ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
La d\'esambiguisation des abr\'eviations du domaine m\'edical (Disambiguation of abbreviations from the medical domain) (2020)

Les abr{\'e}viations, tout en {\'e}tant r{\'e}pandues dans la langue, ont une s{\'e}mantique assez opaque car seulement les premi{\`e}res lettres sont transparentes. Cela peut donc emp{\^e}cher la compr{\'e}hension des abr{\'e}viations, et des textes qui les contiennent, par les locuteurs. De plus, certaines abr{\'e}viations sont ambigu{\"e}s en ayant plusieurs sens possibles, ce qui augmente la difficult{\'e} de leur compr{\'e}hension. Nous proposons de travailler avec les abr{\'e}viations de la langue m{\'e}dicale dans un cadre li{\'e} {\`a} la simplification automatique de textes. Dans le processus de simplification, il faut en effet choisir la forme {\'e}tendue des abr{\'e}viations qui soit correcte pour un contexte donn{\'e}. Nous proposons de traiter la d{\'e}sambigu{\"i}sation d`abr{\'e}viations comme un probl{\`e}me de cat{\'e}gorisation supervis{\'e}e. Les descripteurs sont construits {\`a} partir des contextes lexical et syntaxique des abr{\'e}viations. L`entra{\^i}nement est effectu{\'e} sur les phrases qui contiennent les formes {\'e}tendues des abr{\'e}viations. Le test est effectu{\'e} sur un corpus construit manuellement, o{\`u} les bons sens des abr{\'e}viations ont {\'e}t{\'e} d{\'e}finis selon les contextes. Notre approche montre une F-mesure moyenne de 0,888 sur le corpus d`entra{\^i}nement en validation crois{\'e}e et 0,773 sur le corpus de test.
Apprentissage de plongements de mots sur des corpus en langue de sp\'ecialit\'e : une \'etude d`impact (Learning word embeddings on domain specific corpora : an impact study ) (2020)

Les m{\'e}thodes d`apprentissage de plongements lexicaux constituent d{\'e}sormais l'{\'e}tat de l`art pour la repr{\'e}sentation du vocabulaire et des documents sous forme de vecteurs dans de nombreuses t{\^a}ches de Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN). Dans ce travail, nous consid{\'e}rons l`apprentissage et l`usage de plongements lexicaux dans le cadre de corpus en langue de sp{\'e}cialit{\'e} de petite taille. En particulier, nous souhaitons savoir si dans ce cadre, il est pr{\'e}f{\'e}rable d`utiliser des plongements pr{\'e}appris sur des corpus tr{\`e}s volumineux tels Wikip{\'e}dia ou bien s`il est pr{\'e}f{\'e}rable d`apprendre des plongements sur ces corpus en langue de sp{\'e}cialit{\'e}. Pour r{\'e}pondre {\`a} cette question, nous consid{\'e}rons deux corpus en langue de sp{\'e}cialit{\'e} : O HSUMED issu du domaine m{\'e}dical, et un corpus de documentation technique, propri{\'e}t{\'e} de SNCF. Apr{\`e}s avoir introduit ces corpus et {\'e}valu{\'e} leur sp{\'e}cificit{\'e}, nous d{\'e}finissons une t{\^a}che de classification. Pour cette t{\^a}che, nous choisissons d`utiliser en entr{\'e}e d`un classifieur neuronal des repr{\'e}sentations des documents qui sont soit bas{\'e}es sur des plongements appris sur les corpus de sp{\'e}cialit{\'e}, soit sur des plongements appris sur Wikip{\'e}dia. Notre analyse montre que les plongements appris sur Wikip{\'e}dia fournissent de tr{\`e}s bons r{\'e}sultats. Ceux-ci peuvent {\^e}tre utilis{\'e}s comme une r{\'e}f{\'e}rence fiable, m{\^e}me si dans le cas d`O HSUMED, il vaut mieux apprendre des plongements sur ce m{\^e}me corpus. La discussion des r{\'e}sultats se fait en interrogeant les sp{\'e}cificit{\'e}s des deux corpus, mais ne permet pas d'{\'e}tablir clairement dans quels cas apprendre des plongements sp{\'e}cifiques au corpus.
Repr\'esentation vectorielle de paires de verbes pour la pr\'ediction de relations lexicales (Verb-pairs embeddings for discourse relation prediction) (2020)

Dans cet article, nous proposons un mod{\`e}le de repr{\'e}sentations vectorielles de paire de mots, obtenues {\`a} partir d`une adaptation du mod{\`e}le Skip-gram de Word2vec. Ce mod{\`e}le est utilis{\'e} pour g{\'e}n{\'e}rer des vecteurs de paires de verbes, entra{\^i}n{\'e}es sur le corpus de textes anglais Ukwac. Les vecteurs sont {\'e}valu{\'e}s sur les donn{\'e}es ConceptNet {\&} EACL, sur une t{\^a}che de classification de relations lexicales. Nous comparons les r{\'e}sultats obtenus avec les vecteurs paires {\`a} des mod{\`e}les utilisant des vecteurs mots, et testons l'{\'e}valuation avec des verbes dans leur forme originale et dans leur forme lemmatis{\'e}e. Enfin, nous pr{\'e}sentons des exp{\'e}riences o{\`u} ces vecteurs paires sont utilis{\'e}s sur une t{\^a}che d`identification de relation discursive entre deux segments de texte. Nos r{\'e}sultats sur le corpus anglais Penn Discourse Treebank, d{\'e}montrent l`importance de l`information verbale pour la t{\^a}che, et la compl{\'e}mentarit{\'e} de ces vecteurs paires avec les connecteurs discursifs des relations.
TTS voice corpus reduction for audio-book generation (2020)

Nowadays, with emerging new voice corpora, voice corpus reduction in expressive TTS becomes more important. In this study a spitting greedy approach is investigated to remove utterances. In the first step by comparing five objective measures, the TTS global cost has been found as the best available metric for approximation of perceptual quality. The greedy algorithm employs this measure to evaluate the candidates in each step and the synthetic quality resulted by its solution. It turned out that reducing voice corpus size until a certain length (1 hour in our experiment) could not degrade the synthetic quality. By modifying the original greedy algorithm, its computation time is reduced to a reasonable duration. Two perceptual tests have been run to compare this greedy method and the random strategy for voice corpus reduction. They revealed that there is no superiority of using the proposed greedy approach for corpus reduction.
Exploiter des mod\`eles de langue pour \'evaluer des sorties de logiciels d'OCR pour des documents fran\ccais du XVIIe si\`ecle () (2020)

Pour comparer deux sorties de logiciels d`OCR, le Character Error Rate (ou, CER) est fr{\'e}quemment utilis{\'e}. Moyennant l`existence d`une transcription de r{\'e}f{\'e}rence de qualit{\'e} pour certains documents du corpus, le CER calcule le taux d`erreurs de ces pi{\`e}ces et permet ensuite de s{\'e}lectionner le logiciel d`OCR le plus adapt{\'e}. Toutefois, ces transcriptions sont tr{\`e}s co{\^u}teuses {\`a} produire et peuvent freiner certaines {\'e}tudes, m{\^e}me prospectives. Nous explorons l`exploitation des mod{\`e}les de langue en agr{\'e}geant selon diff{\'e}rentes m{\'e}thodes les probabilit{\'e}s offertes par ceux-ci pour estimer la qualit{\'e} d`une sortie d`OCR. L`indice de corr{\'e}lation Pearson est ici utilis{\'e} pour comprendre dans quelle mesure ces estimations issues de mod{\`e}les de langue co-varient avec le CER, mesure de r{\'e}f{\'e}rence.
D\'emo de AMALD-serveur et AMALD-corpus, d\'edi\'es \`a l`analyse morphologique de l`allemand (Demonstration of AMALD-serveur and AMALD-corpus, dedicated to the morphological analysis of German) (2020)

Le projet AMALDarium vise {\`a} offrir sur la plateforme lingwarium.org (1) un service d`analyse morphologique de l`allemand (AMALD-serveur), {\`a} grande couverture et de haute qualit{\'e}, traitant la flexion, la d{\'e}rivation et la composition, ainsi que les verbes {\`a} particule s{\'e}parable s{\'e}par{\'e}e (ou agglutin{\'e}e), (2) un corpus de r{\'e}f{\'e}rence de haute qualit{\'e} donnant tous les r{\'e}sultats possibles de l`analyse morphologique, avant filtrage par une m{\'e}thode statistique ou syntaxique, et (3) une plateforme (AMALD-{\'e}val) permettant d`organiser des {\'e}valuations comparatives, dans la perspective d`am{\'e}liorer les performances d`algorithmes d`apprentissage en morphologie. Nous pr{\'e}sentons ici une d{\'e}monstration en ligne seulement de AMALD-serveur et AMALD-corpus. Le corpus est un sous-ensemble anonymis{\'e} et v{\'e}rifi{\'e} d`un corpus en allemand form{\'e} de textes sur le cancer du sein, contenant de nombreux mots compos{\'e}s techniques.
G\'en\'erateur de dictionnaires au format Android pour les langues peu dot\'ees (Dictionary App Generator for Less Resourced Languages) (2020)

Nous pr{\'e}sentons un outil informatique en source libre permettant, {\`a} partir d`un dictionnaire sous format {\'e}lectronique de g{\'e}n{\'e}rer une application Android. L`objectif est de tirer profit de l`augmentation spectaculaire des utilisateurs de mobiles multifonctions dans de nombreuses r{\'e}gions du monde, notamment en Afrique, pour permettre aux locuteurs de langues moins dot{\'e}es de b{\'e}n{\'e}ficier de dictionnaires de bonne qualit{\'e}, faciles {\`a} utiliser et de s`impliquer dans la collecte de donn{\'e}es. Cet outil est con{\c{c}}u pour {\^e}tre compatible avec les principaux formats lexicographiques.
D\'esidentification de donn\'ees texte produites dans un cadre de relation client (De-identification of customer relationship text data ) (2020)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente une solution performante de d{\'e}sidentification de donn{\'e}es texte selon 13 types d`entit{\'e}s nomm{\'e}es et entra{\^i}n{\'e}e sur des donn{\'e}es issues de la relation client.
Analyse s\'emantique de transcriptions automatiques d`appels t\'el\'ephoniques en fran\ccais (Semantic analysis of automatic phone call transcriptions in French) (2020)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons la mise en {\oe}uvre d`une cha{\^i}ne de traitement s{\'e}mantique compl{\`e}te d{\'e}di{\'e}e aux conversations audio issues de centres d`appel t{\'e}l{\'e}phoniques, depuis la phase de transcription automatique jusqu'{\`a} l`exploitation des r{\'e}sultats, en passant par l'{\'e}tape d`analyse s{\'e}mantique des {\'e}nonc{\'e}s. Nous d{\'e}crivons ici le fonctionnement des diff{\'e}rentes analyses que notre {\'e}quipe d{\'e}veloppe, ainsi que la plateforme interactive permettant de restituer les r{\'e}sultats agr{\'e}g{\'e}s de toutes les conversations analys{\'e}es.
Muzeeglot : annotation multilingue et multi-sources d`entit\'es musicales \`a partir de repr\'esentations de genres musicaux (Muzeeglot : cross-lingual multi-source music item annotation from music genre embeddings) (2020)

Au sein de cette d{\'e}monstration, nous pr{\'e}sentons Muzeeglot, une interface web permettant de visualiser des espaces de repr{\'e}sentations de genres musicaux provenant de sources vari{\'e}es et de langues diff{\'e}rentes. Nous montrons l`efficacit{\'e} de notre syst{\`e}me {\`a} pr{\'e}dire automatiquement les genres correspondant {\`a} une entit{\'e} musicale (titre, artiste, album...) selon une certaine source ou langue, {\'e}tant donn{\'e}es des annotations provenant de sources ou de langues diff{\'e}rentes.
FlexEval, cr\'eation de sites web l\'egers pour des campagnes de tests perceptifs multim\'edias (FlexEval, creation of light websites for multimedia perceptual test campaigns) (2020)

Nous pr{\'e}sentons FlexEval, un outil de conception et d{\'e}ploiement de tests perceptifs multim{\'e}dias sous la forme d`un site web l{\'e}ger. S`appuyant sur des technologies standards et ouvertes du web, notamment le framework Flask, FlexEval offre une grande souplesse de conception, des gages de p{\'e}rennit{\'e}, ainsi que le support de communaut{\'e}s actives d`utilisateurs. L`application est disponible en open-source via le d{\'e}p{\^o}t Git \url{https://gitlab.inria.fr/expression/tools/flexeval}.
Vers une analyse automatique de la perception relative \`a un lieu (Towards an Automatic Analysis of Place Perception) (2020)

Le travail pr{\'e}sent{\'e} s`int{\'e}resse {\`a} la perception qu`ont les habitants de leur ville en se fondant sur un corpus de conversations orales spontan{\'e}es. La cha{\^i}ne de traitement conditionnant l`analyse de la perception se d{\'e}compose en trois {\'e}tapes : la d{\'e}tection des noms de lieux, l`analyse de la perception identifi{\'e}e et la visualisation cartographique des informations extraites.
Un prototype en ligne pour la pr\'ediction du niveau de comp\'etence en anglais des productions \'ecrites (A prototype for web-based prediction of English proficiency levels in writings) (2020)

Cet article d{\'e}crit un prototype ax{\'e} sur la pr{\'e}diction du niveau de comp{\'e}tence des apprenants de l`anglais. Le syst{\`e}me repose sur un mod{\`e}le d`apprentissage supervis{\'e}, coupl{\'e} {\`a} une interface web.
LEX : un jeu avec finalit\'e d`acquisition de ressources lexicales (LEX : a game with the purpose of lexical resource acquisition) (2020)

LEX est un jeu avec un but d{\'e}velopp{\'e} dans l`optique d`explorer plus avant les {\'e}l{\'e}ments et principes de la conception de jeux tels qu`ils sont pratiqu{\'e}s dans l`industrie vid{\'e}oludique, pour les mettre au service de la conception de jeux s{\'e}rieux. Le premier prototype repose sur un mode bac {\`a} sable pour faire appel {\`a} la cr{\'e}ativit{\'e} du joueur et renforcer l`immersion ludique.
SkiF Maker : un processus de classement du meilleur talent par rapport \`a une offre de mission (SkiF Maker : a process for ranking the best talent in relation to an assignment offer) (2020)

SkiF Maker pr{\'e}sente une solution innovatrice pour toute entreprise de services num{\'e}riques (ESN) visant {\`a} am{\'e}liorer son processus de recrutement de talents, la gestion des comp{\'e}tences de ses ressources humaines et la satisfaction des besoins de ses clients. Cet outil offre aux ESN un gain consid{\'e}rable en terme de temps de travail et leur {\'e}vite un travail manuel souvent laborieux et non plaisant.
Iagotchi : vers un agent conversationnel artistique (Iagotchi : Towards an Artistic Conversational Agent ) (2020)

Cet article d{\'e}crit Iagotchi, un personnage virtuel philosophique et artistique qui apprend et d{\'e}veloppe des connaissances {\`a} partir de ses interactions avec l`humain. Iagotchi se pr{\'e}sente {\`a} la fois comme un apprenant et un expert avec comme objectifs principaux (1) d`accompagner l`homme dans ses questionnements, (2) de lui fournir des r{\'e}ponses pertinentes sur la base de ses requ{\^e}tes et (3) de g{\'e}n{\'e}rer des textes po{\'e}tiques coh{\'e}rents. Dans ce travail, nous d{\'e}crivons l`architecture du syst{\`e}me de Iagotchi et les composants cl{\'e}s tels que le moteur de conversation, le gestionnaire de sujets et le g{\'e}n{\'e}rateur de po{\'e}sies.
Bien choisir son outil d`extraction de contenu \`a partir du Web (Choosing the appropriate tool for Web Content Extraction ) (2020)

Nous proposons une d{\'e}monstration sur l`extraction de contenu textuel dans des pages web ainsi que son {\'e}valuation. Nous nous concentrons sur les pages web contenant du texte (articles de presse, magazines en ligne et blogs) et montrons que les textes peuvent varier grandement selon diff{\'e}rentes dimensions : diachronique, g{\'e}ographique et typologique. D{\`e}s lors, les outils et mesures d'{\'e}valuation correspondantes sont sujettes {\`a} caution : les indicateurs commun{\'e}ment utilis{\'e}s et cens{\'e}s pr{\'e}sider au choix de l`outil appropri{\'e} par les utilisateurs finaux sont {\`a} la fois impr{\'e}cis et difficiles {\`a} interpr{\'e}ter.
Conception d`un syst\`eme de d\'etection d`intention pour un moteur de recherche sur Internet (Designing a User Intention Detection system for a Web Search Engine) (2020)

Dans les moteurs de recherche sur Internet, l`une des t{\^a}ches les plus importantes vise {\`a} identifier l`intention de l`utilisateur. Cet article pr{\'e}sente notre {\'e}tude pour proposer un nouveau syst{\`e}me de d{\'e}tection d`intention pour le moteur de recherche sur Internet Qwant. Des logs de clic au syst{\`e}me de d{\'e}tection d`intention, l`ensemble du processus est expliqu{\'e}, y compris les contraintes industrielles qui ont d{\^u} {\^e}tre prises en compte. Une analyse manuelle des donn{\'e}es group{\'e}es a d`abord {\'e}t{\'e} appliqu{\'e}e sur les journaux afin de mieux comprendre les objectifs de l`utilisateur et de choisir les cat{\'e}gories d`intention pertinentes. Lorsque la recherche satisfait aux contraintes industrielles, il faut faire des choix architecturaux et faire des concessions. Cet article explique les contraintes et les r{\'e}sultats obtenus pour ce nouveau syst{\`e}me en ligne.
Projet AMIS : r\'esum\'e et traduction automatique de vid\'eos (AMIS project : automatic summarization and translation of videos) (2020)

La d{\'e}monstration de r{\'e}sum{\'e} et de traduction automatique de vid{\'e}os r{\'e}sulte de nos travaux dans le projet AMIS. L`objectif du projet {\'e}tait d`aider un voyageur {\`a} comprendre les nouvelles dans un pays {\'e}tranger. Pour cela, le projet propose de r{\'e}sumer et traduire automatiquement une vid{\'e}o en langue {\'e}trang{\`e}re (ici, l`arabe). Un autre objectif du projet {\'e}tait aussi de comparer les opinions et sentiments exprim{\'e}s dans plusieurs vid{\'e}os comparables. La d{\'e}monstration porte sur l`aspect r{\'e}sum{\'e}, transcription et traduction. Les exemples montr{\'e}s permettront de comprendre et mesurer qualitativement les r{\'e}sultats du projet.
La r\'esolution d`anaphores au-del\`a de la fronti\`ere de la phrase (The Anaphora Resolution Beyond Sentence Boundary) (2020)

Cette d{\'e}monstration pr{\'e}sente une extension de nos outils d`analyse syntaxique et d'{\'e}tiquetage morphosyntaxique qui prend en compte la r{\'e}solution d`anaphores pronominales non seulement {\`a} l`int{\'e}rieur d`une phrase, mais {\'e}galement si l`ant{\'e}c{\'e}dent se trouve dans la phrase pr{\'e}c{\'e}dente. Autant l`analyseur que l'{\'e}tiqueteur effectuant une analyse syntaxique compl{\`e}te des phrases, ces outils affichent {\'e}galement les fonctions grammaticales des constituants (sujet, objet direct, etc.) et les arguments des verbes. Une version de cette d{\'e}monstration est disponible sur le Web.
Spiderlex et compagnie (Spiderlex \& Co) (2020)

Nous pr{\'e}sentons l`instrument de navigation Spiderlex, mis au point pour permettre une exploration dynamique des R{\'e}seaux Lexicaux du Fran{\c{c}}ais et de l`Anglais (RL-fr et RL-en). Spiderlex est {\`a} la fois un outil de visualisation des donn{\'e}es lexicales et un instrument de travail pour les lexicographes.
Utiliser les outils CORLI de conversion TEI pour l`analyse de corpus de langage oral (The CORLI consortium develops tools to facilitate sharing, interrogation, and reusing of spoken language corpora) (2020)

Le consortium CORLI d{\'e}veloppe des outils pour faciliter le d{\'e}p{\^o}t, l`interrogation et la r{\'e}utilisation des corpus oraux. Ces outils libres et open source sont bas{\'e}s sur la TEI comme format commun de partage. Nous pr{\'e}senterons deux outils diff{\'e}rents : un outil pour la saisie et l'{\'e}dition de fichiers de m{\'e}tadonn{\'e}es et un outil permettant d`int{\'e}grer et d`utiliser des corpus de diff{\'e}rentes sources de donn{\'e}es transcrits dans diff{\'e}rents logiciels.
Vers un corpus optimal pour la fouille de textes : strat\'egie de constitution de corpus sp\'ecialis\'es \`a partir d'ISTEX (Towards an optimal corpus for text mining: specialized corpus building strategy from ISTEX) (2020)

Pr{\'e}alable indispensable {\`a} de nombreuses activit{\'e}s de TAL et de fouille de textes, l'{\'e}laboration d`un corpus peut n{\'e}cessiter plusieurs phases de traitement pour am{\'e}liorer sa qualit{\'e} et ainsi obtenir les meilleurs r{\'e}sultats d`analyse automatique. Les post-traitements appliqu{\'e}s {\`a} un tel corpus, notamment pour garantir la pertinence de son contenu et l`homog{\'e}n{\'e}it{\'e} de son format, pourront s`av{\'e}rer d`autant plus co{\^u}teux et fastidieux que la construction du corpus de travail aura {\'e}t{\'e} impr{\'e}cise. Cette d{\'e}monstration se proposera de tirer parti de la plateforme ISTEX et de ses services associ{\'e}s pour constituer, au travers d`un cycle it{\'e}ratif, un corpus homog{\`e}ne de publications scientifiquement pertinentes pour une utilisation simplifi{\'e}e par des outils de fouille.
Analyse s\'emantique robuste par apprentissage antagoniste pour la g\'en\'eralisation de domaine (Robust Semantic Parsing with Adversarial Learning for Domain Generalization ) (2020)

Nous pr{\'e}sentons des r{\'e}sum{\'e}s en fran{\c{c}}ais et en anglais de l`article (Marzinotto et al., 2019) pr{\'e}sent{\'e} {\`a} la conf{\'e}rence North American Chapter of the Association for Computational Linguistics : Human Language Technologies en 2019.
Pr\'esentation de la campagne d'\'evaluation DEFT 2020 : similarit\'e textuelle en domaine ouvert et extraction d`information pr\'ecise dans des cas cliniques (Presentation of the DEFT 2020 Challenge : open domain textual similarity and precise information extraction from clinical cases ) (2020)

L'{\'e}dition 2020 du d{\'e}fi fouille de texte (DEFT) a propos{\'e} deux t{\^a}ches autour de la similarit{\'e} textuelle et une t{\^a}che d`extraction d`information. La premi{\`e}re t{\^a}che vise {\`a} identifier le degr{\'e} de similarit{\'e} entre paires de phrases sur une {\'e}chelle de 0 (le moins similaire) {\`a} 5 (le plus similaire). Les r{\'e}sultats varient de 0,65 {\`a} 0,82 d`EDRM. La deuxi{\`e}me t{\^a}che consiste {\`a} d{\'e}terminer la phrase la plus proche d`une phrase source parmi trois phrases cibles fournies, avec des r{\'e}sultats tr{\`e}s {\'e}lev{\'e}s, variant de 0,94 {\`a} 0,99 de pr{\'e}cision. Ces deux t{\^a}ches reposent sur un corpus du domaine g{\'e}n{\'e}ral et de sant{\'e}. La troisi{\`e}me t{\^a}che propose d`extraire dix cat{\'e}gories d`informations du domaine m{\'e}dical depuis le corpus de cas cliniques de DEFT 2019. Les r{\'e}sultats varient de 0,07 {\`a} 0,66 de F-mesure globale pour la sous-t{\^a}che des pathologies et signes ou sympt{\^o}mes, et de 0,14 {\`a} 0,76 pour la sous-t{\^a}che sur huit cat{\'e}gories m{\'e}dicales. Les m{\'e}thodes utilis{\'e}es reposent sur des CRF et des r{\'e}seaux de neurones.
Calcul de similarit\'e entre phrases : quelles mesures et quels descripteurs ? (Sentence Similarity : a study on similarity metrics with words and character strings ) (2020)

Cet article pr{\'e}sente notre participation {\`a} l'{\'e}dition 2020 du D{\'e}fi Fouille de Textes DEFT 2020 et plus pr{\'e}cis{\'e}ment aux deux t{\^a}ches ayant trait {\`a} la similarit{\'e} entre phrases. Dans notre travail nous nous sommes int{\'e}ress{\'e} {\`a} deux questions : celle du choix de la mesure du similarit{\'e} d`une part et celle du choix des op{\'e}randes sur lesquelles se porte la mesure de similarit{\'e}. Nous avons notamment {\'e}tudi{\'e} la question de savoir s`il fallait utiliser des mots ou des cha{\^i}nes de caract{\`e}res (mots ou non-mots). Nous montrons d`une part que la similarit{\'e} de Bray-Curtis peut {\^e}tre plus efficace et surtout plus stable que la similarit{\'e} cosinus et d`autre part que le calcul de similarit{\'e} sur des cha{\^i}nes de caract{\`e}res est plus efficace que le m{\^e}me calcul sur des mots.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2020 (This paper describes the participation of EDF R\&D at DEFT 2020 evaluation campaign) (2020)

Ce papier d{\'e}crit la participation d`EDF R{\&}D {\`a} la campagne d'{\'e}valuation DEFT 2020. Notre {\'e}quipe a particip{\'e} aux trois t{\^a}ch{\'e}s propos{\'e}es : deux t{\^a}ches sur le calcul de similarit{\'e} s{\'e}mantique entre phrases et une t{\^a}che sur l`extraction d`information fine autour d`une douzaine de cat{\'e}gories. Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d`apprentissage, n`a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des scores au-dessus de la moyenne pour les t{\^a}ches 1 et 2 et se classe 2e sur la t{\^a}che 1. Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d`autres cas d`application de d{\'e}tection de similarit{\'e} qui peuvent concerner plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF. Notre participation {\`a} la t{\^a}che 3 nous a permis de tester les avantages et limites de l`outil SpaCy sur l`extraction d`information.