es afin d`am{\'e}liorer les performances des mod{\`e}les. En multimodalit{\'e} vision-langage, les r{\'e}sultats encourageants des Transformers favorisent la collecte de donn{\'e}es image-texte {\`a} tr{\`e}s grande {\'e}chelle. Cependant, il est difficile d'{\'e}valuer la qualit{\'e} de ces nouveaux jeux de donn{\'e}es, ainsi que leur influence sur la performance de ces mod{\`e}les, car notre compr{\'e}hension des Transformers vision-langage est encore limit{\'e}e. Nous explorons les {\'e}tudes du domaine pour mieux comprendre les processus de collecte des jeux de donn{\'e}es, les caract{\'e}ristiques de ces donn{\'e}es et leurs impacts sur les performances des mod{\`e}les.
Questionner pour expliquer: construction de liens explicites entre documents par la g\'en\'eration automatique de questions (2023)

Cette article pr{\'e}sente une m{\'e}thode d`exploration de documents bas{\'e}e sur la cr{\'e}ation d`un ensemble synth{\'e}tique de questions et de r{\'e}ponses portant sur le corpus, ensemble qui est ensuite utilis{\'e} pour {\'e}tablir des liens explicables entre les documents. Nous menons une {\'e}valuation quantitative et qualitative des questions automatiquement g{\'e}n{\'e}r{\'e}es en termes de leur forme et de leur pertinence pour l`exploration de la collection. De plus, nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude quantitative des liens obtenus gr{\^a}ce {\`a} notre m{\'e}thode sur une collection de document provenant d`archives num{\'e}ris{\'e}s.
HATS : Un jeu de donn\'ees int\'egrant la perception humaine appliqu\'ee \`a l'\'evaluation des m\'etriques de transcription de la parole (2023)

Traditionnellement, les syst{\`e}mes de reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont {\'e}valu{\'e}s sur leur capacit{\'e} {\`a} reconna{\^i}tre correctement chaque mot contenu dans un signal vocal. Dans ce contexte, la mesure du taux d`erreur-mot est la r{\'e}f{\'e}rence pour {\'e}valuer les transcriptions vocales. Plusieurs {\'e}tudes ont montr{\'e} que cette mesure est trop limit{\'e}e pour {\'e}valuer correctement un syst{\`e}me de RAP, ce qui a conduit {\`a} la proposition d`autres variantes et d`autres m{\'e}triques. Cependant, toutes ces m{\'e}triques restent orient{\'e}es {\textquotedblleft}syst{\`e}me{\textquotedblright} alors m{\^e}me que les transcriptions sont destin{\'e}es {\`a} des humains. Dans cet article, nous proposons un jeu de donn{\'e}es original annot{\'e} manuellement en termes de perception humaine des erreurs de transcription produites par divers syst{\`e}mes de RAP. Plus de 120 humains ont {\'e}t{\'e} invit{\'e}s {\`a} choisir la meilleure transcription automatique entre deux hypoth{\`e}ses. Nous {\'e}tudions la relation entre les pr{\'e}f{\'e}rences humaines et diverses mesures d'{\'e}valuation pour les syst{\`e}mes de RAP, y compris les mesures lexicales et celles fond{\'e}es sur les plongements de mots.
R\'esum\'e automatique multi-documents guid\'e par une base de r\'esum\'es similaires (2023)

Le r{\'e}sum{\'e} multi-documents est une t{\^a}che difficile en traitement automatique du langage, ayant pour objectif de r{\'e}sumer les informations de plusieurs documents. Cependant, les documents sources sont souvent insuffisants pour obtenir un r{\'e}sum{\'e} qualitatif. Nous proposons un mod{\`e}le guid{\'e} par un syst{\`e}me de recherche d`informations combin{\'e} avec une m{\'e}moire non param{\'e}trique pour la g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}sum{\'e}s. Ce mod{\`e}le r{\'e}cup{\`e}re des candidats pertinents dans une base de donn{\'e}es, puis g{\'e}n{\`e}re le r{\'e}sum{\'e} en prenant en compte les candidats avec un m{\'e}canisme de copie et les documents sources. Cette m{\'e}moire non param{\'e}trique est impl{\'e}ment{\'e}e avec la recherche approximative des plus proches voisins afin de faire des recherches dans de grandes bases de donn{\'e}es. Notre m{\'e}thode est {\'e}valu{\'e} sur le jeu de donn{\'e}es MultiXScience qui regroupe des articles scientifiques. Enfin, nous discutons de nos r{\'e}sultats et des orientations possibles pour de futurs travaux.
Traduction \`a base d`exemples du texte vers une repr\'esentation hi\'erarchique de la langue des signes (2023)

Cet article pr{\'e}sente une exp{\'e}rimentation de traduction automatique de texte vers la langue des signes (LS). Comme nous ne disposons pas de corpus align{\'e} de grande taille, nous avons explor{\'e} une approche {\`a} base d`exemples, utilisant AZee, une repr{\'e}sentation interm{\'e}diaire du discours en LS sous la forme d`expressions hi{\'e}rarchis{\'e}es
Annotation Linguistique pour l'\'Evaluation de la Simplification Automatique de Textes (2023)

L'{\'e}valuation des syst{\`e}mes de simplification automatique de textes (SAT) est une t{\^a}che difficile, accomplie {\`a} l`aide de m{\'e}triques automatiques et du jugement humain. Cependant, d`un point de vue linguistique, savoir ce qui est concr{\`e}tement {\'e}valu{\'e} n`est pas clair. Nous proposons d`annoter un des corpus de r{\'e}f{\'e}rence pour la SAT, ASSET, que nous utilisons pour {\'e}claircir cette question. En plus de la contribution que constitue la ressource annot{\'e}e, nous montrons comment elle peut {\^e}tre utilis{\'e}e pour analyser le comportement de SARI, la mesure d'{\'e}valuation la plus populaire en SAT. Nous pr{\'e}sentons nos conclusions comme une {\'e}tape pour am{\'e}liorer les protocoles d'{\'e}valuation en SAT {\`a} l`avenir.
Un mot, deux facettes : traces des opinions dans les repr\'esentations contextualis\'ees des mots (2023)

La fa{\c{c}}on dont nous utilisons les mots est influenc{\'e}e par notre opinion. Nous cherchons {\`a} savoir si cela se refl{\`e}te dans les plongements de mots contextualis{\'e}s. Par exemple, la repr{\'e}sentation d' {\guillemotleft} animal {\guillemotright} est-elle diff{\'e}rente pour les gens qui voudraient abolir les zoos et ceux qui ne le voudraient pas ? Nous explorons cette question du point de vue du changement s{\'e}mantique des mots. Nos exp{\'e}riences avec des repr{\'e}sentations d{\'e}riv{\'e}es d`ensembles de donn{\'e}es annot{\'e}s avec les points de vue r{\'e}v{\`e}lent des diff{\'e}rences minimes, mais significatives, entre postures oppos{\'e}es.
PromptORE -- Vers l`Extraction de Relations non-supervis\'ee (2023)

L`extraction de relations non-supervis{\'e}e vise {\`a} identifier les relations qui lient les entit{\'e}s dans un texte sans utiliser de donn{\'e}es annot{\'e}es pendant l`entra{\^i}nement. Cette t{\^a}che est utile en monde ouvert, o{\`u} les types de relations et leur nombre sont inconnus. Bien que des mod{\`e}les r{\'e}cents obtiennent des r{\'e}sultats prometteurs, ils d{\'e}pendent fortement d`hyper-param{\`e}tres dont l`ajustement n{\'e}cessite des donn{\'e}es annot{\'e}es, signifiant que ces mod{\`e}les ne sont pas compl{\`e}tement non-supervis{\'e}s.Pour r{\'e}soudre ce probl{\`e}me, nous proposons PromptORE, {\`a} notre connaissance le premier mod{\`e}le d`extraction de relations non-supervis{\'e} qui ne n{\'e}cessite pas d`ajuster d`hyper-param{\`e}tre. Pour cela, nous adaptons le principe du prompt-tuning pour fonctionner sans supervision. Les r{\'e}sultats montrent que PromptORE surpasse largement les m{\'e}thodes {\`a} l'{\'e}tat de l`art, avec un gain relatif de 20-40{\%} en B3, V-measure et ARI.Le code source est accessible.
Injection de connaissances temporelles dans la reconnaissance d`entit\'es nomm\'ees historiques (2023)

Dans cet article, nous abordons la reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es dans des documents historiques multilingues. Cette t{\^a}che pr{\'e}sente des multiples d{\'e}fis tels que les erreurs g{\'e}n{\'e}r{\'e}es suite {\`a} la num{\'e}risa- tion et la reconnaissance optique des caract{\`e}res de ces documents. En outre, les documents historiques posent un autre d{\'e}fi puisque leurs collections sont distribu{\'e}es sur une p{\'e}riode de temps assez longue et suivent {\'e}ventuellement plusieurs conventions orthographiques qui {\'e}voluent au fil du temps. Nous explorons, dans ce travail, l`id{\'e}e d`injecter des connaissance temporelles {\`a} l`aide de graphes pour une reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es plus performante. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous r{\'e}cup{\'e}rons des contextes suppl{\'e}mentaires, s{\'e}mantiquement pertinents, en explorant les informations temporelles fournies par les collections historiques et nous les incluons en tant que repr{\'e}sentations mises en commun dans un mod{\`e}le NER bas{\'e} sur un transformeur. Nous exp{\'e}rimentons avec deux collections r{\'e}centes en anglais, fran{\c{c}}ais et allemand, compos{\'e}es de journaux historiques (19C-20C) et de commentaires classiques (19C). Les r{\'e}sultats montrent l`efficacit{\'e} de l`injection de connaissances temporelles dans des ensembles de donn{\'e}es, des langues et des types d`entit{\'e}s diff{\'e}rents.
Oui mais... ChatGPT peut-il identifier des entit\'es dans des documents historiques ? (2023)

Les mod{\`e}les de langage de grande taille (LLM) sont exploit{\'e}s depuis plusieurs ann{\'e}es maintenant, obtenant des performances de pointe dans la reconnaissance d`entit{\'e}s {\`a} partir de documents modernes. Depuis quelques mois, l`agent conversationnel ChatGPT a suscit{\'e} beaucoup d`int{\'e}r{\^e}t aupr{\`e}s de la communaut{\'e} scientifique et du grand public en raison de sa capacit{\'e} {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des r{\'e}ponses plausibles. Dans cet article, nous explorons cette comp{\'e}tence {\`a} travers la t{\^a}che de reconnaissance et de classification d`entit{\'e}s nomm{\'e}es (NERC) dans des sources primaires (des journaux historiques et des commentaires classiques) d`une mani{\`e}re zero-shot et en la comparant avec les syst{\`e}mes de pointe bas{\'e}s sur des mod{\`e}les de langage. Nos r{\'e}sultats indiquent plusieurs lacunes dans l`identification des entit{\'e}s dans le texte historique, qui concernant la coh{\'e}rence des guidelines d`annotation des entit{\'e}s, la complexit{\'e} des entit{\'e}s et du changement de code et la sp{\'e}cificit{\'e} du prompt. De plus, comme pr{\'e}vu, l`inaccessibilit{\'e} des archives historiques a {\'e}galement un impact sur les performances de ChatGPT.
De l`interpr\'etabilit\'e des dimensions \`a l`interpr\'etabilit\'e du vecteur : parcimonie et stabilit\'e (2023)

Les mod{\`e}les d`apprentissage de plongements parcimonieux (SPINE, SINr) ont pour objectif de produire un espace dont les dimensions peuvent {\^e}tre interpr{\'e}t{\'e}es. Ces mod{\`e}les visent des cas d`application critiques du traitement de la langue naturelle (usages m{\'e}dicaux ou judiciaires) et une utilisation des repr{\'e}sentations dans le cadre des humanit{\'e}s num{\'e}riques. Nous proposons de consid{\'e}rer non plus seulement l`interpr{\'e}tabilit{\'e} des dimensions de l`espace de description, mais celle des vecteurs de mots en eux-m{\^e}mes. Pour cela, nous introduisons un cadre d'{\'e}valuation incluant le crit{\`e}re de stabilit{\'e}, et red{\'e}finissant celui de la parcimonie en accord avec les th{\'e}ories psycholinguistiques. Tout d`abord, les {\'e}valuations en stabilit{\'e} indiquent une faible variabilit{\'e} sur les mod{\`e}les consid{\'e}r{\'e}s. Ensuite, pour red{\'e}finir le crit{\`e}re de parcimonie, nous proposons une m{\'e}thode d'{\'e}parsification des vecteurs de plongements en gardant les composantes les plus fortement activ{\'e}es de chaque vecteur. Il appara{\^i}t que pour les deux mod{\`e}les SPINE et SINr, de bonnes performances en similarit{\'e} sont permises par des vecteurs avec un tr{\`e}s faible nombre de dimensions activ{\'e}es. Ces r{\'e}sultats permettent d`envisager l`interpr{\'e}tabilit{\'e} de repr{\'e}sentations {\'e}parses sans remettre en cause les performances.
Effet de l`anthropomorphisme des machines sur le fran\ccais adress\'e aux robots: \'Etude du d\'ebit de parole et de la fluence (2023)

{\textquotedblleft}Robot-directed speech{\textquotedblright} d{\'e}signe la parole adress{\'e}e {\`a} un appareil robotique, des petites enceintes domestiques aux robots humano{\"i}des grandeur-nature. Les {\'e}tudes pass{\'e}es ont analys{\'e} les propri{\'e}t{\'e}s phon{\'e}tiques et linguistiques de ce type de parole ou encore l`effet de l`anthropomorphisme des appareils sur la sociabilit{\'e} des interactions, mais l`effet de l`anthropomorphisme sur les r{\'e}alisations linguistiques n`a encore jamais {\'e}t{\'e} explor{\'e}. Notre {\'e}tude propose de combler ce manque avec l`analyse d`un param{\`e}tre phon{\'e}tique (d{\'e}bit de parole) et d`un param{\`e}tre linguistique (fr{\'e}quence des pauses remplies) sur la parole adress{\'e}e {\`a} l`enceinte vs. au robot humano{\"i}de vs. {\`a} l`humain. Les donn{\'e}es de 71 francophones natifs indiquent que les {\'e}nonc{\'e}s adress{\'e}s aux humains sont plus longs, plus rapides et plus dysfluents que ceux adress{\'e}s {\`a} l`enceinte et au robot. La parole adress{\'e}e {\`a} l`enceinte et au robot est significativement diff{\'e}rente de la parole adress{\'e}e {\`a} l`humain, mais pas l`une de l`autre, indiquant l`existence d`un type particulier de la parole adress{\'e}e aux machines.
D\'etection de la nasalit\'e du locuteur \`a partir de r\'eseaux de neurones convolutifs et validation par des donn\'ees a\'erodynamiques (2023)

Ce travail se positionne dans le domaine de la recherche d`informations sur le locuteur, reconnue comme une des t{\^a}ches inh{\'e}rentes au traitement automatique de la parole. A partir d`un nouveau masque pneumotachographe acoustiquement transparent, nous avons enregistr{\'e} simultan{\'e}ment des donn{\'e}es a{\'e}rodynamiques (d{\'e}bit d`air oral et nasal) et acoustiques pour 6 locuteurs masculins fran{\c{c}}ais, impliquant des consonnes et voyelles orales et nasales sur des logatomes. Un CNN entra{\^i}n{\'e} sur d`autres corpus acoustiques en fran{\c{c}}ais a {\'e}t{\'e} test{\'e} sur les donn{\'e}es recueillies {\`a} partir du masque pour la distinction de nasalit{\'e} phon{\'e}mique, avec une classification correcte de 88{\%} en moyenne. Nous avons compar{\'e} ces r{\'e}sultats CNN avec les d{\'e}bit d`air nasal et oral capt{\'e}s par le masque afin de quantifier la nasalit{\'e} pr{\'e}sente par locuteur. Les r{\'e}sultats montrent une corr{\'e}lation significative entre les erreurs produites par le CNN et des distinctions moins nettes de d{\'e}bit d`air du masque entre nasales et orales.
DrBERT: Un mod\`ele robuste pr\'e-entra\^in\'e en fran\ccais pour les domaines biom\'edical et clinique (2023)

Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, les mod{\`e}les de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s ont obtenu les meilleures performances sur un large {\'e}ventail de t{\^a}ches de traitement automatique du langage naturel (TALN). Alors que les premiers mod{\`e}les ont {\'e}t{\'e} entra{\^i}n{\'e}s sur des donn{\'e}es issues de domaines g{\'e}n{\'e}raux, des mod{\`e}les sp{\'e}cialis{\'e}s sont apparus pour traiter plus efficacement des domaines sp{\'e}cifiques. Dans cet article, nous proposons une {\'e}tude originale de mod{\`e}les de langue dans le domaine m{\'e}dical en fran{\c{c}}ais. Nous comparons pour la premi{\`e}re fois les performances de mod{\`e}les entra{\^i}n{\'e}s sur des donn{\'e}es publiques issues du web et sur des donn{\'e}es priv{\'e}es issues d'{\'e}tablissements de sant{\'e}. Nous {\'e}valuons {\'e}galement diff{\'e}rentes strat{\'e}gies d`apprentissage sur un ensemble de t{\^a}ches biom{\'e}dicales. Enfin, nous publions les premiers mod{\`e}les sp{\'e}cialis{\'e}s pour le domaine biom{\'e}dical en fran{\c{c}}ais, appel{\'e}s DrBERT, ainsi que le plus grand corpus de donn{\'e}es m{\'e}dicales sous licence libre sur lequel ces mod{\`e}les sont entra{\^i}n{\'e}s.
Classification automatique de donn\'ees d\'es\'equilibr\'ees et bruit\'ees : application aux exercices de manuels scolaires (2023)

Pour faciliter l`inclusion scolaire, il est indispensable de pouvoir adapter de mani{\`e}re automatique les manuels scolaires afin de les rendre accessibles aux enfants dyspraxiques. Dans ce contexte, nous proposons une t{\^a}che de classification des exercices selon leur type d`adaptation {\`a} la dyspraxie. Nous introduisons un corpus d`exercices extraits de manuels de fran{\c{c}}ais de niveau {\'e}l{\'e}mentaire, qui soul{\`e}ve certains d{\'e}fis de par sa petite taille et son contenu d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e} et bruit{\'e}. Afin de tirer profit des modalit{\'e}s textuelles, structurelles et visuelles pr{\'e}sentes dans nos donn{\'e}es, nous combinons des mod{\`e}les {\'e}tat de l`art par des strat{\'e}gies de fusion pr{\'e}coce et tardive. Notre approche atteint une exactitude globale de 0.802. Toutefois, les exp{\'e}riences t{\'e}moignent de la difficult{\'e} de la t{\^a}che, particuli{\`e}rement pour les classes minoritaires, pour lesquelles l`exactitude tombe {\`a} 0.583.
D\'etection de faux tickets de caisse \`a l`aide d`entit\'es et de relations bas\'ees sur une ontologie de domaine (2023)

Dans cet article, nous nous attaquons {\`a} la t{\^a}che de d{\'e}tection de fraude documentaire. Nous consid{\'e}rons que cette t{\^a}che peut {\^e}tre abord{\'e}e avec des techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN). Nous utilisons une approche bas{\'e}e sur la r{\'e}gression, en tirant parti d`un mod{\`e}le de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} afin de repr{\'e}senter le contenu textuel, et en enrichissant la repr{\'e}sentation avec des entit{\'e}s et des relations bas{\'e}es sur une ontologie sp{\'e}cifique au domaine. Nous {\'e}mulons une approche bas{\'e}e sur les entit{\'e}s en comparant diff{\'e}rents types d`entr{\'e}e : texte brut, entit{\'e}s extraites et une reformulation du contenu du document bas{\'e}e sur des triplets. Pour notre configuration exp{\'e}rimentale, nous utilisons le seul ensemble de donn{\'e}es librement disponible de faux tickets de caisse, et nous fournissons une analyse approfondie de nos r{\'e}sultats. Ils montrent des corr{\'e}lations int{\'e}ressantes entre les types de relations ontologiques, les types d`entit{\'e}s (produit, entreprise, etc.) et la performance d`un mod{\`e}le de langage bas{\'e} sur la r{\'e}gression qui pourrait aider {\`a} {\'e}tudier le transfert d`apprentissage {\`a} partir de m{\'e}thodes de traitement du langage naturel (TALN) pour am{\'e}liorer la performance des syst{\`e}mes de d{\'e}tection de fraude existants.
Jeu de donn\'ees de tickets de caisse pour la d\'etection de fraude documentaire (2023)

L`utilisation g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}e de documents num{\'e}riques non s{\'e}curis{\'e}s par les entreprises et les administrations comme pi{\`e}ces justificatives les rend vuln{\'e}rables {\`a} la falsification. En outre, les logiciels de retouche d`images et les possibilit{\'e}s qu`ils offrent compliquent les t{\^a}ches de la d{\'e}tection de fraude d`images num{\'e}riques. N{\'e}anmoins, la recherche dans ce domaine se heurte au manque de donn{\'e}es r{\'e}alistes accessibles au public. Dans cet article, nous proposons un nouveau jeu de donn{\'e}es pour la d{\'e}tection des faux tickets contenant 988 images num{\'e}ris{\'e}es de tickets et leurs transcriptions, provenant du jeu de donn{\'e}es SROIE (scanned receipts OCR and information extraction). 163 images et leurs transcriptions ont subi des modifications frauduleuses r{\'e}alistes et ont {\'e}t{\'e} annot{\'e}es. Nous d{\'e}crivons en d{\'e}tail le jeu de donn{\'e}es, les falsifications et leurs annotations et fournissons deux baselines (bas{\'e}es sur l`image et le texte) sur la t{\^a}che de d{\'e}tection de la fraude.