@inproceedings{teissedre-etal-2020-similarite,
title = "Similarit{\'e} s{\'e}mantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning)",
author = "Teiss{\`e}dre, Charles and
Belkacem, Thiziri and
Arens, Maxime",
editor = "Cardon, R{\'e}mi and
Grabar, Natalia and
Grouin, Cyril and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Atelier D{\'E}fi Fouille de Textes",
month = "6",
year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-deft.10",
pages = "97--107",
abstract = "Dans cet article, nous d{\'e}crivons une approche exploratoire pour entra{\^\i}ner des mod{\`e}les de langue et r{\'e}soudre des t{\^a}ches d{'}appariement entre phrases issues de corpus en fran{\c{c}}ais et relevant du domaine m{\'e}dical. Nous montrons que, dans un contexte o{\`u} les donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement sont en nombre restreint, il peut {\^e}tre int{\'e}ressant d{'}op{\'e}rer un apprentissage par transfert, d{'}une langue dont nous disposons de plus de ressources pour l{'}entra{\^\i}nement, vers une langue cible moins dot{\'e}e de donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement (le fran{\c{c}}ais dans notre cas). Les r{\'e}sultats de nos exp{\'e}rimentations montrent que les mod{\`e}les de langue multilingues sont capables de transf{\'e}rer des repr{\'e}sentations d{'}une langue {\`a} l{'}autre de fa{\c{c}}on efficace pour r{\'e}soudre des t{\^a}ches de similarit{\'e} s{\'e}mantique telles que celles propos{\'e}es dans le cadre de l{'}{\'e}dition 2020 du D{\'e}fi fouille de texte (DEFT).",
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<title>Similarité sémantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning)</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes</title>
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<abstract>Dans cet article, nous décrivons une approche exploratoire pour entraîner des modèles de langue et résoudre des tâches d’appariement entre phrases issues de corpus en français et relevant du domaine médical. Nous montrons que, dans un contexte où les données d’entraînement sont en nombre restreint, il peut être intéressant d’opérer un apprentissage par transfert, d’une langue dont nous disposons de plus de ressources pour l’entraînement, vers une langue cible moins dotée de données d’entraînement (le français dans notre cas). Les résultats de nos expérimentations montrent que les modèles de langue multilingues sont capables de transférer des représentations d’une langue à l’autre de façon efficace pour résoudre des tâches de similarité sémantique telles que celles proposées dans le cadre de l’édition 2020 du Défi fouille de texte (DEFT).</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Similarité sémantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning)
%A Teissèdre, Charles
%A Belkacem, Thiziri
%A Arens, Maxime
%Y Cardon, Rémi
%Y Grabar, Natalia
%Y Grouin, Cyril
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes
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%X Dans cet article, nous décrivons une approche exploratoire pour entraîner des modèles de langue et résoudre des tâches d’appariement entre phrases issues de corpus en français et relevant du domaine médical. Nous montrons que, dans un contexte où les données d’entraînement sont en nombre restreint, il peut être intéressant d’opérer un apprentissage par transfert, d’une langue dont nous disposons de plus de ressources pour l’entraînement, vers une langue cible moins dotée de données d’entraînement (le français dans notre cas). Les résultats de nos expérimentations montrent que les modèles de langue multilingues sont capables de transférer des représentations d’une langue à l’autre de façon efficace pour résoudre des tâches de similarité sémantique telles que celles proposées dans le cadre de l’édition 2020 du Défi fouille de texte (DEFT).
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%P 97-107
Markdown (Informal)
[Similarité sémantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning)](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-deft.10) (Teissèdre et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
ACL
- Charles Teissèdre, Thiziri Belkacem, and Maxime Arens. 2020. Similarité sémantique entre phrases : apprentissage par transfert interlingue (Semantic Sentence Similarity : Multilingual Transfer Learning). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes, pages 97–107, Nancy, France. ATALA et AFCP.