ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Uniformit\'e de la densit\'e informationnelle: le cas du redoublement du sujet (2023)

Nous pr{\'e}sentons les r{\'e}sultats d`une exp{\'e}rience visant {\`a} savoir si la densit{\'e} d`information (ou de surprise) affecte le redoublement du sujet dans des conversations spontan{\'e}es. En utilisant la version fran{\c{c}}aise de GPT, nous estimons la surprise lexicale du sujet NP {\'e}tant donn{\'e} un contexte pr{\'e}c{\'e}dent et v{\'e}rifions si la surprise du sujet affecte son redoublement. L`analyse de r{\'e}gression {\`a} effet mixte montre que, en plus des facteurs qui ont {\'e}t{\'e} montr{\'e}s comme affectant le redoublement du sujet dans la litt{\'e}rature, la pr{\'e}visibilit{\'e} du sujet nominal est un pr{\'e}dicteur important du non-redoublement. Les sujets nominaux moins pr{\'e}dictibles tendent {\`a} {\^e}tre redoubl{\'e}s par rapport {\`a} ceux qui sont plus pr{\'e}dictibles. Notre travail confirme l`int{\'e}r{\^e}t de l`hypoth{\`e}se de l`Uniformit{\'e} de la densit{\'e} informationnelle (UID) pour le fran{\c{c}}ais et illustre l`op{\'e}rationalisation de la densit{\'e} informationnelle {\`a} l`aide de grands mod{\`e}les neuronaux de langage.
Augmentation des mod\`eles de langage fran\ccais par graphes de connaissances pour la reconnaissance des entit\'es biom\'edicales (2023)

Des travaux r{\'e}cents dans le domaine du traitement du langage naturel ont d{\'e}montr{\'e} l`efficacit{\'e} des mod{\`e}les de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s pour une grande vari{\'e}t{\'e} d`applications g{\'e}n{\'e}rales. Les mod{\`e}les de langage {\`a} grande {\'e}chelle acqui{\`e}rent g{\'e}n{\'e}ralement ces capacit{\'e}s en mod{\'e}lisant la distribution statistique des mots par un apprentissage auto-supervis{\'e} sur de grandes quantit{\'e}s de texte. Toutefois, pour les domaines sp{\'e}cialis{\'e}s {\`a} faibles ressources, tels que le traitement de documents cliniques, en particulier dans des langues autres que l`anglais, la n{\'e}cessit{\'e} d`int{\'e}grer des connaissances structur{\'e}es reste d`une grande importance. Cet article se concentre sur l`une de ces applications sp{\'e}cialis{\'e}es de la mod{\'e}lisation du langage {\`a} partir de ressources limit{\'e}es : l`extraction d`informations {\`a} partir de documents biom{\'e}dicaux et cliniques en fran{\c{c}}ais. En particulier, nous montrons qu`en compl{\'e}tant le pr{\'e}-entra{\^i}nement en mots masqu{\'e}s des r{\'e}seaux neuronaux transformer par des objectifs de pr{\'e}diction extraits d`une base de connaissances biom{\'e}dicales, leurs performances sur deux t{\^a}ches diff{\'e}rentes de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es en fran{\c{c}}ais peuvent {\^e}tre augment{\'e}es.
Annotation d`entit\'es cliniques en utilisant les Larges Mod\`eles de Langue (2023)

Dans le domaine clinique et dans d`autres domaines sp{\'e}cialis{\'e}s, les donn{\'e}es sont rares du fait de leur caract{\`e}re confidentiel. Ce manque de donn{\'e}es est un probl{\`e}me majeur lors du fine-tuning de mod{\`e}les de langue.Par ailleurs, les mod{\`e}les de langue de tr{\`e}s grande taille (LLM) ont des performances prometteuses dans le domaine m{\'e}dical. N{\'e}anmoins, ils ne peuvent pas {\^e}tre utilis{\'e}s directement dans les infrastructures des {\'e}tablissements de sant{\'e} pour des raisons de confidentialit{\'e} des donn{\'e}es. Nous explorons une approche d`annotation des donn{\'e}es d`entra{\^i}nement avec des LLMs pour entra{\^i}ner des mod{\`e}les de moins grandes tailles mieux adapt{\'e}s {\`a} notre probl{\'e}matique. Cette m{\'e}thode donne des r{\'e}sultats prometteurs pour des t{\^a}ches d`extraction d`information
Classification de tweets en situation d`urgence pour la gestion de crises (2023)

Le traitement de donn{\'e}es provenant de r{\'e}seaux sociaux en temps r{\'e}el est devenu une outil attractifdans les situations d`urgence, mais la surcharge d`informations reste un d{\'e}fi {\`a} relever. Dans cet article,nous pr{\'e}sentons un nouveau jeu de donn{\'e}es en fran{\c{c}}ais annot{\'e} manuellement pour la gestion de crise.Nous testons {\'e}galement plusieurs mod{\`e}les d`apprentissage automatique pour classer des tweets enfonction de leur pertinence, de l`urgence et de l`intention qu`ils v{\'e}hiculent afin d`aider au mieux lesservices de secours durant les crises selon des m{\'e}thodes d'{\'e}valuation sp{\'e}cifique {\`a} la gestion de crise.Nous {\'e}valuons {\'e}galement nos mod{\`e}les lorsqu`ils sont confront{\'e}s {\`a} de nouvelles crises ou m{\^e}me denouveaux types de crises, avec des r{\'e}sultats encourageants
Outiller l`occitan : nouvelles ressources et lemmatisation (2023)

Ce travail pr{\'e}sente des contributions r{\'e}centes {\`a} l`effort de doter l`occitan de ressources et outils pour le TAL. Plusieurs ressources existantes ont {\'e}t{\'e} modifi{\'e}es ou adapt{\'e}es, notamment un tok{\'e}niseur {\`a} base de r{\`e}gles, un lexique morphosyntaxique et un corpus arbor{\'e}. Ces ressources ont {\'e}t{\'e} utilis{\'e}es pour entra{\^i}ner et {\'e}valuer des mod{\`e}les neuronaux pour la lemmatisation. Dans le cadre de ces exp{\'e}riences, un nouveau corpus plus large (2 millions de tokens) provenant du Wikip{\'e}dia a {\'e}t{\'e} annot{\'e} en parties du discours, lemmatis{\'e} et diffus{\'e}.
Strat\'egies d`apprentissage actif pour la reconnaissance d`entit\'es nomm\'ees en fran\ccais (2023)

L`annotation manuelle de corpus est un processus co{\^u}teux et lent, notamment pour la t{\^a}che de re-connaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es. L`apprentissage actif vise {\`a} rendre ce processus plus efficace, ens{\'e}lectionnant les portions les plus pertinentes {\`a} annoter. Certaines strat{\'e}gies visent {\`a} s{\'e}lectionner lesportions les plus repr{\'e}sentatives du corpus, d`autres, les plus informatives au mod{\`e}le de langage.Malgr{\'e} un int{\'e}r{\^e}t grandissant pour l`apprentissage actif, rares sont les {\'e}tudes qui comparent cesdiff{\'e}rentes strat{\'e}gies dans un contexte de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es m{\'e}dicales. Nous pro-posons une comparaison de ces strat{\'e}gies en fonction des performances de chacune sur 3 corpus dedocuments cliniques en langue fran{\c{c}}aise : MERLOT, QuaeroFrenchMed et E3C. Nous comparonsles strat{\'e}gies de s{\'e}lection mais aussi les diff{\'e}rentes fa{\c{c}}ons de les {\'e}valuer. Enfin, nous identifions lesstrat{\'e}gies qui semblent les plus efficaces et mesurons l`am{\'e}lioration qu`elles pr{\'e}sentent, {\`a} diff{\'e}rentesphases de l`apprentissage.
D\'etecter une erreur dans les phrases coordonn\'ees au sein des r\'edactions universitaires (2023)

Beaucoup d'{\'e}tudiants rencontrent des difficult{\'e}s dans la ma{\^i}trise du fran{\c{c}}ais {\'e}crit. Sur la base d`une enqu{\^e}te linguistique pr{\'e}liminaire, il est apparu que les constructions syntaxiques comprenant des coordinations et des constructions elliptiques forment des contextes linguistiques sensibles aux erreurs ou aux maladresses dans les {\'e}crits des {\'e}tudiants. Notre recherche vise {\`a} d{\'e}velopper un outil de d{\'e}tection automatique de phrases coordonn{\'e}es erron{\'e}es dans les r{\'e}dactions des {\'e}tudiants afin de leur permettre de s`auto-former en expression {\'e}crite. Apr{\`e}s avoir constitu{\'e} le corpus de phrases coordonn{\'e}es extraites des diff{\'e}rents {\'e}crits universitaires (exercices, examens, devoirs, rapports de stage et m{\'e}moires), nous avons {\'e}tabli une typologie des erreurs qui a servi de mod{\`e}le pour l`annotation du corpus. Nous avons entrain{\'e} premi{\`e}rement des classifieurs afin de d{\'e}tecter deux {\'e}tiquettes: erron{\'e}e et correcte puis, dans un second temps, un classifieur multi-label pour diagnostiquer l`erreur.
Production automatique de gloses interlin\'eaires \`a travers un mod\`ele probabiliste exploitant des alignements (2023)

La production d`annotations linguistiques ou gloses interlin{\'e}aires explicitant le sens ou la fonction de chaque unit{\'e} rep{\'e}r{\'e}e dans un enregistrement source (ou dans sa transcription) est une {\'e}tape importante du processus de documentation des langues. Ces gloses exigent une tr{\`e}s grande expertise de la langue document{\'e}e et un travail d`annotation fastidieux. Notre {\'e}tude s`int{\'e}resse {\`a} l`automatisation partielle de ce processus. Il s`appuie sur la partition des gloses en deux types : les gloses grammaticales exprimant une fonction grammaticale, les gloses lexicales indiquant les unit{\'e}s de sens. Notre approche repose sur l`hypoth{\`e}se d`un alignement entre les gloses lexicales et une traduction ainsi que l`utilisation de Lost, un mod{\`e}le probabiliste de traduction automatique. Nos exp{\'e}riences sur une langue en cours de documentation, le tsez, montrent que cet apprentissage est effectif m{\^e}me avec un faible nombre de phrases de supervision.
Int\'egration de connaissances structur\'ees par synth\`ese de texte sp\'ecialis\'e (2023)

Les mod{\`e}les de langue de type Transformer peinent {\`a} incorporer les modifications ayant pour but d`int{\'e}grer des formats de donn{\'e}es structur{\'e}s non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples o{\`u} cette int{\'e}gration est faite avec succ{\`e}s requi{\`e}rent g{\'e}n{\'e}ralement que le probl{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s nomm{\'e}es soit r{\'e}solu en amont, ou bien l`ajout d`une quantit{\'e} importante de texte d`entra{\^i}nement, g{\'e}n{\'e}ralement annot{\'e}e. Ces contraintes rendent l`exploitation de connaissances structur{\'e}es comme source de donn{\'e}es difficile et parfois m{\^e}me contre-productive. Nous cherchons {\`a} adapter un mod{\`e}le de langage au domaine biom{\'e}dical en l`entra{\^i}nant sur du texte de synth{\`e}se issu d`un graphe de connaissances, de mani{\`e}re {\`a} exploiter ces informations dans le cadre d`une modalit{\'e} ma{\^i}tris{\'e}e par le mod{\`e}le de langage.
DACCORD : un jeu de donn\'ees pour la D\'etection Automatique d'\'enonC\'es COntRaDictoires en fran\ccais (2023)

La t{\^a}che de d{\'e}tection automatique de contradictions logiques entre {\'e}nonc{\'e}s en TALN est une t{\^a}che de classification binaire, o{\`u} chaque paire de phrases re{\c{c}}oit une {\'e}tiquette selon que les deux phrases se contredisent ou non. Elle peut {\^e}tre utilis{\'e}e afin de lutter contre la d{\'e}sinformation. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons DACCORD, un jeu de donn{\'e}es d{\'e}di{\'e} {\`a} la t{\^a}che de d{\'e}tection automatique de contradictions entre phrases en fran{\c{c}}ais. Le jeu de donn{\'e}es {\'e}labor{\'e} est actuellement compos{\'e} de 1034 paires de phrases. Il couvre les th{\'e}matiques de l`invasion de la Russie en Ukraine en 2022, de la pand{\'e}mie de Covid-19 et de la crise climatique. Pour mettre en avant les possibilit{\'e}s de notre jeu de donn{\'e}es, nous {\'e}valuons les performances de certains mod{\`e}les de transformeurs sur lui. Nous constatons qu`il constitue pour eux un d{\'e}fi plus {\'e}lev{\'e} que les jeux de donn{\'e}es existants pour le fran{\c{c}}ais, qui sont d{\'e}j{\`a} peu nombreux.In NLP, the automatic detection of logical contradictions between statements is a binary classification task, in which a pair of sentences receives a label according to whether or not the two sentences contradict each other. This task has many potential applications, including combating disinformation. In this article, we present DACCORD, a new dataset dedicated to the task of automatically detecting contradictions between sentences in French. The dataset is currently composed of 1034 sentence pairs. It covers the themes of Russia`s invasion of Ukraine in 2022, the Covid-19 pandemic, and the climate crisis. To highlight the possibilities of our dataset, we evaluate the performance of some recent Transformer models on it. We conclude that our dataset is considerably more challenging than the few existing datasets for French.
Exploitation de plongements de graphes pour l`extraction de relations biom\'edicales (2023)

L`int{\'e}gration de connaissances externes dans les mod{\`e}les neuronaux est tr{\`e}s {\'e}tudi{\'e}e pour am{\'e}liorer les performances des mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s, notamment en domaine biom{\'e}dical. Dans cet article, nous explorons la contribution de plongements de bases de connaissances {\`a} une t{\^a}che d`extraction de relations. Pour deux mentions d`entit{\'e}s candidates dans un texte, nous faisons l`hypoth{\`e}se que la connaissance de relations entre elles, issue d`une base de connaissances (BC) externe, aide {\`a} pr{\'e}dire l`existence d`une relation dans le texte, y compris lorsque les relations de BC sont diff{\'e}rentes de celles du texte. Notre approche consiste {\`a} calculer des plongements du graphe de BC et {\`a} estimer la possibilit{\'e} pour chaque paire d`entit{\'e} du texte qu`elle soit reli{\'e}e par une relation de BC. Les exp{\'e}riences men{\'e}es sur trois t{\^a}ches d`extraction de relations en domaine biom{\'e}dical montrent que notre m{\'e}thode surpasse le mod{\`e}le PubMedBERT de base et donne des performances comparables aux m{\'e}thodes de l'{\'e}tat de l`art.
Derri\`ere les plongements de relations (2023)

Dans cet article, plut{\^o}t que nous arr{\^e}ter aux scores de performance habituellement fournis (par ex. mesure F1), nous proposons une analyse approfondie, selon diff{\'e}rents crit{\`e}res, des mod{\'e}lisations de relations employ{\'e}es par plusieurs architectures de mod{\`e}les de typage de relations. Cette analyse vise {\`a} mieux comprendre l`organisation de l`espace latent des mod{\'e}lisations et ses propri{\'e}t{\'e}s, enjeu important pour les mod{\`e}les se fondant sur les distances dans cet espace. Dans cet objectif d`analyse des plongements, nous {\'e}tudions l`influence, sur ces mod{\'e}lisations, du vocabulaire, de la syntaxe, de la s{\'e}mantique des relations, de la repr{\'e}sentation des entit{\'e}s nomm{\'e}es li{\'e}es, ainsi que la g{\'e}om{\'e}trie de leur espace latent. Il en ressort que les mod{\'e}lisations de relations sont apprises de mani{\`e}re in{\'e}gale d`un mod{\`e}le {\`a} un autre entra{\^i}n{\'e}s de la m{\^e}me mani{\`e}re ; dans ce cas, les indicateurs que nous proposons sont de nouveaux {\'e}l{\'e}ments de compr{\'e}hension de l`espace latent d`un mod{\`e}le afin de mieux exploiter ses propri{\'e}t{\'e}s.
CamemBERT-bio : Un mod\`ele de langue fran\ccais savoureux et meilleur pour la sant\'e (2023)

Les donn{\'e}es cliniques dans les h{\^o}pitaux sont de plus en plus accessibles pour la recherche {\`a} travers les entrep{\^o}ts de donn{\'e}es de sant{\'e}, cependant ces documents sont non-structur{\'e}s. Il est donc n{\'e}cessaire d`extraire les informations des comptes-rendus m{\'e}dicaux. L`utilisation du transfert d`apprentissage gr{\^a}ce {\`a} des mod{\`e}les de type BERT comme CamemBERT ont permis des avanc{\'e}es majeures, notamment pour la reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es. Cependant, ces mod{\`e}les sont entra{\^i}n{\'e}s pour le langage courant et sont moins performants sur des donn{\'e}es biom{\'e}dicales. C`est pourquoi nous proposons un nouveau jeu de donn{\'e}es biom{\'e}dical public fran{\c{c}}ais sur lequel nous avons poursuivi le pr{\'e}-entra{\^i}nement de CamemBERT. Ainsi, nous pr{\'e}sentons une premi{\`e}re version de CamemBERT-bio, un mod{\`e}le public sp{\'e}cialis{\'e} pour le domaine biom{\'e}dical fran{\c{c}}ais qui montre un gain de 2,54 points de F-mesure en moyenne sur diff{\'e}rents jeux d'{\'e}valuations de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es biom{\'e}dicales.
Protocole d`annotation multi-label pour une nouvelle approche \`a la g\'en\'eration de r\'eponse socio-\'emotionnelle orient\'ee-t\^ache (2023)

Depuis l`apparition des syst{\`e}mes conversationnels, la mod{\'e}lisation des comportements humains constitue un axe de recherche majeur afin de renforcer l`expression des attributs {\'e}motionnels de ces syst{\`e}mes. En nous int{\'e}ressant aux agents conversationnels g{\'e}n{\'e}ratifs orient{\'e}s-t{\^a}ches, nous proposons une nouvelle approche pour rendre la r{\'e}ponse g{\'e}n{\'e}r{\'e}e plus pertinente au contexte {\'e}motionnel de l`interlocuteur. Cette approche consiste {\`a} ajouter une {\'e}tape suppl{\'e}mentaire de pr{\'e}diction de labels pour conditionner la r{\'e}ponse g{\'e}n{\'e}r{\'e}e et assurer sa pertinence au contexte socio-{\'e}motionnel de l`utilisateur. Nous proposons une formulation de cette nouvelle t{\^a}che de pr{\'e}diction en nous appuyant sur un protocole d`annotation de donn{\'e}es que nous avons con{\c{c}}u et impl{\'e}ment{\'e}. {\`A} travers cet article, nous apportons les contributions suivantes: la formulation de la t{\^a}che de pr{\'e}diction de labels socio-{\'e}motionnels et la description du protocole d`annotation associ{\'e}. Avec cette m{\'e}thodologie, nous visons {\`a} d{\'e}velopper des syst{\`e}mes conversationnels socialement pertinents et ind{\'e}pendants.
Exploring Data-Centric Strategies for French Patent Classification: A Baseline and Comparisons (2023)

This paper proposes a novel approach to French patent classification leveraging data-centric strategies. We compare different approaches for the two deepest levels of the IPC hierarchy: the IPC group and subgroups. Our experiments show that while simple ensemble strategies work for shallower levels, deeper levels require more sophisticated techniques such as data augmentation, clustering, and negative sampling. Our research highlights the importance of language-specific features and data-centric strategies for accurate and reliable French patent classification. It provides valuable insights and solutions for researchers and practitioners in the field of patent classification, advancing research in French patent classification.
Positionnement temporel ind\'ependant des \'ev\`enements : application \`a des textes cliniques en fran\ccais (2023)

L`extraction de relations temporelles consiste {\`a} identifier et classifier la relation entre deux mentions. N{\'e}anmoins, la d{\'e}finition des mentions temporelles d{\'e}pend largement du type du texte et du domained`application. En particulier, le texte clinique est complexe car il d{\'e}crit des {\'e}v{\`e}nements se produisant {\`a} des moments diff{\'e}rents et contient des informations redondantes et diverses expressions temporellessp{\'e}cifiques au domaine. Dans cet article, nous proposons une nouvelle repr{\'e}sentation des relations temporelles, qui est ind{\'e}pendante du domaine et de l`objectif de la t{\^a}che d`extraction. Nous nousint{\'e}ressons {\`a} extraire la relation entre chaque portion du texte et la date de cr{\'e}ation du document. Nous formulons l`extraction de relations temporelles comme une t{\^a}che d'{\'e}tiquetage de s{\'e}quences.Une macro F-mesure de 0,8 est obtenue par un mod{\`e}le neuronal entra{\^i}n{\'e} sur des textes cliniques, {\'e}crits en fran{\c{c}}ais. Nous {\'e}valuons notre repr{\'e}sentation temporelle par le positionnement temporel des{\'e}v{\`e}nements de toxicit{\'e} des chimioth{\'e}rapies.
Une grammaire formelle pour les langues des signes bas\'ee sur AZee : une proposition \'etablie sur une \'etude de corpus (2023)

Cet article propose de premi{\`e}res r{\'e}flexions quant {\`a} l'{\'e}laboration d`une grammaire formelle pour les langues des signes, bas{\'e}e sur l`approche AZee. Nous avons men{\'e} une {\'e}tude statistique sur un corpus d`expressions AZee, qui d{\'e}crivent des discours en langue des signes fran{\c{c}}aise. Cela nous permet d`entrevoir des contraintes sur ces expressions, qui refl{\`e}tent plus g{\'e}n{\'e}ralement les contraintes de la langue des signes fran{\c{c}}aise. Nous pr{\'e}sentons quelques contraintes et positionnons th{\'e}oriquement notre {\'e}bauche de grammaire au sein des diff{\'e}rentes grammaires formelles existantes.
Des ressources lexicales du fran\ccais et de leur utilisation en TAL : \'etude des actes de TALN (2023)

Au d{\'e}but du XXIe si{\`e}cle, le fran{\c{c}}ais faisait encore partie des langues peu dot{\'e}es. Gr{\^a}ce aux efforts de la communaut{\'e} fran{\c{c}}aise du traitement automatique des langues (TAL), de nombreuses ressources librement disponibles ont {\'e}t{\'e} produites, dont des lexiques du fran{\c{c}}ais. {\`A} travers cet article, nous nous int{\'e}ressons {\`a} leur devenir dans la communaut{\'e} par le prisme des actes de la conf{\'e}rence TALN sur une p{\'e}riode de 20 ans.
Attention sur les spans pour l`analyse syntaxique en constituants (2023)

Nous pr{\'e}sentons une extension aux analyseurs syntaxiques en constituants neuronaux modernes qui consiste {\`a} doter les constituants potentiels d`une repr{\'e}sentation vectorielle affin{\'e}e en fonction du contexte par plusieurs applications successives d`un module de type transformer efficace (pooling par attention puis transformation non-lin{\'e}aire).Nous appliquons cette extension {\`a} l`analyseur CRF de Yu Zhang {\&} Al.Exp{\'e}rimentalement, nous testons cette extension sur deux corpus (PTB et FTB) avec ou sans vecteurs de mots dynamiques: cette extension permet d`avoir un gain constant dans toutes les configurations.
Les textes cliniques fran\ccais g\'en\'er\'es sont-ils dangereusement similaires \`a leur source ? Analyse par plongements de phrases (2023)

Les ressources textuelles disponibles dans le domaine biom{\'e}dical sont rares pour des raisons de confidentialit{\'e}. Des donn{\'e}es existent mais ne sont pas partageables, c`est pourquoi il est int{\'e}ressant de s`inspirer de ces donn{\'e}es pour en g{\'e}n{\'e}rer de nouvelles sans contrainte de partage. Une difficult{\'e} majeure de la g{\'e}n{\'e}ration de donn{\'e}es m{\'e}dicales est que les donn{\'e}es g{\'e}n{\'e}r{\'e}es doivent ressembler aux donn{\'e}es originales sans compromettre leur confidentialit{\'e}. L'{\'e}valuation de cette t{\^a}che est donc difficile. Dans cette {\'e}tude, nous {\'e}tendons l'{\'e}valuation de corpus cliniques g{\'e}n{\'e}r{\'e}s en fran{\c{c}}ais en y ajoutant une dimension s{\'e}mantique {\`a} l`aide de plongements de phrases. Nous recherchons des phrases proches {\`a} l`aide de similarit{\'e} cosinus entre plongements, et analysons les scores de similarit{\'e}. Nous observons que les phrases synth{\'e}tiques sont th{\'e}matiquement proches du corpus original, mais suffisamment {\'e}loign{\'e}es pour ne pas {\^e}tre de simples reformulations qui compromettraient la confidentialit{\'e}.
Analyse s\'emantique AMR pour le fran\ccais par transfert translingue (2023)

Abstract Meaning Representation (AMR) est un formalisme permettant de repr{\'e}senter la s{\'e}mantique d`une phrase sous la forme d`un graphe, dont les n{\oe}uds sont des concepts s{\'e}mantiques et les arcs des relations typ{\'e}es. Dans ce travail, nous construisons un analyseur AMR pour le fran{\c{c}}ais en {\'e}tendant une m{\'e}thode translingue z{\'e}ro-ressource propos{\'e}e par Procopio et al. (2021). Nous comparons l`utilisation d`un transfert bilingue {\`a} un transfert multi-cibles pour l`analyse s{\'e}mantique AMR translingue. Nous construisons {\'e}galement des donn{\'e}es d'{\'e}valuation pour l`AMR fran{\c{c}}ais. Nous pr{\'e}sentons enfin les premiers r{\'e}sultats d`analyse AMR automatique pour le fran{\c{c}}ais. Selon le jeu de test utilis{\'e}, notre parseur AMR entra{\^i}n{\'e} de mani{\`e}re z{\'e}ro-ressource, c`est-{\`a}-dire sans donn{\'e}es d`entra{\^i}nement, obtient des scores Smatch qui se situent entre 54,2 et 66,0.