ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
Auto-correction dans un analyseur neuronal par transitions : un comportement factice ? (Self-correction in a transition-based neural parser : a spurious behaviour ?) (2022)

Cette {\'e}tude explore la capacit{\'e} d`auto-correction dans le cas d`un analyseur neuronal par transitions. Nous d{\'e}finissons un oracle dynamique pour le syst{\`e}me {\'e}tudi{\'e} lui apprenant {\`a} s`auto-corriger. Les performances du mod{\`e}le restent identiques {\`a} celles du mod{\`e}le de base, qui ne s`auto-corrige pas. En effet, il y a {\`a} peu pr{\`e}s autant de {\guillemotleft} corrections {\guillemotright} justes que de fautives. Les erreurs finales commises par les deux mod{\`e}les sont aussi similaires. Nous montrons n{\'e}anmoins que beaucoup des corrections effectu{\'e}es par le mod{\`e}le avec oracle dynamique co{\"i}ncident avec des cas difficiles {\`a} g{\'e}rer par les analyseurs automatiques. Le probl{\`e}me d`apprentissage d`un comportement efficace d`auto-correction retombe dans un traitement efficace de ces cas difficiles.
Construction de Graphes de Connaissance \`a partir de textes avec une I.A. centr\'ee-utilisateur (Knowledge Graph Construction from Texts with an User-Centric A) (2022)

Avec l`essor du Web s{\'e}mantique au cours des deux derni{\`e}res d{\'e}cennies est apparu un besoin en outils permettant de construire des graphes de connaissances de bonne qualit{\'e}. Cet article pr{\'e}sente mon travail de th{\`e}se, qui est la conception d`une m{\'e}thode explicable et centr{\'e}e-utilisateur pour la production semi-automatis{\'e}e de graphes de connaissances {\`a} partir de textes sp{\'e}cifiques {\`a} un domaine. Ce syst{\`e}me se pr{\'e}sente initialement comme une interface d'{\'e}dition guid{\'e}e de RDF. Puis, se basant sur les actions de l`utilisateur, un syst{\`e}me de suggestion de triplets se met en place. Enfin, {\`a} travers des interactions avec l`utilisateur, le syst{\`e}me automatise progressivement le processus. Apr{\`e}s avoir pr{\'e}sent{\'e} le workflow du syst{\`e}me et d{\'e}taill{\'e} les unit{\'e}s qui le compose {--} une unit{\'e} de pr{\'e}traitement, une unit{\'e} interactive et une unit{\'e} automatis{\'e}e - cet article documente les aspects de ce workflow d{\'e}j{\`a} impl{\'e}ment{\'e}s, ainsi que les r{\'e}sultats de leur {\'e}valuation.
\'Etapes pr\'eparatoires pour la d\'etection des valeurs humaines dans des commentaires du domaine de la parfumerie (Detecting Human Values in Comments on Perfumery) (2022)

La d{\'e}tection des valeurs humaines dans le texte est une t{\^a}che qui int{\'e}resse les industriels dans la mesure o{\`u} elles compl{\`e}ten t le profil des consommateurs. Cette d{\'e}tection n{\'e}cessite des outils et des m{\'e}thodes issues du traitement automatique des langues (TAL) et s`appuie sur un mod{\`e}le psychologique. Il n`existe que tr{\`e}s peu de travaux, alliant mod{\`e}les psychologiques de valeurs humaines et extraction de leur r{\'e}alisation linguistique sur les r{\'e}seaux sociaux {\`a} l`aide du TAL. Dans cet article, apr{\`e}s avoir d{\'e}fin i le mod{\`e}le des valeurs de Schwartz que nous utilisons ainsi que le corpus en cours de construction pour le domaine de la parfumerie, nous proposons quelques pistes de r{\'e}flexion possibles pour la construction de technologies permettant de relier des marqueurs textuels {\`a} des valeurs humaines.
\'Etat de l`art : Liage de ressources lexicales du fran\ccais (State of the art : Linking French Lexical Resources) (2022)

Les ressources lexicales informatis{\'e}es constituent des donn{\'e}es indispensables {\`a} l'{\'e}laboration d`outils et de m{\'e}thodes r{\'e}pondant aux diff{\'e}rentes t{\^a}ches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Celles-ci sont h{\'e}t{\'e}rog{\`e}nes dans leur taille, leur construction et leur niveau de description linguistique. Cette vari{\'e}t{\'e} ouvre la porte {\`a} un regroupement des ressources ou {\`a} des tentatives de liage. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un {\'e}tat de l`art sur les ressources lexicales du fran{\c{c}}ais. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous abordons les diff{\'e}rentes caract{\'e}ristiques d`une ressource lexicale, les ressources construites {\`a} partir de liage ainsi que les approches employ{\'e}es {\`a} cette fin.
Identification des indicateurs linguistiques de la subjectivit\'e les plus efficaces pour la classification d`articles de presse en fran\ccais. (Identifying the most efficient linguistic features of subjectivity for French-speaking press articles classification) (2022)

Les articles de presse peuvent {\^e}tre r{\'e}partis en deux genres principaux : les genres de l`information et les genres de l`opinion. La classification automatique d`articles dans ces deux genres est une t{\^a}che qui peut {\^e}tre effectu{\'e}e {\`a} partir de traits et mesures linguistiques {\'e}galement utilis{\'e}es pour l`analyse de la subjectivit{\'e}. Dans cet article, nous {\'e}valuons la pertinence de 30 mesures issues de travaux ant{\'e}rieurs pour la classification d`articles d`information et d`opinion en fran{\c{c}}ais. A l`aide de deux mod{\`e}les de classification diff{\'e}rents et {\`a} partir d`un {\'e}chantillon de 13 400 articles publi{\'e}s sur le site web de la Radio-T{\'e}l{\'e}vision Belge Francophone (RTBF), nous avons identifi{\'e} 18 mesures morphosyntaxiques, lexicos{\'e}mantiques et stylom{\'e}triques efficaces pour distinguer les articles plut{\^o}t factuels des articles subjectifs.
Impact des modalit\'es induites par les outils d`annotation manuelle : exemple de la d\'etection des erreurs de fran\ccais (Impact of modalities induced by manual annotation tools : example of French error detection) (2022)

Certains choix effectu{\'e}s lors de la construction d`une campagne d`annotation peuvent avoir des cons{\'e}quences sur les annotations produites. En menant une campagne sur la d{\'e}tection des erreurs de fran{\c{c}}ais, aux param{\`e}tres ma{\^i}tris{\'e}s, nous {\'e}valuons notamment l`effet de la fonctionnalit{\'e} de retour arri{\`e}re. Au moyen de paires d'{\'e}nonc{\'e}s presque identiques, nous mettons en exergue une tendance des annotateurs {\`a} tenir compte de l`un pour annoter l`autre.
Syst\`eme de traduction automatique neuronale fran\ccais-mongol (Historique, mise en place et \'evaluations) (French-Mongolian Neural Machine Translation System (History, Implementation, and evaluations)) (2022)

La traduction automatique (abr{\'e}g{\'e} ci-apr{\`e}s TA) conna{\^i}t actuellement un d{\'e}veloppement rapide, pendant lequel les langues peu dot{\'e}es semblent pourtant moins d{\'e}velopp{\'e}es. En effet, il existe moins de recherches sur ces derni{\`e}res. Notamment, aucune recherche publi{\'e}e n`a {\'e}t{\'e} trouv{\'e}e sur la paire de langues fran{\c{c}}ais-mongol. Cet article entame une nouvelle {\'e}tape dans les recherches en TA pour cette paire de langues peu dot{\'e}e. Nous d{\'e}crivons l`historique de la TA et en {\'e}tablissons un {\'e}tat de l`art pour le mongol. Ensuite, nous nous employons {\`a} mettre en place notre propre syst{\`e}me de TA {\`a} partir des outils et ressources open source. Outre l'{\'e}valuation automatique comme m{\'e}thode pour appr{\'e}cier sa performance, nous concevons une m{\'e}thode d'{\'e}valuation humaine originale nomm{\'e}e {\guillemotleft} IFF {\guillemotright} permettant de mieux conna{\^i}tre les forces et les faiblesses de notre syst{\`e}me par rapport {\`a} des moteurs de traduction commerciaux.
Une cha\^ine de traitements pour la simplification automatique de la parole et sa traduction automatique vers des pictogrammes (Simplification and automatic translation of speech into pictograms ) (2022)

La Communication Alternative et Augment{\'e}e (CAA) prend une place importante chez les personnes en situation de handicap ainsi que leurs proches {\`a} cause de la difficult{\'e} de son utilisation. Pour r{\'e}duire ce poids, l`utilisation d`outils de traduction de la parole en pictogrammes est pertinente. De plus, ils peuvent {\^e}tre d`une grande aide pour l`accessibilit{\'e} communicative dans le milieu hospitalier. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons un projet de recherche visant {\`a} d{\'e}velopper un syst{\`e}me de traduction de la parole vers des pictogrammes. Il met en jeu une cha{\^i}ne de traitement comportant plusieurs axes relevant du traitement automatique des langues et de la parole, tels que la reconnaissance automatique de la parole, l`analyse syntaxique, la simplification de texte et la traduction automatique vers les pictogrammes. Nous pr{\'e}sentons les difficult{\'e}s li{\'e}es {\`a} chacun de ces axes ainsi que, pour certains, les pistes de r{\'e}solution.
Aider \`a une r\'edaction plus inclusive (Making writing more inclusive) (2022)

Depuis 1993, Druide informatique est une entreprise qu{\'e}b{\'e}coise sp{\'e}cialis{\'e}e dans le d{\'e}veloppement et la commercialisation de logiciels d`aide {\`a} la r{\'e}daction. Son produit phare, Antidote, est une suite d`aide {\`a} la r{\'e}daction compos{\'e}e d`un correcteur, de dictionnaires et de guides. Il est commercialis{\'e} depuis plus de 25 ans et est utilis{\'e} par plus d`un million de personnes, en fran{\c{c}}ais comme en anglais. Le correcteur d`Antidote est un correcteur grammatical avanc{\'e} qui effectue l`analyse compl{\`e}te de chaque phrase et tire de cette analyse ses multiples diagnostics, divis{\'e}s dans plusieurs volets et filtres. Dans le volet Langue, Antidote pointe et corrige les fautes d`orthographe, de grammaire, de conjugaison, etc. en les expliquant. Dans le volet Style, le correcteur d`Antidote va plus loin et s`attaque {\`a} la stylistique, en pr{\'e}sentant les r{\'e}p{\'e}titions, les tournures lourdes et la lisibilit{\'e}. Maintenant, il montre {\'e}galement les {\'e}l{\'e}ments du texte qui contreviennent {\`a} la repr{\'e}sentation {\'e}quitable des hommes et des femmes dans le texte gr{\^a}ce {\`a} son filtre d`inclusivit{\'e}.
Dialogue avec Moli\`ere (Dialogue with Moli\`ere ) (2022)

A l`occasion du quatre-centi{\`e}me anniversaire de la naissance de Moli{\`e}re (1622-1673), nous pr{\'e}sentons un agent conversationnel qui parle comme un personnage du th{\'e}{\^a}tre de Moli{\`e}re. Le chatbot a {\'e}t{\'e} entra{\^i}n{\'e} avec un mod{\`e}le GPT adapt{\'e} (Radford et al., 2018), sur un dataset compos{\'e} des oeuvres de Moli{\`e}re. Le mod{\`e}le g{\'e}n{\'e}ratif respecte la langue et le style des personnages de Moli{\`e}re lorsqu`il donne la r{\'e}plique de l`agent. Il lui arrive malgr{\'e} tout de manquer de coh{\'e}rence dans la r{\'e}ponse.
SIMI : un syst\`eme de suggestion de litt\'erature m\'edicale (SIMI: A recommender system of medical literature) (2022)

Nous faisons la d{\'e}monstration de SIMI, un syst{\`e}me de suggestion de litt{\'e}rature m{\'e}dicale enti{\`e}rement automatis{\'e}. {\`A} partir d`une description d`un cas clinique en fran{\c{c}}ais, SIMI extrait les termes m{\'e}dicaux pr{\'e}sents en r{\'e}solvant simultan{\'e}ment les {\'e}ventuelles ambigu{\"i}t{\'e}s. Il traduit alors les termes en anglais et construit une requ{\^e}te de recherche documentaire qui comprend les {\'e}ventuels synonymes et hyponymes des termes originaux. Cette requ{\^e}te permet de retrouver et cat{\'e}goriser les documents pertinents issus d`une base de plusieurs dizaines de millions de notices bibliographiques multilingues fran{\c{c}}ais-anglais. Ce syst{\`e}me a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} dans le cadre d`un transfert technologique associant une universit{\'e}, une soci{\'e}t{\'e} d`acc{\'e}l{\'e}ration de transfert technologique et une soci{\'e}t{\'e} qui commercialise une solution de t{\'e}l{\'e}expertise m{\'e}dicale.
Toolbox : une cha\^ine de traitement de corpus pour les humanit\'es num\'eriques (Toolbox : a corpus processing pipeline for digital humanities) (2022)

Le projet Toolbox propose une cha{\^i}ne de traitement pour la manipulation et le traitement de corpus textuels incluant la num{\'e}risation (OCR/HTR), la conversion au format TEI, la fouille de texte (reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es) et la visualisation de donn{\'e}es. Les fonctionnalit{\'e}s sont accessibles via une interface en ligne qui sert de surcouche graphique {\`a} des scripts d{\'e}velopp{\'e}s par nos soins ou utilisant des outils externes. Elles permettent d`automatiser les t{\^a}ches {\'e}l{\'e}mentaires de traitement de corpus pour les chercheurs en humanit{\'e}s num{\'e}riques. Cet outil est ouvert aux contributions externes.
Un corpus annot\'e pour la g\'en\'eration de questions et l`extraction de r\'eponses pour l`enseignement (An annotated corpus for abstractive question generation and extractive answer for education) (2022)

Dans cette d{\'e}monstration, nous pr{\'e}senterons les travaux en cours pour l`annotation d`un nouveau corpus de questions-r{\'e}ponses en langue Fran{\c{c}}aise. Contrairement aux corpus existant comme {\textquotedblleft}FQuad{\textquotedblright} ou {\textquotedblleft}Piaf{\textquotedblright}, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`annotation de questions-r{\'e}ponses {\textquotedblleft}non factuelles{\textquotedblright}. En effet, si dans la litt{\'e}rature, de nombreux corpus et mod{\`e}les de questions-r{\'e}ponses pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s sont disponibles, ceux-ci ne privil{\'e}gient que rarement les annotations s`appuyant sur un sch{\'e}ma de raisonnement issue de l`agr{\'e}gation de diff{\'e}rentes sources ou contextes. L`objectif du projet associ{\'e} est de parvenir {\`a} la cr{\'e}ation d`un assistant virtuel pour l'{\'e}ducation, ainsi des r{\'e}ponses explicatives, de raisonnement et/ou d`agr{\'e}gation de l`information sont {\`a} privil{\'e}gier. Notons enfin, que la volum{\'e}trie des donn{\'e}es doit {\^e}tre cons{\'e}quente, en particulier par la consid{\'e}ration d`approches neuronales g{\'e}n{\'e}ratives ou extractives. Actuellement, nous disposons de 262 questions et r{\'e}ponses obtenues durant l'{\'e}tape de validation de la campagne d`annotation. Une deuxi{\`e}me phase d`annotation avec une volum{\'e}trie plus importante d{\'e}butera fin mai 2022 (environ 8000 questions).
Notation automatique de r\'eponses courtes d'\'etudiants : pr\'esentation de la campagne DEFT 2022 (Automatic grading of students' short answers : presentation of the DEFT 2022 challenge) (2022)

La correction de copies d'{\'e}tudiants est une t{\^a}che co{\^u}teuse en temps pour l`enseignant. Nous proposons deux t{\^a}ches d`attribution automatique de notes {\`a} des r{\'e}ponses courtes d'{\'e}tudiants : une t{\^a}che classique d`entra{\^i}nement de syst{\`e}me et d`application sur le corpus de test, et une t{\^a}che d`am{\'e}lioration continue du syst{\`e}me avec interrogation d`un serveur d'{\'e}valuation. Les corpus se composent de r{\'e}ponses courtes d'{\'e}tudiants {\`a} des questions en programmation web et bases de donn{\'e}es, et sont anonymes. Quatre {\'e}quipes ont particip{\'e} {\`a} la premi{\`e}re t{\^a}che. Les meilleures pr{\'e}cisions de chaque {\'e}quipe varient de 0,440 {\`a} 0,756 pour une pr{\'e}cision moyenne de 0,542 et une m{\'e}diane de 0,524. En raison de la complexit{\'e} de la deuxi{\`e}me t{\^a}che, une seule {\'e}quipe a particip{\'e}, mais les r{\'e}sultats soumis ne sont pas exploitables.
Stylo@DEFT2022 : Notation automatique de copies d'\'etudiant\textperiodcenterede\textperiodcentereds par combinaisons de m\'ethodes de similarit\'e (Stylo@DEFT2022 : Automatic short answer grading by combinations of similarity methods ) (2022)

Cet article pr{\'e}sente la participation de l'{\'e}quipe STyLO (STIH, L3I, OBTIC) au D{\'E}fi Fouille de Textes 2022 (DEFT 2022). La t{\^a}che propos{\'e}e consiste en une {\'e}valuation automatique des questions {\`a} r{\'e}ponses courtes (EAQRC) de devoirs d'{\'e}tudiant{\textperiodcentered}e{\textperiodcentered}s avec le corrig{\'e} de l`enseignant comme ressource pour chaque question. Nous exploitons dans notre approche une combinaison de diff{\'e}rentes m{\'e}thodes de repr{\'e}sentation des donn{\'e}es (corrig{\'e}s et r{\'e}ponses) : mots, n-grammes de caract{\`e}res (avec et sans fronti{\`e}res de mots), word pieces] et sentence embeddings ainsi que de diff{\'e}rents algorithmes pour calculer la note (r{\'e}gression lin{\'e}aire et r{\'e}gression logistique). Les m{\'e}thodes sont {\'e}valu{\'e}es en termes d`exactitude et de corr{\'e}lation de Spearman.
Participation de l'\'equipe TGV \`a DEFT 2022 : Pr\'ediction automatique de notes d'\'etudiants \`a des questionnaires en fonction du type de question (Team TGV at DEFT 2022 : automatic prediction of students' grades according to the different question types) (2022)

Cet article pr{\'e}sente l`approche de l'{\'e}quipe TGV lors de sa participation {\`a} la t{\^a}che de base de DEFT 2022, dont l`objectif {\'e}tait de pr{\'e}dire automatiquement les notes obtenues par des {\'e}tudiants sur la base de leurs r{\'e}ponses {\`a} des questionnaires. Notre strat{\'e}gie s`est focalis{\'e}e sur la mise au point d`une m{\'e}thode de classification des questions en fonction du type de r{\'e}ponse qu`elles attendent, de mani{\`e}re {\`a} pouvoir mener une approche diff{\'e}renci{\'e}e pour chaque type. Nos trois runs ont consist{\'e} en une approche non diff{\'e}renci{\'e}e, servant de r{\'e}f{\'e}rence, et deux approches diff{\'e}renci{\'e}es, la premi{\`e}re se basant sur la constitution d`un jeu de caract{\'e}ristiques et la seconde sur le calcul de TF-IDF et de la fonction de hashage. Notre objectif premier {\'e}tait ainsi de v{\'e}rifier si des approches d{\'e}di{\'e}es {\`a} chaque type de questions sont pr{\'e}f{\'e}rables {\`a} une approche globale.
Correction automatique d`examens \'ecrits par approche neuronale profonde et attention crois\'ee bidirectionnelle (Deep Neural Networks and Bidirectional Cross-Attention for Automatic Answer Grading) (2022)

Cet article pr{\'e}sente les syst{\`e}mes d{\'e}velopp{\'e}s par l'{\'e}quipe LIA-LS2N dans le cadre de la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2022 (Grouin {\&} Illouz, 2022). Nous avons particip{\'e} {\`a} la premi{\`e}re t{\^a}che impliquant la correction automatique de copies d'{\'e}tudiants {\`a} partir de r{\'e}f{\'e}rences existantes. Nous proposons trois syst{\`e}mes de classification reposant sur des caract{\'e}ristiques extraites de plongements de mots contextuels issus d`un mod{\`e}le BERT (CamemBERT). Nos approches reposent sur les concepts suivants : extraction de mesures de similarit{\'e} entre les plongements de mots, attention crois{\'e}e bidirectionnelle entre les plongements et fine-tuning (affinage) des plongements de mots. Les soumissions finales comprenaient deux syst{\`e}mes fusionn{\'e}s combinant l`attention crois{\'e}e bidirectionnelle avec nos classificateurs bas{\'e}s sur BERT et celui sur les mesures de similarit{\'e}. Notre meilleure soumission obtient une pr{\'e}cision de 72,6 {\%} en combinant le classifieur bas{\'e} sur un mod{\`e}le CamemBERT affin{\'e} et le m{\'e}canisme d`attention crois{\'e}e bidirectionnelle. Ces r{\'e}sultats sont proches de ceux obtenus par le meilleur syst{\`e}me de cette {\'e}dition (75,6 {\%}).
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2022 (EDF R\&D Participation to DEFT 2022) (2022)

Ce papier pr{\'e}sente la participation d`EDF R{\&}D {\`a} la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2022. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux deux t{\^a}ches propos{\'e}es, l`une sur la pr{\'e}diction automatique de la note d`un {\'e}tudiant.e pour sa r{\'e}ponse {\`a} une question, d`apr{\`e}s une r{\'e}f{\'e}rence existante, la seconde, nouvelle, qui {\'e}tait une t{\^a}che de pr{\'e}diction it{\'e}rative des notes. Notre {\'e}quipe s`est class{\'e}e 1{\`e}re sur la premi{\`e}re t{\^a}che et a {\'e}t{\'e} la seule contributrice sur la seconde. Le corpus se composait d'{\'e}nonc{\'e}s en informatique avec la correction de l`enseignant et les r{\'e}ponses des {\'e}tudiant.e.s par question.
Exploration orient\'ee entit\'es : \'etude du genre dans le Mercure de France (Entity oriented exploration : studying gender in the Mercure de France) (2022)

Dans cet article, nous {\'e}tudions la fa{\c{c}}on dont le genre influence les critiques litt{\'e}raires et plus pr{\'e}cis{\'e}ment le Mercure de France, l`une des plus importantes revues parisiennes de la fin du XIXe si{\`e}cle. Nous nous int{\'e}ressons aux auteurs et autrices italiennes. Nous avons utilis{\'e} Wikidata afin de lier les entit{\'e}s rep{\'e}r{\'e}es {\`a} un identifiant unique de la base. Ainsi, nous avons pu r{\'e}cup{\'e}rer le genre d`un auteur, quel que soit le pseudonyme sous lequel ce dernier {\'e}crivait, ce qui nous a permis d`obtenir des cooccurrents sp{\'e}cifiques pour chaque genre.
Flux d`informations dans les syst\`emes encodeur-d\'ecodeur. Application \`a l`explication des biais de genre dans les syst\`emes de traduction automatique. (Information flow in encoder-decoder systems applied to the explanation of gender bias in machine translation systems) (2022)

Ce travail pr{\'e}sente deux s{\'e}ries d`exp{\'e}riences visant {\`a} identifier les flux d`information dans les syst{\`e}mes de traduction neuronaux. La premi{\`e}re s{\'e}rie s`appuie sur une comparaison des d{\'e}cisions d`un mod{\`e}le de langue et d`un mod{\`e}le de traduction pour mettre en {\'e}vidence le flux d`information provenant de la source. La seconde s{\'e}rie met en {\'e}vidence l`impact de ces flux sur l`apprentissage du syst{\`e}me dans le cas particulier du transfert de l`information de genre.
LDApol: vers une m\'ethodologie de contextualisation des discours politiques (LDApol : towards a methodology of political speech contextualisation ) (2022)

Nous comparons les distributions de mots dans les communiqu{\'e}s de presse politiques r{\'e}cents. Nous proposons une m{\'e}thodologie pour objectiver des associations entre notions participant au d{\'e}bat politique. Nous montrons comment les mod{\`e}les de langage probabilistes peuvent r{\'e}v{\'e}ler les concepts sous-jacents en tant qu`associations fortes {\`a} plusieurs termes pour aider {\`a} clarifier le d{\'e}bat politique, notamment pour la surveillance des m{\'e}dias sociaux. Cette approche tente de mod{\'e}liser les termes du d{\'e}bat comme des distributions de probabilit{\'e}s d`apparition des mots.
Les animaux chinois de Buffon : identification automatique des jugements critiques dans l`Histoire naturelle (1749-1789) (Buffon`s China: digital editing and semantic exploration of Natural History (1749-1789)) (2022)

Nous pr{\'e}sentons un travail en cours sur la structuration et l`exploration d`un grand corpus textuel de Georges-Louis de Buffon, c{\'e}l{\`e}bre naturaliste fran{\c{c}}ais du XVIII e si{\`e}cle. Il s`agit d'{\'e}diter en XML-TEI les trente-six volumes de son Histoire naturelle et d`effectuer une premi{\`e}re exploration autour de la th{\'e}matique des animaux chinois. Afin de comprendre la repr{\'e}sentation du monde chinois et plus particuli{\`e}rement la construction et la discussion des savoirs sur les animaux dans l'{\oe}uvre de Buffon, nous avons commenc{\'e} {\`a} explorer le corpus selon une approche symbolique {\`a} base de lexique. Celleci permet d`identifier dans les textes les passages porteurs de modalit{\'e}s subjectives: opinions, sentiments ou {\'e}motions. Malgr{\'e} la simplicit{\'e} de notre approche, les r{\'e}sultats nous ont permis de faire des constats int{\'e}ressants sur la critique des sources chez Buffon, sur sa description des animaux et sur son observation des pratiques chinoises.
Reconnaissance automatique des appellations d'\oeuvres visuelles antiques (Recognition of classical visual works appellations) (2022)

Le projet pluridisciplinaire MonumenTAL a pour objectif de rep{\'e}rer et r{\'e}pertorier les appellations d'{\oe}uvres d`art visuel de l`Antiquit{\'e} classique dans des textes en fran{\c{c}}ais publi{\'e}s du XVIIIe au XXIe si{\`e}cle en utilisant les m{\'e}thodes du TAL. Il repose sur une collaboration {\'e}troite entre historiens de l`art (LIMC), linguistes-TAListes (MoDyCo) et biblioth{\'e}caires (BnF). Le traitement propos{\'e} implique plusieurs {\'e}tapes : s{\'e}lection du corpus d'{\'e}tude, {\'e}laboration d`une typologie des appellations, constitution d`un corpus annot{\'e} par les experts du domaine et d{\'e}veloppement d`un outil de reconnaissance automatique des appellations fond{\'e} sur des m{\'e}thodes symboliques.