ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Investigation par m\'ethodes d`apprentissage des sp\'ecificit\'es langagi\`eres propres aux personnes avec schizophr\'enie (Investigating Learning Methods Applied to Language Specificity of Persons with Schizophrenia) (2020)

Nous pr{\'e}sentons des exp{\'e}riences visant {\`a} identifier automatiquement des patients pr{\'e}sentant des sympt{\^o}mes de schizophr{\'e}nie dans des conversations contr{\^o}l{\'e}es entre patients et psychoth{\'e}rapeutes. Nous fusionnons l`ensemble des tours de parole de chaque interlocuteur et entra{\^i}nons des mod{\`e}les de classification utilisant des informations lexicales, morphologiques et syntaxiques. Cette {\'e}tude est la premi{\`e}re du genre sur le fran{\c{c}}ais et obtient des r{\'e}sultats comparables {\`a} celles sur l`anglais. Nos premi{\`e}res exp{\'e}riences tendent {\`a} montrer que la parole des personnes avec schizophr{\'e}nie se distingue de celle des t{\'e}moins : le meilleur mod{\`e}le obtient une exactitude de 93,66{\%}. Des informations plus riches seront cependant n{\'e}cessaires pour parvenir {\`a} un mod{\`e}le robuste.
Classification de relations pour l`intelligence \'economique et concurrentielle (Relation Classification for Competitive and Economic Intelligence ) (2020)

L`extraction de relations reliant des entit{\'e}s par des liens s{\'e}mantiques {\`a} partir de texte a fait l`objet de nombreux travaux visant {\`a} extraire des relations g{\'e}n{\'e}riques comme l`hyperonymie ou sp{\'e}cifiques comme des relations entre g{\`e}nes et prot{\'e}ines. Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons aux relations {\'e}conomiques entre deux entit{\'e}s nomm{\'e}es de type organisation {\`a} partir de textes issus du web. Ce type de relation, encore peu {\'e}tudi{\'e} dans la litt{\'e}rature, a pour but l`identification des liens entre les acteurs d`un secteur d`activit{\'e} afin d`analyser leurs {\'e}cosyst{\`e}mes {\'e}conomiques. Nous pr{\'e}sentons B IZ R EL, le premier corpus fran{\c{c}}ais annot{\'e} en relations {\'e}conomiques, ainsi qu`une approche supervis{\'e}e {\`a} base de diff{\'e}rentes architectures neuronales pour la classification de ces relations. L'{\'e}valuation de ces mod{\`e}les montre des r{\'e}sultats tr{\`e}s encourageants, ce qui est un premier pas vers l`intelligence {\'e}conomique et concurrentielle {\`a} partir de textes pour le fran{\c{c}}ais.
Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l`extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction) (2020)

Dans cet article, focalis{\'e} sur l`extraction supervis{\'e}e de mentions d'{\'e}v{\'e}nements dans les textes, nous proposons d'{\'e}tendre un mod{\`e}le op{\'e}rant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les d{\'e}pendances syntaxiques. Nous y int{\'e}grons pour ce faire un contexte plus large au travers de la repr{\'e}sentation de phrases distantes s{\'e}lectionn{\'e}es sur la base de relations de cor{\'e}f{\'e}rence entre entit{\'e}s. En outre, nous montrons l`int{\'e}r{\^e}t d`une telle int{\'e}gration au travers d'{\'e}valuations men{\'e}es sur le corpus de r{\'e}f{\'e}rence TAC Event 2015.
Les mod\`eles de langue contextuels Camembert pour le fran\ccais : impact de la taille et de l`h\'et\'erog\'en\'eit\'e des donn\'ees d`entrainement (C AMEM BERT Contextual Language Models for French: Impact of Training Data Size and Heterogeneity ) (2020)

Les mod{\`e}les de langue neuronaux contextuels sont d{\'e}sormais omnipr{\'e}sents en traitement automatique des langues. Jusqu'{\`a} r{\'e}cemment, la plupart des mod{\`e}les disponibles ont {\'e}t{\'e} entra{\^i}n{\'e}s soit sur des donn{\'e}es en anglais, soit sur la concat{\'e}nation de donn{\'e}es dans plusieurs langues. L`utilisation pratique de ces mod{\`e}les {---} dans toutes les langues sauf l`anglais {---} {\'e}tait donc limit{\'e}e. La sortie r{\'e}cente de plusieurs mod{\`e}les monolingues fond{\'e}s sur BERT (Devlin et al., 2019), notamment pour le fran{\c{c}}ais, a d{\'e}montr{\'e} l`int{\'e}r{\^e}t de ces mod{\`e}les en am{\'e}liorant l'{\'e}tat de l`art pour toutes les t{\^a}ches {\'e}valu{\'e}es. Dans cet article, {\`a} partir d`exp{\'e}riences men{\'e}es sur CamemBERT (Martin et al., 2019), nous montrons que l`utilisation de donn{\'e}es {\`a} haute variabilit{\'e} est pr{\'e}f{\'e}rable {\`a} des donn{\'e}es plus uniformes. De fa{\c{c}}on plus surprenante, nous montrons que l`utilisation d`un ensemble relativement petit de donn{\'e}es issues du web (4Go) donne des r{\'e}sultats aussi bons que ceux obtenus {\`a} partir d`ensembles de donn{\'e}es plus grands de deux ordres de grandeurs (138Go).
G\'en\'eration automatique de d\'efinitions pour le fran\ccais (Definition Modeling in French) (2020)

La g{\'e}n{\'e}ration de d{\'e}finitions est une t{\^a}che r{\'e}cente qui vise {\`a} produire des d{\'e}finitions lexicographiques {\`a} partir de plongements lexicaux. Nous remarquons deux lacunes : (i) l'{\'e}tat de l`art actuel ne s`est pench{\'e} que sur l`anglais et le chinois, et (ii) l`utilisation escompt{\'e}e en tant que m{\'e}thode d'{\'e}valuation des plongements lexicaux doit encore {\^e}tre v{\'e}rifi{\'e}e. Pour y rem{\'e}dier, nous proposons un jeu de donn{\'e}es pour la g{\'e}n{\'e}ration de d{\'e}finitions en fran{\c{c}}ais, ainsi qu`une {\'e}valuation des performances d`un mod{\`e}le de g{\'e}n{\'e}ration de d{\'e}finitions simple selon les plongements lexicaux fournis en entr{\'e}e.
Du bon usage d`ingr\'edients linguistiques sp\'eciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes ) (2020)

Nous pr{\'e}sentons un mod{\`e}le d`apprentissage automatique qui combine mod{\`e}les neuronaux et linguistiques pour traiter les t{\^a}ches de classification dans lesquelles la distribution des {\'e}tiquettes des instances est d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}e. Les performances de ce mod{\`e}le sont mesur{\'e}es {\`a} l`aide d`exp{\'e}riences men{\'e}es sur les t{\^a}ches de classification de recettes de cuisine de la campagne DEFT 2013 (Grouin et al., 2013). Nous montrons que les plongements lexicaux (word embeddings) associ{\'e}s {\`a} des m{\'e}thodes d`apprentissage profond obtiennent de meilleures performances que tous les algorithmes d{\'e}ploy{\'e}s lors de la campagne DEFT. Nous montrons aussi que ces m{\^e}mes classifieurs avec plongements lexicaux peuvent gagner en performance lorsqu`un mod{\`e}le linguistique est ajout{\'e} au mod{\`e}le neuronal. Nous observons que l`ajout d`un mod{\`e}le linguistique au mod{\`e}le neuronal am{\'e}liore les performances de classification sur les classes rares.
\'Etude sur le r\'esum\'e comparatif gr\^ace aux plongements de mots (Comparative summarization study using word embeddings) (2020)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une nouvelle m{\'e}thode de r{\'e}sum{\'e} automatique comparatif. Ce type de r{\'e}sum{\'e} a pour objectif de permettre de saisir rapidement les diff{\'e}rences d`information entre deux jeux de documents. En raison de l`absence de ressources disponibles pour cette t{\^a}che, nous avons compos{\'e} un corpus d'{\'e}valuation. Nous pr{\'e}sentons {\`a} la fois la m{\'e}thodologie de son {\'e}laboration ainsi que le corpus lui-m{\^e}me. Notre m{\'e}thode utilise les avanc{\'e}es r{\'e}centes dans le calcul de similarit{\'e} entre phrases afin de d{\'e}tecter les informations comparatives. Nous montrons que sur ce corpus, notre m{\'e}thode est comparable en termes de qualit{\'e} de r{\'e}sultats {\`a} une m{\'e}thode de l'{\'e}tat de l`art, tout en r{\'e}duisant d`un facteur dix le temps de calcul, la rendant donc exploitable dans le cadre de l`aide {\`a} l`analyse de documents.
R\'eseaux de neurones pour la r\'esolution d`analogies entre phrases en traduction automatique par l`exemple (Neural networks for the resolution of analogies between sentences in EBMT ) (2020)

Cet article propose un mod{\`e}le de r{\'e}seau de neurones pour la r{\'e}solution d'{\'e}quations analogiques au niveau s{\'e}mantique et entre phrases dans le cadre de la traduction automatique par l`exemple. Son originalit{\'e} r{\'e}side dans le fait qu`il fusionne les deux approches, directe et indirecte, de la traduction par l`exemple.
Impact de la structure logique des documents sur les mod\`eles distributionnels : exp\'erimentations sur le corpus TALN (Impact of document structure on distributional semantics models: a case study on NLP research articles ) (2020)

Nous pr{\'e}sentons une exp{\'e}rience visant {\`a} mesurer en quoi la structure logique d`un document impacte les repr{\'e}sentations lexicales dans les mod{\`e}les de s{\'e}mantique distributionnelle. En nous basant sur des documents structur{\'e}s (articles de recherche en TAL) nous comparons des mod{\`e}les construits sur des corpus obtenus par suppression de certaines parties des textes du corpus : titres de section, r{\'e}sum{\'e}s, introductions et conclusions. Nous montrons que malgr{\'e} des diff{\'e}rences selon les parties et le lexique pris en compte, ces zones r{\'e}put{\'e}es particuli{\`e}rement informatives du contenu d`un article ont un impact globalement moins significatif que le reste du texte sur la construction du mod{\`e}le.
Pr\'edire automatiquement les intentions du locuteur dans des questions issues du discours oral spontan\'e (Automatically predicting the speaker`s intentions in questions from spontaneous oral speech) (2020)

Cette {\'e}tude porte sur la classification automatique des intentions exprim{\'e}es dans des questions issues d`un corpus d'{\'e}changes oraux spontan{\'e}s. Nous proposons une typologie dans laquelle nous distinguons trois classes d`intentions (AVIS, VOLONT{\'E} et DOUTE). Apr{\`e}s plusieurs pr{\'e}traitements et ajouts de traits lexicaux aux donn{\'e}es (lexiques, nombre de mots et de caract{\`e}res), nous impl{\'e}mentons un algorithme de classification automatique et nous en pr{\'e}sentons et {\'e}valuons les r{\'e}sultats qui atteignent une F-mesure de 0,62. Nous proposons ensuite une interpr{\'e}tation de ceux-ci, bas{\'e}e sur une comparaison entre les exp{\'e}riences men{\'e}es et des mesures li{\'e}es aux traits linguistiques int{\'e}gr{\'e}s avant la t{\^a}che de classification.
R\'eduire l`effort humain d`am\'elioration des ressources lexicales gr\^ace aux inf\'erences (Reducing the Knowledge Resource Enhancement Human Effort through Inferences) (2020)

Les inf{\'e}rences translingues repr{\'e}sentent une piste int{\'e}ressante pour la construction des ressources lexico-s{\'e}mantiques multilingues. Cependant, la validation des {\'e}l{\'e}ments candidats n{\'e}cessite un effort humain consid{\'e}rable. Nous d{\'e}crivons une fa{\c{c}}on de construire des ressources lexico-s{\'e}mantiques via des inf{\'e}rences monolingue et translingue. Son int{\'e}r{\^e}t principal consiste {\`a} impl{\'e}menter dans le contexte d`une ressource lexico-s{\'e}mantique multilingue une approche o{\`u} le processus de construction est un processus auto-apprenant car l'{\'e}valuation participe {\`a} la construction de celle-ci.
Extraction de th\`emes d`un corpus de demandes de support pour un logiciel de relation citoyen (Topic extraction from a corpus of support requests for citizen relations software) (2020)

Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} l`extraction de th{\`e}mes (topics) {\`a} partir de commentaires textuels provenant des demandes de support de l'{\'e}diteur de logiciel Berger-Levrault. Le corpus de demandes analys{\'e} est celui d`un outil de gestion de la relation citoyen. Ce corpus n`est pas format{\'e} et est peu structur{\'e} avec plusieurs locuteurs qui interviennent (le citoyen et un ou plusieurs techniciens support). Nous d{\'e}crivons une {\'e}tude exp{\'e}rimentale qui repose sur l`utilisation de deux syst{\`e}mes. Le premier syst{\`e}me applique une LDA (Allocation Dirichlet Latente), tandis que le second combine l`application d`une LDA avec l`algorithme k-Moyennes (k-Means). Nous comparons nos r{\'e}sultats avec un {\'e}chantillon de ce corpus, annot{\'e} par un expert du domaine. Nos r{\'e}sultats montrent que nous obtenons une classification de meilleure qualit{\'e} comparable avec celle effectu{\'e}e manuellement par un expert en utilisant une combinaison LDA/k-Moyennes.
Recommandation d'\^age pour des textes (Age recommendation for texts) (2020)

Cet article {\'e}tudie une premi{\`e}re tentative pour pr{\'e}dire une recommandation d'{\^a}ge estimant {\`a} partir de quand un enfant pourrait comprendre un texte donn{\'e}. {\`A} ce titre, nous pr{\'e}sentons d`abord des descripteurs issus de divers domaines scientifiques, puis proposons diff{\'e}rentes architectures de r{\'e}seaux de neurones et les comparons sur un ensemble de donn{\'e}es textuelles en fran{\c{c}}ais, d{\'e}di{\'e}es {\`a} des publics jeune ou adulte. Pour contourner la faible quantit{\'e} de donn{\'e}es de ce type, nous {\'e}tudions l`id{\'e}e de pr{\'e}dire les {\^a}ges au niveau de la phrase. Les exp{\'e}riences montrent que cette hypoth{\`e}se, quoique forte, conduit d`ores et d{\'e}j{\`a} {\`a} de bons r{\'e}sultats, meilleurs que ceux fournis par des experts psycholinguistes, y compris lorsque les phrases isol{\'e}es sont remplac{\'e}es par textes complets.
Traduire des corpus pour construire des mod\`eles de traduction neuronaux : une solution pour toutes les langues peu dot\'ees ? (Corpus Translation to Build Translation Models : a Solution for all Low-Resource Languages ?) (2020)

Nous comparons deux usages des langues pivots en traduction automatique neuronale pour des langues peu dot{\'e}es. Nous nous int{\'e}ressons au cas o{\`u} il existe une langue pivot telle que les paires source-pivot et pivot-cible sont bien ou tr{\`e}s bien dot{\'e}es. Nous comparons la traduction s{\'e}quentielle traditionnelle (source{\textrightarrow}pivot{\textrightarrow}cible) et la traduction {\`a} l`aide d`un mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur des corpus traduits {\`a} l`aide des langues pivot et cible. Les exp{\'e}riences sont men{\'e}es sur trois langues sources (espagnol, allemand et japonais), une langue pivot (anglais) et une langue cible (fran{\c{c}}ais). Nous constatons que quelle que soit la proximit{\'e} linguistique entre les langues source et pivot, le mod{\`e}le entra{\^i}n{\'e} sur corpus traduit a de meilleurs r{\'e}sultats que la traduction s{\'e}quentielle, et bien s{\^u}r que la traduction directe.
Construction de plongements de concepts m\'edicaux sans textes (Embedding medical concepts without texts) (2020)

Dans le domaine m{\'e}dical, beaucoup d`outils du TAL reposent d{\'e}sormais sur des plongements de concepts issus de l`UMLS. Les approches existantes pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements n{\'e}cessitent de grandes quantit{\'e}s de documents m{\'e}dicaux. Au contraire des ces approches, nous proposons dans cet article de nous appuyer sur les traductions en japonais, plus pr{\'e}cis{\'e}ment en kanjis, disponibles dans l`UMLS pour g{\'e}n{\'e}rer ces plongements. Test{\'e}e sur diff{\'e}rents jeux d'{\'e}valuation propos{\'e}s dans la litt{\'e}rature, notre approche, qui ne requiert donc aucun texte, donne de bons r{\'e}sultats comparativement {\`a} l'{\'e}tat-de-l`art. De plus, nous montrons qu`il est int{\'e}ressant de les combiner avec les plongements {--} contextuels {--} existants.
Qu`apporte BERT \`a l`analyse syntaxique en constituants discontinus ? Une suite de tests pour \'evaluer les pr\'edictions de structures syntaxiques discontinues en anglais (What does BERT contribute to discontinuous constituency parsing ? A test suite to evaluate discontinuous constituency structure predictions in English) (2020)

Cet article propose d`analyser les apports d`un mod{\`e}le de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} de type BERT (bidirectional encoder representations from transformers) {\`a} l`analyse syntaxique en constituants discontinus en anglais (PTB, Penn Treebank). Pour cela, nous r{\'e}alisons une comparaison des erreurs d`un analyseur syntaxique dans deux configurations (i) avec un acc{\`e}s {\`a} BERT affin{\'e} lors de l`apprentissage (ii) sans acc{\`e}s {\`a} BERT (mod{\`e}le n`utilisant que les donn{\'e}es d`entra{\^i}nement). Cette comparaison s`appuie sur la construction d`une suite de tests que nous rendons publique. Nous annotons les phrases de la section de validation du Penn Treebank avec des informations sur les ph{\'e}nom{\`e}nes syntaxiques {\`a} l`origine des discontinuit{\'e}s. Ces annotations nous permettent de r{\'e}aliser une {\'e}valuation fine des capacit{\'e}s syntaxiques de l`analyseur pour chaque ph{\'e}nom{\`e}ne cible. Nous montrons que malgr{\'e} l`apport de BERT {\`a} la qualit{\'e} des analyses (jusqu'{\`a} 95 en F1 ), certains ph{\'e}nom{\`e}nes complexes ne sont toujours pas analys{\'e}s de mani{\`e}re satisfaisante.
Sur l`impact des contraintes structurelles pour l`analyse en d\'ependances profondes fond\'ee sur les graphes (On the impact of structural constraints for graph-based deep dependency parsing) (2020)

Les algorithmes existants pour l`analyse en d{\'e}pendances profondes fond{\'e}e sur les graphes capables de garantir la connexit{\'e} des structures produites ne couvrent pas les corpus du fran{\c{c}}ais. Nous proposons un nouvel algorithme qui couvre l`ensemble des structures possibles. Nous nous {\'e}valuons sur les corpus fran{\c{c}}ais FTB et Sequoia et observons un compromis entre la production de structures valides et la qualit{\'e} des analyses.
L`expression des \'emotions dans les textes pour enfants : constitution d`un corpus annot\'e (Expressing emotions in texts for children: constitution of an annotated corpus) (2020)

Cet article pr{\'e}sente une typologie de divers modes d`expression linguistique des {\'e}motions, le sch{\'e}ma d`annotation sous Glozz qui impl{\'e}mente cette typologie et un corpus de textes journalistiques pour enfants annot{\'e} {\`a} l`aide de ce sch{\'e}ma. Ces travaux pr{\'e}liminaires s`ins{\`e}rent dans le contexte d`une {\'e}tude relative au d{\'e}veloppement des capacit{\'e}s langagi{\`e}res des enfants, en particulier de leur capacit{\'e} {\`a} comprendre un texte selon des crit{\`e}res {\'e}motionnels.
Traduction automatique pour la normalisation du fran\ccais du XVIIe si\`ecle () (2020)
Pr\'edire le niveau de langue d`apprenants d`anglais (Predict the language level for English learners) (2020)

L`apprentissage de la deuxi{\`e}me langue (L2) est un processus progressif dans lequel l`apprenant am{\'e}liore sa ma{\^i}trise au fur et {\`a} mesure de l`apprentissage. L`analyse de productions d`apprenants int{\'e}resse les chercheurs et les enseignants car cela permet d`avoir une meilleure id{\'e}e des difficult{\'e}s et les facilit{\'e}s d`apprentissage et de faire des programmes didactiques plus adapt{\'e}s. Cela peut {\'e}galement donner des indications sur les difficult{\'e}s cognitives {\`a} ma{\^i}triser les notions grammaticales abstraites dans une nouvelle langue. Nous proposons de travailler sur un corpus de productions langagi{\`e}res d`apprenants d`anglais provenant de diff{\'e}rents pays et donc ayant diff{\'e}rentes langues maternelles (L1). Notre objectif consiste {\`a} cat{\'e}goriser ces productions langagi{\`e}res selon six niveaux de langue (A1, A2, B1, B2, C1, C2). Nous utilisons diff{\'e}rents ensembles de descripteurs, y compris les verbes et expressions modaux. Nous obtenons des r{\'e}sultats int{\'e}ressants pour cette cat{\'e}gorisation multiclasse, ce qui indique qu`il existe des diff{\'e}rences linguistiques inh{\'e}rentes entre les diff{\'e}rents niveaux.
TArC. Un corpus d`arabish tunisien (2020)

TArC : Incrementally and Semi-Automatically Collecting a Tunisian arabish Corpus This article describes the collection process of the first morpho-syntactically annotated Tunisian arabish Corpus (TArC). Arabish is a spontaneous coding of Arabic Dialects (AD) in Latin characters and arithmographs (numbers used as letters). This code-system was developed by Arabic-speaking users of social media in order to facilitate the communication on digital devices. Arabish differs for each Arabic dialect and each arabish code-system is under-resourced. In the last few years, the attention of NLP on AD has considerably increased. TArC will be thus a useful support for different types of analyses, as well as for NLP tools training. In this article we will describe preliminary work on the TArC semi-automatic construction process and some of the first analyses on the corpus. In order to provide a complete overview of the challenges faced during the building process, we will present the main Tunisian dialect characteristics and its encoding in Tunisian arabish.
Segmentation automatique en p\'eriodes pour le fran\ccais parl\'e (Automatic Period Segmentation of Oral French) (2020)

Nous proposons la comparaison de deux m{\'e}thodes de segmentation automatique du fran{\c{c}}ais parl{\'e} en p{\'e}riodes macro-syntaxiques, qui permettent d`analyser la syntaxe et la prosodie du discours. Nous comparons l`outil Analor (Avanzi et al., 2008) qui a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} pour la segmentation des p{\'e}riodes prosodiques et les mod{\`e}les de segmentations utilisant des CRF et des traits prosodiques et / ou morphosyntaxiques. Les r{\'e}sultats montrent qu`Analor divise le discours en plus petits segments prosodiques tandis que les mod{\`e}les CRF d{\'e}tectent des segments plus larges que les p{\'e}riodes macro-syntaxiques. Cependant, les mod{\`e}les CRF ont de meilleurs r{\'e}sultats qu`Analor en termes de F-mesure.
Les avis sur les restaurants \`a l'\'epreuve de l`apprentissage automatique (An Empirical Examination of Online Restaurant Reviews) (2020)

Dans la fouille d`opinions, de nombreuses {\'e}tudes portent sur l`extraction automatique des opinions positives ou n{\'e}gatives. Cependant les recherches ayant pour objet la fouille de suggestions et d`intentions sont moins importantes, malgr{\'e} leur lien profond avec l`opinion. Cet article vise {\`a} d{\'e}tecter six cat{\'e}gories (opinion positive/mixte/n{\'e}gative, suggestion, intention, description) dans les avis en ligne sur les restaurants en exploitant deux m{\'e}thodes : l`apprentissage de surface et l`apprentissage profond supervis{\'e}s. Les performances obtenues pour chaque cat{\'e}gorie sont interpr{\'e}t{\'e}es ensuite en tenant compte des sp{\'e}cificit{\'e}s du corpus trait{\'e}.
Recherche de similarit\'e th\'ematique en temps r\'eel au sein d`un d\'ebat en ligne (Thematic similarity real-time computation during an online debate) (2020)

Cet article se focalise sur l`utilisation d`un large r{\'e}seau lexico-s{\'e}mantique fran{\c{c}}ais pour le calcul de similarit{\'e} th{\'e}matique d`interventions au cours d`un d{\'e}bat en ligne dans les lyc{\'e}es, proche du temps r{\'e}el. Pour cela, notre syst{\`e}me extrait des informations s{\'e}mantiques du r{\'e}seau et cr{\'e}e {\`a} la vol{\'e}e des vecteurs enrichis pour chaque fragment de texte. Les donn{\'e}es r{\'e}cup{\'e}r{\'e}es sont contextualis{\'e}es via un algorithme de propagation. Les vecteurs r{\'e}sultat permettent aux fragments de texte d'{\^e}tre compar{\'e}s. Notre m{\'e}thode aide {\`a} trouver les th{\'e}matiques {\'e}mergentes des d{\'e}bats et {\`a} identifier des clusters d`opinion. La contrainte temps r{\'e}el nous force {\`a} s{\'e}lectionner pr{\'e}cis{\'e}ment les informations que nous incluons, aussi bien pour les temps de calcul des vecteurs cr{\'e}{\'e}s que la qualit{\'e} de ceux-ci.