ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Etude des st\'er\'eotypes genr\'es dans le th\'e\^atre fran\ccais du XVIe au XIXe si\`ecle \`a travers des plongements lexicaux (Studying gender stereotypes in French theater from XVIth to XIXth century through the use of lexical embeddings ) (2022)

Les mod{\`e}les de TAL les plus r{\'e}cents cherchent {\`a} capturer au mieux toutes les subtilit{\'e}s de la langue, ce qui implique de r{\'e}cup{\'e}rer les st{\'e}r{\'e}otypes qui y sont associ{\'e}s. Dans cet article, nous {\'e}tudions les st{\'e}r{\'e}otypes de genre qui existent dans des mod{\`e}les Word2Vec. Nous avons constitu{\'e} un jeu de donn{\'e}es compos{\'e} de pi{\`e}ces de th{\'e}{\^a}tre fran{\c{c}}aises allant du XVIe au XIXe si{\`e}cle. Nous avons choisi de travailler sur le genre th{\'e}{\^a}tral car il tend {\`a} pousser {\`a} leur paroxysme certains traits de caract{\`e}re repr{\'e}sentatifs de hi{\'e}rarchies sociales pr{\'e}existantes. Nous pr{\'e}sentons des exp{\'e}riences dans lesquelles nous parvenons {\`a} mettre en avant des st{\'e}r{\'e}otypes de genre en relation avec les r{\^o}les et les {\'e}motions traditionnellement imput{\'e}s aux femmes et aux hommes. De plus, nous mettons en avant une s{\'e}mantique sp{\'e}cifique associ{\'e}e {\`a} des personnages f{\'e}minins et masculins. Cette {\'e}tude d{\'e}montre l`int{\'e}r{\^e}t de mettre en {\'e}vidence des st{\'e}r{\'e}otypes dans des corpus {\`a} l`aide de mod{\`e}les contextuels {\guillemotleft} classiques {\guillemotright}.
FENEC : un corpus \'equilibr\'e pour l'\'evaluation des entit\'es nomm\'ees en fran\ccais (FENEC : a balanced sample corpus for French named entity recognition ) (2022)

Nous pr{\'e}sentons ici FENEC (FrEnch Named-entity Evaluation Corpus), un corpus {\`a} {\'e}chantillons {\'e}quilibr{\'e}s contenant six genres, annot{\'e} en entit{\'e}s nomm{\'e}es selon le sch{\'e}ma fin Qu{\ae}ro. Les caract{\'e}ristiques de ce corpus nous permettent d'{\'e}valuer et de comparer trois outils d`annotation automatique {---} un {\`a} base de r{\`e}gles et deux {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones {---} en jouant sur trois dimensions : la finesse du jeu d'{\'e}tiquettes, le genre des corpus, et les m{\'e}triques d'{\'e}valuation.
Filtrage et r\'egularisation pour am\'eliorer la plausibilit\'e des poids d`attention dans la t\^ache d`inf\'erence en langue naturelle (Filtering and regularization to improve the plausibility of attention weights in NLI) (2022)

Nous {\'e}tudions la plausibilit{\'e} d`un m{\'e}canisme d`attention pour une t{\^a}che d`inf{\'e}rence de phrases (entailment), c`est-{\`a}-dire sa capacit{\'e} {\`a} fournir une explication plausible pour un humain de la relation entre deux phrases. En s`appuyant sur le corpus Explanation-Augmented Standford Natural Language Inference, il a {\'e}t{\'e} montr{\'e} que les poids d`attention sont peu plausibles en pratique et tendent {\`a} ne pas se concentrer sur les tokens importants. Nous {\'e}tudions ici diff{\'e}rentes approches pour rendre les poids d`attention plus plausibles, en nous appuyant sur des masques issus d`une analyse morphosyntaxique ou sur une r{\'e}gularisation pour forcer la parcimonie. Nous montrons que ces strat{\'e}gies permettent d`am{\'e}liorer sensiblement la plausibilit{\'e} des poids d`attention et s`av{\`e}rent plus performantes que les approches par carte de saillance.
G\'en\'eration de question \`a partir d`analyse s\'emantique pour l`adaptation non supervis\'ee de mod\`eles de compr\'ehension de documents (Question generation from semantic analysis for unsupervised adaptation of document understanding models) (2022)

La g{\'e}n{\'e}ration automatique de questions {\`a} partir de textes peut permettre d`obtenir des corpus d`apprentissage pour des mod{\`e}les de compr{\'e}hension de documents de type question/r{\'e}ponse sur des textes. Si cette t{\^a}che de g{\'e}n{\'e}ration est d{\'e}sormais appr{\'e}hend{\'e}e par des mod{\`e}les de type s{\'e}quence-{\`a}s{\'e}quence bas{\'e}s sur de grands mod{\`e}les de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s, le choix des segments r{\'e}ponses {\`a} partir desquels seront g{\'e}n{\'e}r{\'e}es les questions est l`un des principaux aspects diff{\'e}renciant les m{\'e}thodes de g{\'e}n{\'e}ration de corpus de question/r{\'e}ponse. Nous proposons dans cette {\'e}tude d`exploiter l`analyse s{\'e}mantique de textes pour s{\'e}lectionner des r{\'e}ponses plausibles et enrichir le processus de g{\'e}n{\'e}ration par des traits s{\'e}mantiques g{\'e}n{\'e}riques. Les questions g{\'e}n{\'e}r{\'e}es sont {\'e}valu{\'e}es dans leur capacit{\'e} {\`a} {\^e}tre utilis{\'e}es pour entra{\^i}ner un mod{\`e}le de question-r{\'e}ponse sur un nouveau corpus d`archives num{\'e}ris{\'e}es.
Identification of complex words and passages in medical documents in French (2022)

Identification de mots et passages difficiles dans les documents m{\'e}dicaux en fran{\c{c}}ais. L`objectif de la simplification automatique des textes consiste {\`a} fournir une nouvelle version de documents qui devient plus facile {\`a} comprendre pour une population donn{\'e}e ou plus facile {\`a} traiter par d`autres applications du TAL. Cependant, avant d`effectuer la simplification, il est important de savoir ce qu`il faut simplifier exactement dans les documents. En effet, m{\^e}me dans les documents techniques et sp{\'e}cialis{\'e}s, il n`est pas n{\'e}cessaire de tout simplifier mais juste les segments qui pr{\'e}sentent des difficult{\'e}s de compr{\'e}hension. Il s`agit typiquement de la t{\^a}che d`identification de mots complexes : effectuer le diagnostic de difficult{\'e} d`un document donn{\'e} pour y d{\'e}tecter les mots et passages complexes. Nous proposons de travail sur l`identification de mots et passages complexes dans les documents biom{\'e}dicaux en fran{\c{c}}ais.
Impact du fran\ccais inclusif sur les outils du TAL (Impact of French Inclusive Language on NLP Tools) (2022)

Le fran{\c{c}}ais inclusif est une vari{\'e}t{\'e} du fran{\c{c}}ais standard mise en avant pour t{\'e}moigner d`une conscience de genre et d`identit{\'e}. Plusieurs proc{\'e}d{\'e}s existent pour lutter contre l`utilisation g{\'e}n{\'e}rique du masculin (coordination de formes f{\'e}minines et masculines, f{\'e}minisation des fonctions, {\'e}criture inclusive, et neutralisation). Dans cette {\'e}tude, nous nous int{\'e}ressons aux performances des outils sur quelques t{\^a}ches du TAL ({\'e}tiquetage, lemmatisation, rep{\'e}rage d`entit{\'e}s nomm{\'e}es) appliqu{\'e}s sur des productions langagi{\`e}res de ce type. Les taux d`erreur sur l'{\'e}tiquetage en parties du discours (TreeTagger et spaCy) augmentent de 3 {\`a} 7 points sur les portions r{\'e}dig{\'e}es en fran{\c{c}}ais inclusif par rapport au fran{\c{c}}ais standard, sans lemmatisation possible pour le TreeTagger. Sur le rep{\'e}rage d`entit{\'e}s nomm{\'e}es, les mod{\`e}les sont sensibles aux contextes en fran{\c{c}}ais inclusif et font des pr{\'e}dictions erron{\'e}es, avec une pr{\'e}cision en baisse.
Investigating associative, switchable and negatable Winograd items on renewed French data sets (2022)

The Winograd Schema Challenge (WSC) consists of a set of anaphora resolution problems resolvable only by reasoning about world knowledge. This article describes the update of the existing French data set and the creation of three subsets allowing for a more robust, fine-grained evaluation protocol of WSC in French (FWSC) : an associative subset (items easily resolvable with lexical co-occurrence), a switchable subset (items where the inversion of two keywords reverses the answer) and a negatable subset (items where applying negation on its verb reverses the answer). Experiences on these data sets with CamemBERT reach SOTA performances. Our evaluation protocol showed in addition that the higher performance could be explained by the existence of associative items in FWSC. Besides, increasing the size of training corpus improves the model`s performance on switchable items while the impact of larger training corpus remains small on negatable items.
Langues par d\'efaut? Analyse contrastive et diachronique des langues non cit\'ees dans les articles de TALN et d'ACL (Contrastive and diachronic study of unmentioned (by default ?) languages in TALN and ACL We study the application of the \#BenderRule in natural language processing articles, taking into account a contrastive and a diachronic dimensions, by examining the proceedings of two NLP conferences, TALN and ACL, over time) (2022)

Cet article {\'e}tudie l`application de la {\#}R{\`e}gledeBender dans des articles de traitement automatique des langues (TAL), en prenant en compte une dimension contrastive, par l`examen des actes de deux conf{\'e}rences du domaine, TALN et ACL, et une dimension diachronique, en examinant ces conf{\'e}rences au fil du temps. Un {\'e}chantillon d`articles a {\'e}t{\'e} annot{\'e} manuellement et deux classifieurs ont {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e}s afin d`annoter automatiquement les autres articles. Nous quantifions ainsi l`application de la {\#}R{\`e}gledeBender, et mettons en {\'e}vidence un l{\'e}ger mieux en faveur de TALN sur cet aspect.
Le projet FREEM : ressources, outils et enjeux pour l'\'etude du fran\ccais d`Ancien R\'egime (The F RE EM project: Resources, tools and challenges for the study of Ancien R\'egime French) (2022)

En d{\'e}pit de leur qualit{\'e} certaine, les ressources et outils disponibles pour l`analyse du fran{\c{c}}ais d`Ancien R{\'e}gime ne sont plus {\`a} m{\^e}me de r{\'e}pondre aux enjeux de la recherche en linguistique et en litt{\'e}rature pour cette p{\'e}riode. Apr{\`e}s avoir pr{\'e}cis{\'e}ment d{\'e}fini le cadre chronologique retenu, nous pr{\'e}sentons les corpus mis {\`a} disposition et les r{\'e}sultats obtenus avec eux pour plusieurs t{\^a}ches de TAL fondamentales {\`a} l'{\'e}tude de la langue et de la litt{\'e}rature.
Mesures linguistiques automatiques pour l'\'evaluation des syst\`emes de Reconnaissance Automatique de la Parole (Automated linguistic measures for automatic speech recognition systems' evaluation) (2022)

L'{\'e}valuation de transcriptions issues de syst{\`e}mes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) est un probl{\`e}me difficile et toujours ouvert, qui se r{\'e}sume g{\'e}n{\'e}ralement {\`a} ne consid{\'e}rer que le WER. Nous pr{\'e}sentons dans cet article un ensemble de m{\'e}triques, souvent utilis{\'e}es dans d`autres t{\^a}ches en traitement du langage naturel, que nous proposons d`appliquer en compl{\'e}ment du WER en RAP. Nous introduisons en particulier deux mesures consid{\'e}rant les aspects morpho-syntaxiques et s{\'e}mantiques des mots transcrits : 1) le POSER (Part-of-speech Error Rate), qui {\'e}value les aspects grammaticaux, et 2) le EmbER (Embedding Error Rate), une mesure originale qui reprend celle du WER en apportant une pond{\'e}ration en fonction de la distance s{\'e}mantique des mots mal transcrits. Afin de montrer les informations suppl{\'e}mentaires qu`elles apportent, nous proposons {\'e}galement une analyse qualitative d{\'e}crivant l`apport au niveau linguistique de mod{\`e}les de langage utilis{\'e}s pour le r{\'e}ordonnancement d`hypoth{\`e}ses de transcription a posteriori.
Mod\`ele-s bay\'es-ien-s pour la segment-ation \`a deux niveau-x faible-ment super-vis-\'e-e (Bayesian models for weakly supervised two-level segmentation ) (2022)

La segmentation automatique en mots et en morph{\`e}mes est une {\'e}tape cruciale dans le processus de documentation des langues. Dans ce travail, nous {\'e}tudions plusieurs mod{\`e}les bay{\'e}siens pour r{\'e}aliser une segmentation conjointe des phrases {\`a} ces deux niveaux : d`une part, en introduisant un couplage d{\'e}terministe entre deux mod{\`e}les sp{\'e}cialis{\'e}s pour identifier chaque type de fronti{\`e}res, d`autre part, en proposant une mod{\'e}lisation intrins{\`e}quement hi{\'e}rarchique. Un objectif important de cette {\'e}tude est de comparer ces mod{\`e}les dans un sc{\'e}nario o{\`u} une supervision faible est disponible. Nos exp{\'e}riences portent sur deux langues et permettent de comparer dans des conditions r{\'e}alistes les m{\'e}rites de ces diverses mod{\'e}lisations.
R\'e-ordonnancement via programmation dynamique pour l`adaptation cross-lingue d`un analyseur en d\'ependances (Sentence reordering via dynamic programming for cross-lingual dependency parsing ) (2022)

Cet article s`int{\'e}resse au transfert cross-lingue d`analyseurs en d{\'e}pendances et {\'e}tudie des m{\'e}thodes pour limiter l`effet potentiellement n{\'e}faste pour le transfert de divergences entre l`ordre des mots dans les langues source et cible. Nous montrons comment apprendre et impl{\'e}menter des strat{\'e}gies de r{\'e}ordonnancement, qui, utilis{\'e}es en pr{\'e}traitement, permettent souvent d`am{\'e}liorer les performances des analyseurs dans un sc{\'e}nario de transfert {\guillemotleft} zero-shot {\guillemotright}.
Remplacement de mentions pour l`adaptation d`un corpus de reconnaissance d`entit\'es nomm\'ees \`a un domaine cible (Mention replacement for adapting a named entity recognition dataset to a target domain) (2022)

La reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es est une t{\^a}che de traitement automatique du langage naturel bien {\'e}tudi{\'e}e et utile dans de nombreuses applications. Derni{\`e}rement, les mod{\`e}les neuronaux permettent de la r{\'e}soudre avec de tr{\`e}s bonnes performances. Cependant, les jeux de donn{\'e}es permettant l`entra{\^i}nement et l'{\'e}valuation de ces mod{\`e}les se concentrent sur un nombre restreint de domaines et types de documents (articles journalistiques, internet). Or, les performances d`un mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur un domaine cibl{\'e} sont en g{\'e}n{\'e}ral moindres dans un autre : ceux moins couverts sont donc p{\'e}nalis{\'e}s. Pour tenter de rem{\'e}dier {\`a} ce probl{\`e}me, cet article propose d`utiliser une technique d`augmentation de donn{\'e}es permettant d`adapter un corpus annot{\'e} en entit{\'e}s nomm{\'e}es d`un domaine source {\`a} un domaine cible o{\`u} les types de noms rencontr{\'e}s peuvent {\^e}tre diff{\'e}rents. Nous l`appliquons dans le cadre de la litt{\'e}rature de fantasy, o{\`u} nous montrons qu`elle peut apporter des gains de performance.
R\'esumeSVD : Un outil efficace et performant pour le r\'esum\'e de texte non supervis\'e (R\'esumeSVD : An efficient and effective tool for unsupervised text summarization ) (2022)

Cet article pr{\'e}sente une nouvelle m{\'e}thode, R{\'e}sumeSVD, pour le r{\'e}sum{\'e} automatique extractif non supervis{\'e}. Cette m{\'e}thode est fond{\'e}e sur la d{\'e}composition en valeurs singuli{\`e}res afin de r{\'e}duire la dimensionnalit{\'e} des plongements de mots et de proposer une repr{\'e}sentation de ces derniers sur un petit nombre de dimensions, chacune repr{\'e}sentant un sujet latent. En effet, dans un contexte sp{\'e}cifique et restreint, de multiples dimensions des plongements de mots deviennent moins pertinentes puisqu`apprises dans des contextes plus larges. Elle utilise {\'e}galement le regroupement automatique de mots pour r{\'e}duire la taille du vocabulaire, et est suivie d`une heuristique d`extraction de phrases. La m{\'e}thode surpasse en efficacit{\'e} les approches extractives les plus r{\'e}centes tout en {\'e}tant plus efficiente. De plus, R{\'e}sumeSVD n{\'e}cessite peu de ressources, en termes de donn{\'e}es et de puissance de calcul. Elle peut donc {\^e}tre ex{\'e}cut{\'e}e sur de longs documents, tels que des articles scientifiques, ainsi que sur de grands corpus {\`a} documents multiples. Notre m{\'e}thode est suffisamment rapide pour {\^e}tre utilis{\'e}e dans des syst{\`e}mes de r{\'e}sum{\'e} en direct. Nous partageons publiquement le code source de notre approche permettant de reproduire tous nos r{\'e}sultats.
Strat\'egies d`adaptation pour la reconnaissance d`entit\'es m\'edicales en fran\ccais (Adaptation strategies for biomedical named entity recognition in French) (2022)

Dans un contexte o{\`u} peu de corpus annot{\'e}s pour l`extraction d`entit{\'e}s m{\'e}dicales sont disponibles, nous {\'e}tudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances sp{\'e}cialis{\'e}es et adaptation de mod{\`e}les de langues en mettant l`accent sur l`effet du pr{\'e}-entra{\^i}nement d`un mod{\`e}le de langue g{\'e}n{\'e}raliste (CamemBERT) sur diff{\'e}rents corpus. Les r{\'e}sultats sont obtenus sur le corpus QUAERO. Nous montrons que pr{\'e}-entra{\^i}ner un mod{\`e}le avec un corpus sp{\'e}cialis{\'e}, m{\^e}me de taille r{\'e}duite, permet d`observer une am{\'e}lioration des r{\'e}sultats. La combinaison de plusieurs approches permet de gagner un {\`a} sept points de F1-mesure selon le corpus de test et la m{\'e}thode.
Un algorithme d`analyse s\'emantique fond\'ee sur les graphes via le probl\`eme de l`arborescence g\'en\'eralis\'ee couvrante (A graph-based semantic parsing algorithm via the generalized spanning arborescence problem) (2022)

Nous proposons un nouvel algorithme pour l`analyse s{\'e}mantique fond{\'e}e sur les graphes via le probl{\`e}me de l`arborescence g{\'e}n{\'e}ralis{\'e}e couvrante.
Une cha\^ine de traitement pour pr\'edire et appr\'ehender la complexit\'e des textes pour enfants d`un point de vue linguistique (A Processing Chain to Explain the Complexity of Texts for Children From a Linguistic and Psycho-linguistic Point of View) (2022)

Nos travaux abordent la question de la mesure de la complexit{\'e} d`un texte vis-{\`a}-vis d`une cible de lecteurs, les enfants en {\^a}ge de lire, au travers de la mise en place d`une cha{\^i}ne de traitements. Cette cha{\^i}ne vise {\`a} extraire des descripteurs linguistiques, principalement issus de travaux en psycholinguistique et de travaux sur la lisibilit{\'e}, mobilisables pour appr{\'e}hender la complexit{\'e} d`un texte. En l`appliquant sur un corpus de textes de fiction, elle permet d'{\'e}tudier des corr{\'e}lations entre certains descripteurs linguistiques et les tranches d'{\^a}ges associ{\'e}es aux textes par les {\'e}diteurs. L`analyse de ces corr{\'e}lations tend {\`a} valider la pertinence de la cat{\'e}gorisation en {\^a}ges par les {\'e}diteurs. Elle justifie ainsi la mobilisation d`un tel corpus pour entra{\^i}ner {\`a} partir des {\^a}ges {\'e}diteurs un mod{\`e}le de pr{\'e}diction de l'{\^a}ge cible d`un texte.
Une \'etude statistique des plongements dans les mod\`eles transformers pour le fran\ccais (An empirical statistical study of embeddings in French transformers) (2022)

Nous {\'e}tudions les propri{\'e}t{\'e}s statistiques des plongements dans les mod{\`e}les transformers pour le fran{\c{c}}ais. Nous nous appuyons sur une analyse de la variance, des similarit{\'e}s cosinus intra-phrase et du rang effectif des plongements aux diff{\'e}rents niveaux d`un transformer, pour des mod{\`e}les pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s et des mod{\`e}les adapt{\'e}s {\`a} la classification de textes. Nous montrons que les mod{\`e}les FlauBERT et CamemBERT pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s ont des comportements tr{\`e}s diff{\'e}rents m{\^e}me si les deux ont une tendance {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des repr{\'e}sentations anisotropiques, c`est-{\`a}-dire se concentrant dans un c{\^o}ne au sein de l`espace des plongements, comme observ{\'e} pour l`anglais. L`adaptation {\`a} la classification de textes modifie le comportement des mod{\`e}les, notamment dans les derni{\`e}res couches, et procure une tendance forte {\`a} l`alignement des plongements, r{\'e}duisant {\'e}galement la dimension effective de l`espace au final. Nous mettons {\'e}galement en {\'e}vidence un lien entre convergence des plongements au sein d`une phrase et classification de texte, lien dont la nature reste difficile {\`a} appr{\'e}hender.
Vers la compr\'ehension automatique de la parole bout-en-bout \`a moindre effort (Towards automatic end-to-end speech understanding with less effort) (2022)

Les approches de compr{\'e}hension automatique de la parole ont r{\'e}cemment b{\'e}n{\'e}fici{\'e} de l`apport de mod{\`e}les pr{\'e}appris par autosupervision sur de gros corpus de parole. Pour le fran{\c{c}}ais, le projet LeBenchmark a rendu disponibles de tels mod{\`e}les et a permis des {\'e}volutions impressionnantes sur plusieurs t{\^a}ches dont la compr{\'e}hension automatique de la parole. Ces avanc{\'e}es ont un co{\^u}t non n{\'e}gligeable en ce qui concerne le temps de calcul et la consommation {\'e}nerg{\'e}tique. Dans cet article, nous comparons plusieurs strat{\'e}gies d`apprentissage visant {\`a} r{\'e}duire le co{\^u}t {\'e}nerg{\'e}tique tout en conservant des performances comp{\'e}titives. Les exp{\'e}riences sont effectu{\'e}es sur le corpus MEDIA, et montrent qu`il est possible de r{\'e}duire significativement le co{\^u}t d`apprentissage tout en conservant des performances {\`a} l'{\'e}tat de l`art.
Adaptation au domaine de mod\`eles de langue \`a l`aide de r\'eseaux \`a base de graphes (Graph Neural Networks for Adapting General Domain Language Mod\`eles Specialised Corpora) (2022)

Les mod{\`e}les de langue prodonds encodent les propri{\'e}t{\'e}s linguistiques et sont utilis{\'e}s comme entr{\'e}e pour des mod{\`e}les plus sp{\'e}cifiques. Utiliser leurs repr{\'e}sentations de mots telles quelles pour des domaines peu dot{\'e}s se r{\'e}v{\`e}le {\^e}tre moins efficace. De plus, ces mod{\`e}les n{\'e}gligent souvent les informations globales sur le vocabulaire au profit d`une plus forte d{\'e}pendance {\`a} l`attention. Nous consid{\'e}rons que ces informations influent sur les r{\'e}sultats des t{\^a}ches en aval. Leur combinaison avec les repr{\'e}sentations contextuelles est effectu{\'e}e {\`a} l`aide de r{\'e}seaux de neurones {\`a} base de graphes. Nous montrons que l`utilit{\'e} de cette combinaison qui surpassent les performances de baselines.
Annotation d`expressions polylexicales verbales en arabe : validation d`une proc\'edure d`annotation multilingue (Annotating Verbal Multiword Expressions in Arabic : Assessing the Validity of a Multilingual) (2022)

Cet article d{\'e}crit nos efforts pour {\'e}tendre le projet PARSEME {\`a} l`arabe standard moderne. L`applicabilit{\'e} du guide d`annotation de PARSEME a {\'e}t{\'e} test{\'e}e en mesurant l`accord inter-annotateurs d{\`e}s la premi{\`e}re phase d`annotation. Un sous-ensemble de 1062 phrases du Prague Arabic Dependency Treebank (PADT) a {\'e}t{\'e} s{\'e}lectionn{\'e} et annot{\'e} ind{\'e}pendamment par deux locutrices natives arabes. Suite {\`a} leurs annotations, un nouveau corpus arabe avec plus de 1250 expressions polylexicales verbales (EPV) annot{\'e}es a {\'e}t{\'e} construit.
CLISTER : Un corpus pour la similarit\'e s\'emantique textuelle dans des cas cliniques en fran\ccais (CLISTER : A Corpus for Semantic Textual Similarity in French Clinical Narratives) (2022)

Le TAL repose sur la disponibilit{\'e} de corpus annot{\'e}s pour l`entra{\^i}nement et l'{\'e}valuation de mod{\`e}les. Il existe tr{\`e}s peu de ressources pour la similarit{\'e} s{\'e}mantique dans le domaine clinique en fran{\c{c}}ais. Dans cette {\'e}tude, nous proposons une d{\'e}finition de la similarit{\'e} guid{\'e}e par l`analyse clinique et l`appliquons au d{\'e}veloppement d`un nouveau corpus partag{\'e} de 1 000 paires de phrases annot{\'e}es manuellement en scores de similarit{\'e}. Nous {\'e}valuons ensuite le corpus par des exp{\'e}riences de mesure automatique de similarit{\'e}. Nous montrons ainsi qu`un mod{\`e}le de plongements de phrases peut capturer la similarit{\'e} avec des performances {\`a} l'{\'e}tat de l`art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons {\'e}galement que le contenu du corpus CLISTER est compl{\'e}mentaire de celui de DEFT STS.