CALOR-QUEST : un corpus d’entraînement et d’évaluation pour la compréhension automatique de textes (Machine reading comprehension is a task related to Question-Answering where questions are not generic in scope but are related to a particular document)

Frederic Bechet, Cindy Aloui, Delphine Charlet, Geraldine Damnati, Johannes Heinecke, Alexis Nasr, Frederic Herledan


Abstract
La compréhension automatique de texte est une tâche faisant partie de la famille des systèmes de Question/Réponse où les questions ne sont pas à portée générale mais sont liées à un document particulier. Récemment de très grand corpus (SQuAD, MS MARCO) contenant des triplets (document, question, réponse) ont été mis à la disposition de la communauté scientifique afin de développer des méthodes supervisées à base de réseaux de neurones profonds en obtenant des résultats prometteurs. Ces méthodes sont cependant très gourmandes en données d’apprentissage, données qui n’existent pour le moment que pour la langue anglaise. Le but de cette étude est de permettre le développement de telles ressources pour d’autres langues à moindre coût en proposant une méthode générant de manière semi-automatique des questions à partir d’une analyse sémantique d’un grand corpus. La collecte de questions naturelle est réduite à un ensemble de validation/test. L’application de cette méthode sur le corpus CALOR-Frame a permis de développer la ressource CALOR-QUEST présentée dans cet article.
Anthology ID:
2019.jeptalnrecital-court.4
Volume:
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts
Month:
7
Year:
2019
Address:
Toulouse, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
185–194
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.4
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Frederic Bechet, Cindy Aloui, Delphine Charlet, Geraldine Damnati, Johannes Heinecke, Alexis Nasr, and Frederic Herledan. 2019. CALOR-QUEST : un corpus d’entraînement et d’évaluation pour la compréhension automatique de textes (Machine reading comprehension is a task related to Question-Answering where questions are not generic in scope but are related to a particular document). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts, pages 185–194, Toulouse, France. ATALA.
Cite (Informal):
CALOR-QUEST : un corpus d’entraînement et d’évaluation pour la compréhension automatique de textes (Machine reading comprehension is a task related to Question-Answering where questions are not generic in scope but are related to a particular document) (Bechet et al., JEP/TALN/RECITAL 2019)
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PDF:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.4.pdf