ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
FlauBERT : des mod\`eles de langue contextualis\'es pr\'e-entra\^in\'es pour le fran\ccais (FlauBERT : Unsupervised Language Model Pre-training for French) (2020)

Les mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s sont d{\'e}sormais indispensables pour obtenir des r{\'e}sultats {\`a} l'{\'e}tat-de-l`art dans de nombreuses t{\^a}ches du TALN. Tirant avantage de l'{\'e}norme quantit{\'e} de textes bruts disponibles, ils permettent d`extraire des repr{\'e}sentations continues des mots, contextualis{\'e}es au niveau de la phrase. L`efficacit{\'e} de ces repr{\'e}sentations pour r{\'e}soudre plusieurs t{\^a}ches de TALN a {\'e}t{\'e} d{\'e}montr{\'e}e r{\'e}cemment pour l`anglais. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons et partageons FlauBERT, un ensemble de mod{\`e}les appris sur un corpus fran{\c{c}}ais h{\'e}t{\'e}rog{\`e}ne et de taille importante. Des mod{\`e}les de complexit{\'e} diff{\'e}rente sont entra{\^i}n{\'e}s {\`a} l`aide du nouveau supercalculateur Jean Zay du CNRS. Nous {\'e}valuons nos mod{\`e}les de langue sur diverses t{\^a}ches en fran{\c{c}}ais (classification de textes, paraphrase, inf{\'e}rence en langage naturel, analyse syntaxique, d{\'e}sambigu{\"i}sation automatique) et montrons qu`ils surpassent souvent les autres approches sur le r{\'e}f{\'e}rentiel d'{\'e}valuation FLUE {\'e}galement pr{\'e}sent{\'e} ici.
Relation, es-tu l\`a ? D\'etection de relations par LSTM pour am\'eliorer l`extraction de relations (Relation, are you there ? LSTM-based relation detection to improve knowledge extraction ) (2020)

De nombreuses m{\'e}thodes d`extraction et de classification de relations ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es et test{\'e}es sur des donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence. Cependant, dans des donn{\'e}es r{\'e}elles, le nombre de relations potentielles est {\'e}norme et les heuristiques souvent utilis{\'e}es pour distinguer de vraies relations de co-occurrences fortuites ne d{\'e}tectent pas les signaux faibles pourtant importants. Dans cet article, nous {\'e}tudions l`apport d`un mod{\`e}le de d{\'e}tection de relations, identifiant si un couple d`entit{\'e}s dans une phrase exprime ou non une relation, en tant qu'{\'e}tape pr{\'e}liminaire {\`a} la classification des relations. Notre mod{\`e}le s`appuie sur le plus court chemin de d{\'e}pendances entre deux entit{\'e}s, mod{\'e}lis{\'e} par un LSTM et combin{\'e} avec les types des entit{\'e}s. Sur la t{\^a}che de d{\'e}tection de relations, nous obtenons de meilleurs r{\'e}sultats qu`un mod{\`e}le {\'e}tat de l`art pour la classification de relations, avec une robustesse accrue aux relations in{\'e}dites. Nous montrons aussi qu`une d{\'e}tection binaire en amont d`un mod{\`e}le de classification am{\'e}liore significativement ce dernier.
Analyse automatique en cadres s\'emantiques pour l`apprentissage de mod\`eles de compr\'ehension de texte (Semantic Frame Parsing for training Machine Reading Comprehension models) (2020)

Dans le cadre de la compr{\'e}hension automatique de documents, cet article propose une {\'e}valuation intrins{\`e}que et extrins{\`e}que d`un mod{\`e}le d`analyse automatique en cadres s{\'e}mantiques (Frames). Le mod{\`e}le propos{\'e} est un mod{\`e}le {\'e}tat de l`art {\`a} base de GRU bi-directionnel, enrichi par l`utilisation d`embeddings contextuels. Nous montrons qu`un mod{\`e}le de compr{\'e}hension de documents appris sur un corpus de triplets g{\'e}n{\'e}r{\'e}s {\`a} partir d`un corpus analys{\'e} automatiquement avec l`analyseur en cadre s{\'e}mantique pr{\'e}sente des performances inf{\'e}rieures de seulement 2.5{\%} en relatif par rapport {\`a} un mod{\`e}le appris sur un corpus de triplets g{\'e}n{\'e}r{\'e}s {\`a} partir d`un corpus analys{\'e} manuellement.
Analyse de sentiments des vid\'eos en dialecte alg\'erien (Sentiment analysis of videos in Algerian dialect) (2020)

La plupart des travaux existant sur l`analyse de sentiments traitent l`arabe standard moderne et ne prennent pas en consid{\'e}ration les sp{\'e}cificit{\'e}s de l`arabe dialectal. Cet article pr{\'e}sente un syst{\`e}me d`analyse de sentiments de textes extraits de vid{\'e}os exprim{\'e}es en dialecte alg{\'e}rien. Dans ce travail, nous avons deux d{\'e}fis {\`a} surmonter, la reconnaissance automatique de la parole pour le dialecte alg{\'e}rien et l`analyse de sentiments du texte reconnu. Le d{\'e}veloppement du syst{\`e}me de reconnaissance automatique de la parole est bas{\'e} sur un corpus oral restreint. Pour pallier le manque de donn{\'e}es, nous proposons d`exploiter des donn{\'e}es ayant un impact sur le dialecte alg{\'e}rien, {\`a} savoir l`arabe standard et le fran{\c{c}}ais. L`analyse de sentiments est fond{\'e}e sur la d{\'e}tection automatique de la polarit{\'e} des mots en fonction de leur proximit{\'e} s{\'e}mantique avec d`autres mots ayant une polarit{\'e} pr{\'e}d{\'e}termin{\'e}e.
VerNom : une base de paires morphologiques acquise sur tr\`es gros corpus (VerNom : a French derivational database acquired on a massive corpus) (2020)

Alors qu`une part active de la recherche en morphologie d{\'e}rivationnelle s`int{\'e}resse {\`a} la comp{\'e}tition qui oppose les suffixations construisant des noms d'{\'e}v{\'e}nement {\`a} partir de verbes (-age, -ment, -ion, -ure, -ance, -ade, -aison), l`acc{\`e}s {\`a} des donn{\'e}es en large quantit{\'e} devient n{\'e}cessaire pour l`application de m{\'e}thodes quantitatives. Dans l`optique de r{\'e}unir des paires de verbes et de noms morphologiquement reli{\'e}s dans le cadre de ces suffixations rivales, nous pr{\'e}sentons VerNom, une base morphologique comprenant 25 857 paires verbe-nom, construite automatiquement {\`a} partir d`un corpus massif issu du web.
\'Etude des variations s\'emantiques \`a travers plusieurs dimensions (Studying semantic variations through several dimensions ) (2020)

Au sein d`une langue, l`usage des mots varie selon deux axes : diachronique (dimension temporelle) et synchronique (variation selon l`auteur, la communaut{\'e}, la zone g{\'e}ographique... ). Dans ces travaux, nous proposons une m{\'e}thode de d{\'e}tection et d`interpr{\'e}tation des variations d`usages des mots {\`a} travers ces diff{\'e}rentes dimensions. Pour cela, nous exploitons les capacit{\'e}s d`une nouvelle ligne de plongements lexicaux contextualis{\'e}s, en particulier le mod{\`e}le BERT. Nous exp{\'e}rimentons sur un corpus de rapports financiers d`entreprises fran{\c{c}}aises, pour appr{\'e}hender les enjeux et pr{\'e}occupations propres {\`a} certaines p{\'e}riodes, acteurs et secteurs d`activit{\'e}s.
Identification des probl\`emes d`annotation pour l`extraction de relations (Identification of annotation problem for the relation extraction) (2020)

L`annotation d`un corpus est une t{\^a}che difficile et laborieuse, notamment sur des textes de sp{\'e}cialit{\'e} comme les textes biom{\'e}dicaux. Ainsi, dans un contexte comme l`extraction des interactions alimentm{\'e}dicament (FDI), l`annotation du corpus POMELO a {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}e par un seul annotateur et pr{\'e}sente des risques d`erreur. Dans cet article, nous proposons d`identifier ces probl{\`e}mes d`annotation en utilisant un corpus Silver Standard (CSS) que nous {\'e}tablissons {\`a} partir d`un vote majoritaire parmi les annotations propos{\'e}es par des mod{\`e}les entra{\^i}n{\'e}s sur un domaine similaire (interaction m{\'e}dicamentm{\'e}dicament {--} DDI) et l`annotation manuelle {\`a} {\'e}valuer. Les r{\'e}sultats obtenus montrent que l`annotation dans POMELO est consid{\'e}rablement {\'e}loign{\'e}e du CSS. L`analyse des erreurs permet d`en identifier les principales causes et de proposer des solutions pour corriger l`annotation existante.
Simplification automatique de texte dans un contexte de faibles ressources (Automatic Text Simplification : Approaching the Problem in Low Resource Settings for French) (2020)

La simplification de textes a {\'e}merg{\'e} comme un sous-domaine actif du traitement automatique des langues, du fait des probl{\`e}mes pratiques et th{\'e}oriques qu`elle permet d`aborder, ainsi que de ses nombreuses applications pratiques. Des corpus de simplification sont n{\'e}cessaires pour entrainer des syst{\`e}mes de simplification automatique ; ces ressources sont toutefois rares et n`existent que pour un petit nombre de langues. Nous montrons ici que dans un contexte o{\`u} les ressources pour la simplification sont rares, il reste n{\'e}anmoins possible de construire des syst{\`e}mes de simplification, en ayant recours {\`a} des corpus synth{\'e}tiques, par exemple obtenus par traduction automatique, et nous {\'e}valuons diverses mani{\`e}res de les constituer.
Repr\'esentation s\'emantique des familles d\'erivationnelles au moyen de frames morphos\'emantiques (Semantic representation of derivational families by means of morphosemantic frames ) (2020)

L`article pr{\'e}sente un formalisme de repr{\'e}sentation des relations morphologiques d{\'e}rivationnelles inspir{\'e} de la S{\'e}mantique des Frames. La description morphos{\'e}mantique y est r{\'e}alis{\'e}e au niveau des familles d{\'e}rivationnelles au moyen de frames morphos{\'e}mantiques dans lesquels les lex{\`e}mes sont d{\'e}finis les uns relativement aux autres. Les frames morphos{\'e}mantiques permettent de rendre compte de la structure paradigmatique du lexique morphologique par l`alignement des familles qui pr{\'e}sentent les m{\^e}mes oppositions de sens. La seconde partie de l`article est consacr{\'e}e aux donn{\'e}es qui seront utilis{\'e}es pour produire (semi-) automatiquement ces repr{\'e}sentations.
Mod\`ele neuronal pour la r\'esolution de la cor\'ef\'erence dans les dossiers m\'edicaux \'electroniques (Neural approach for coreference resolution in electronic health records ) (2020)

La r{\'e}solution de la cor{\'e}f{\'e}rence est un {\'e}l{\'e}ment essentiel pour la constitution automatique de chronologies m{\'e}dicales {\`a} partir des dossiers m{\'e}dicaux {\'e}lectroniques. Dans ce travail, nous pr{\'e}sentons une approche neuronale pour la r{\'e}solution de la cor{\'e}f{\'e}rence dans des textes m{\'e}dicaux {\'e}crits en anglais pour les entit{\'e}s g{\'e}n{\'e}rales et cliniques en nous {\'e}valuant dans le cadre de r{\'e}f{\'e}rence pour cette t{\^a}che que constitue la t{\^a}che 1C de la campagne i2b2 2011.
Un corpus d'\'evaluation pour un syst\`eme de simplification discursive (An Evaluation Corpus for Automatic Discourse Simplification) (2020)

Nous pr{\'e}sentons un nouveau corpus simplifi{\'e}, disponible en fran{\c{c}}ais pour l'{\'e}valuation d`un syst{\`e}me de simplification discursive. Ce syst{\`e}me utilise des cha{\^i}nes de r{\'e}f{\'e}rence pour simplifier et pour pr{\'e}server la coh{\'e}sion textuelle apr{\`e}s simplification. Nous pr{\'e}sentons la m{\'e}thodologie de collecte de corpus (via un formulaire, qui recueille les simplifications manuelles faites par des participants experts), les r{\`e}gles pr{\'e}sent{\'e}es dans le guide, une analyse des types de simplifications et une {\'e}valuation de notre corpus, par comparaison avec la sortie du syst{\`e}me de simplification automatique.
La r\'e\'ecriture monolingue ou bilingue facilite-t-elle la compr\'ehension ? (Does monolingual or bilingual rewriting facilitate comprehension ?) (2020)

La capacit{\'e} en compr{\'e}hension {\'e}crite est importante {\`a} d{\'e}velopper pour les apprenants de langues {\'e}trang{\`e}res. Cet article pr{\'e}sente une exp{\'e}rience pour v{\'e}rifier si les paraphrases fournies en contexte facilitent la compr{\'e}hension des apprenants. Les paraphrases ont {\'e}t{\'e} extraites automatiquement d`un corpus parall{\`e}le bilingue. Suite {\`a} l`analyse des r{\'e}sultats, nous proposons des pistes d`enrichissement d`un outil con{\c{c}}u pr{\'e}alablement, pour automatiser la s{\'e}lection de r{\'e}{\'e}critures dans un futur travail, tout en caract{\'e}risant mieux diff{\'e}rents types de r{\'e}{\'e}critures.
Segmentation de texte non-supervis\'ee pour la d\'etection de th\'ematiques \`a l`aide de plongements lexicaux (Unsupervised text segmentation for topic detection using embeddings ) (2020)

Cet article pr{\'e}sente les principales m{\'e}thodes de segmentation automatique de documents textuels sp{\'e}cifiques. La t{\^a}che de segmentation th{\'e}matique de texte consiste {\`a} analyser un document pour en extraire des sections coh{\'e}rentes. Les m{\'e}thodes de segmentation non supervis{\'e}es cherchent {\`a} optimiser une fonction de probabilit{\'e} de segmentation ou une fonction de similarit{\'e} qui peut {\^e}tre calcul{\'e}e entre les blocs ou au sein des blocs. Elles sont r{\'e}parties en trois cat{\'e}gories : les m{\'e}thodes statistiques, les m{\'e}thodes {\`a} base de graphes et les approches neuronales. Parmi les approches neuronales utilis{\'e}es, nous nous int{\'e}ressons tout particuli{\`e}rement {\`a} celles qui utilisent des plongements lexicaux pour repr{\'e}senter des phrases et d{\'e}finir des segments th{\'e}matiques. Tout d`abord, nous montrons que les plongements lexicaux permettent une am{\'e}lioration nette des performances par rapport {\`a} des m{\'e}thodes statistiques. Ensuite, nous {\'e}valuons l`impact du choix de la repr{\'e}sentation vectorielle des phrases pour cette t{\^a}che de segmentation non supervis{\'e}e.
Sp\'ecificit\'es des erreurs d`orthographe des personnes dyslexiques : analyse d`un corpus de productions \'ecrites (What are the characteristics of spelling errors made by dyslexics: an analysis of errors based on written corpora) (2020)

Cet article pr{\'e}sente un travail d`analyse des erreurs d`orthographe de personnes dyslexiques {\`a} partir de corpus {\'e}crits en langue fran{\c{c}}aise. L`objectif de cette analyse est d'{\'e}tudier la fr{\'e}quence et les caract{\'e}ristiques des erreurs afin de guider le d{\'e}veloppement de modules de correction orthographique sp{\'e}cifiques. Les r{\'e}sultats de cette analyse sont compar{\'e}s aux travaux d{\'e}j{\`a} r{\'e}alis{\'e}s en fran{\c{c}}ais, anglais et espagnol.
R\'e-entra\^iner ou entra\^iner soi-m\^eme ? Strat\'egies de pr\'e-entra\^inement de BERT en domaine m\'edical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain ) (2020)

Les mod{\`e}les BERT employ{\'e}s en domaine sp{\'e}cialis{\'e} semblent tous d{\'e}couler d`une strat{\'e}gie assez simple : utiliser le mod{\`e}le BERT originel comme initialisation puis poursuivre l`entra{\^i}nement de celuici sur un corpus sp{\'e}cialis{\'e}. Il est clair que cette approche aboutit {\`a} des mod{\`e}les plut{\^o}t performants (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). Cependant, il para{\^i}t raisonnable de penser qu`entra{\^i}ner un mod{\`e}le directement sur un corpus sp{\'e}cialis{\'e}, en employant un vocabulaire sp{\'e}cialis{\'e}, puisse aboutir {\`a} des plongements mieux adapt{\'e}s au domaine et donc faire progresser les performances. Afin de tester cette hypoth{\`e}se, nous entra{\^i}nons des mod{\`e}les BERT {\`a} partir de z{\'e}ro en testant diff{\'e}rentes configurations m{\^e}lant corpus g{\'e}n{\'e}raux et corpus m{\'e}dicaux et biom{\'e}dicaux. Sur la base d'{\'e}valuations men{\'e}es sur quatre t{\^a}ches diff{\'e}rentes, nous constatons que le corpus de d{\'e}part influence peu la performance d`un mod{\`e}le BERT lorsque celui-ci est r{\'e}-entra{\^i}n{\'e} sur un corpus m{\'e}dical.
\'Evaluation syst\'ematique d`une m\'ethode commune de g\'en\'eration (Systematic evaluation of a common generation method) (2020)

Avec l`augmentation de l`utilisation du traitement automatique des langues arrivent plusieurs probl{\`e}mes dont l`absence de donn{\'e}es dans les nouveaux domaines. Certaines approches d`apprentissage tel que l`apprentissage zero-shot ou par transfert tentent de r{\'e}soudre ces probl{\`e}mes. Une solution id{\'e}ale serait de g{\'e}n{\'e}rer des donn{\'e}es annot{\'e}es {\`a} partir de bases de connaissances des domaines d`int{\'e}r{\^e}t. Le but de notre travail est d'{\'e}valuer une m{\'e}thode de g{\'e}n{\'e}ration simple et de trouver les crit{\`e}res permettant de la mettre en oeuvre correctement. Pour cela, nous comparons les performances d`un mod{\`e}le obtenu sur des t{\^a}ches d`annotation quand il est entra{\^i}n{\'e} sur des donn{\'e}es r{\'e}elles ou sur des donn{\'e}es g{\'e}n{\'e}r{\'e}es. Gr{\^a}ce aux r{\'e}sultats obtenus et {\`a} des analyses effectu{\'e}es sur les donn{\'e}es, nous avons pu d{\'e}terminer des bonnes pratiques d`utilisation de cette m{\'e}thode de g{\'e}n{\'e}ration sur la t{\^a}che d`annotation.
Analyse de la r\'egulation de la longueur dans un syst\`eme neuronal de compression de phrase : une \'etude du mod\`ele LenInit (Investigating Length Regulation in a Sentence Compression Neural System : a Study on the LenInit Model) (2020)

La simplification de phrase vise {\`a} r{\'e}duire la complexit{\'e} d`une phrase tout en retenant son sens initial et sa grammaticalit{\'e}. En pratique, il est souvent attendu que la phrase produite soit plus courte que la phrase d`origine, et les mod{\`e}les qui int{\`e}grent un contr{\^o}le explicite de la longueur de sortie rev{\^e}tent un int{\'e}r{\^e}t particulier. Dans la continuit{\'e} de la litt{\'e}rature d{\'e}di{\'e}e {\`a} la compr{\'e}hension du comportement des syst{\`e}mes neuronaux, nous examinons dans cet article les m{\'e}canismes de r{\'e}gulation de longueur d`un encodeur-d{\'e}codeur RNN appliqu{\'e} {\`a} la compression de phrase, en {\'e}tudiant sp{\'e}cifiquement le cas du mod{\`e}le LenInit. Notre analyse met en {\'e}vidence la coexistence de deux influences distinctes au cours du d{\'e}codage : celle du contr{\^o}le explicite de la longueur, et celle du mod{\`e}le de langue du d{\'e}codeur.
Exploitation de mod\`eles distributionnels pour l'\'etude de la nomination dans un corpus d`interviews politiques (Speaker-specific semantic variation representations using vector space models) (2020)

En analyse de discours (AD), la nomination d{\'e}signe la recat{\'e}gorisation du r{\'e}f{\'e}rent par le locuteur {\`a} travers l`usage d`un nouveau nom ou d`un nom modifi{\'e}. Parfois utilis{\'e} pour influencer l`autre sur sa vision de voir le monde, ce ph{\'e}nom{\`e}ne sert d`indice sur l`id{\'e}ologie du locuteur voire, en contexte ad{\'e}quat, sur son affiliation politique. L`AD ne dispose pas {\`a} ce jour d`outils en mesure d`appr{\'e}hender efficacement ce qui rel{\`e}ve ou non de l`id{\'e}ologie ou d`une vis{\'e}e argumentative face {\`a} une simple r{\'e}utilisation de mots dont le sens est d{\'e}j{\`a} consensuel. Dans le cadre d`une th{\`e}se entre AD et TAL, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l`exploitation de mod{\`e}les distributionnels pour rep{\'e}rer de mani{\`e}re automatique ces variations de sens en discours dans un corpus d`interviews politiques. Dans cet article, nous nous interrogeons sur l`impact de leurs param{\`e}tres d`entra{\^i}nement pour de la d{\'e}sambigu{\"i}sation lexicale et explorons une m{\'e}thode de repr{\'e}sentation de la variation s{\'e}mantique interdiscursive.
L`adaptabilit\'e comme comp\'etence pour les syst\`emes de dialogue orient\'es t\^ache (Adaptability as a skill for goal-oriented dialog systems) (2020)

{\'E}tendre les capacit{\'e}s d`adaptabilit{\'e} des syst{\`e}mes {\`a} toujours plus de nouveaux domaines sans donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence constitue une pierre d`achoppement de taille. Prendre en charge plus de contenus serviciels constitue un moyen de diversifier l'{\'e}ventail des capacit{\'e}s de compr{\'e}hension des syst{\`e}mes de dialogue et apporterait un v{\'e}ritable int{\'e}r{\^e}t pour les utilisateurs par la richesse des {\'e}changes qu`elle rendrait possibles. Pour favoriser les progr{\`e}s dans ce sens, la huiti{\`e}me {\'e}dition du d{\'e}fi Dialog State Tracking Challenge introduit des pistes exploratoires permettant d'{\'e}valuer les capacit{\'e}s de g{\'e}n{\'e}ralisation et d`habilet{\'e} des syst{\`e}mes {\`a} composer {\`a} la fois avec la nouveaut{\'e} et avec plusieurs domaines de t{\^a}ches complexes. L`objectif de cet article est de rendre compte des recherches du domaine et contribue {\`a} donner des {\'e}l{\'e}ments de r{\'e}ponse de mani{\`e}re {\`a} mieux comprendre les limites des syst{\`e}mes actuels et les m{\'e}thodes appropri{\'e}es pour aborder ces d{\'e}fis.
Simplification de textes : un \'etat de l`art (Text simplification (State of the art) This paper presents the state of the art on text simplification, in particular the two main types of approaches, namely rule-based approaches and statistical approaches (or data-driven)) (2020)

Cet article pr{\'e}sente l'{\'e}tat de l`art en simplification de textes et ses deux grandes familles d`approches, {\`a} savoir les approches {\`a} base de r{\`e}gles et les approches statistiques. Nous pr{\'e}sentons, en particulier, les r{\'e}centes approches neuronales et les architectures mises en place ainsi que les m{\'e}thodes d'{\'e}valuation des syst{\`e}mes de simplification.
\'Evolution phonologique des langues et r\'eseaux de neurones : travaux pr\'eliminaires (Sound change and neural networks: preliminary experiments ) (2020)

La pr{\'e}diction de cognats est une t{\^a}che clef de la linguistique historique et pr{\'e}sente de nombreuses similitudes avec les t{\^a}ches de traduction automatique. Cependant, alors que cette seconde discipline a vu fleurir l`utilisation de m{\'e}thodes neuronales, celles-ci restent largement absentes des outils utilis{\'e}s en linguistique historique. Dans ce papier, nous {\'e}tudions donc la performance des m{\'e}thodes neuronales utilis{\'e}es en traduction (les r{\'e}seaux encodeur-d{\'e}codeur) pour la t{\^a}che de pr{\'e}diction de cognats. Nous nous int{\'e}ressons notamment aux types de donn{\'e}es utilisables pour cet apprentissage et comparons les r{\'e}sultats obtenus, sur diff{\'e}rents types de donn{\'e}es, entre des m{\'e}thodes statistiques et des m{\'e}thodes neuronales. Nous montrons que l`apprentissage de correspondances phon{\'e}tiques n`est possible que sur des paires de cognats, et que les m{\'e}thodes statistiques et neuronales semblent avoir des forces et faiblesses compl{\'e}mentaires quant {\`a} ce qu`elles apprennent des donn{\'e}es.
Comparing PTB and UD information for PDTB discourseconnective identification (2020)

Our work on the automatic detection of English discourse connectives in the Penn Discourse Treebank (PDTB) shows that syntactic information from the Universal Dependencies (UD) framework is a viable alternative to that from the Penn Treebank (PTB) framework. In fact, we found minor increases when comparing between the use of gold standard PTB part-of-speech (POS) tag information and automatically parsed UD information. The former has traditionally been used for the task but there are now much more UD corpora and in many more languages than that available in the PTB framework. As such, this finding is promising for areas in discourse parsing such as in multilingual as well as under production settings, where gold standard PTB information may be scarce.
Transformations syntaxiques entre niveaux de simplification dans le corpus Newsela (Syntactic transformations between simplification levels in the Newsela corpus) (2020)

La simplification de textes est une t{\^a}che complexe du traitement automatique des langues. Depuis quelques ann{\'e}es, des corpus parall{\`e}les de textes originaux et simplifi{\'e}s sont propos{\'e}s, permettant d`apprendre diff{\'e}rents types d`op{\'e}rations de simplification {\`a} partir de corpus. Dans le but de pouvoir d{\'e}velopper et {\'e}valuer des syst{\`e}mes de simplification automatique de textes, cet article s`int{\'e}resse au corpus Newsela, un corpus parall{\`e}le de textes en langue anglaise avec quatre niveaux de simplification. Nous pr{\'e}sentons en d{\'e}tail ce corpus et {\'e}tudions les diff{\'e}rentes transformations caract{\'e}risant le passage d`un niveau de simplification {\`a} l`autre sur un sous-ensemble de textes, en nous int{\'e}ressant plus particuli{\`e}rement aux transformations syntaxiques.