@inproceedings{boulanger-2020-evaluation,
title = "{\'E}valuation syst{\'e}matique d{'}une m{\'e}thode commune de g{\'e}n{\'e}ration (Systematic evaluation of a common generation method)",
author = "Boulanger, Hugo",
editor = "Benzitoun, Christophe and
Braud, Chlo{\'e} and
Huber, Laurine and
Langlois, David and
Ouni, Slim and
Pogodalla, Sylvain and
Schneider, St{\'e}phane",
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). Volume 3 : Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL",
month = "6",
year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.4",
pages = "43--56",
abstract = "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.",
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<title>Évaluation systématique d’une méthode commune de génération (Systematic evaluation of a common generation method)</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). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL</title>
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<abstract>Avec l’augmentation de l’utilisation du traitement automatique des langues arrivent plusieurs problèmes dont l’absence de données dans les nouveaux domaines. Certaines approches d’apprentissage tel que l’apprentissage zero-shot ou par transfert tentent de résoudre ces problèmes. Une solution idéale serait de générer des données annotées à partir de bases de connaissances des domaines d’intérêt. Le but de notre travail est d’évaluer une méthode de génération simple et de trouver les critères permettant de la mettre en oeuvre correctement. Pour cela, nous comparons les performances d’un modèle obtenu sur des tâches d’annotation quand il est entraîné sur des données réelles ou sur des données générées. Grâce aux résultats obtenus et à des analyses effectuées sur les données, nous avons pu déterminer des bonnes pratiques d’utilisation de cette méthode de génération sur la tâche d’annotation.</abstract>
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%T Évaluation systématique d’une méthode commune de génération (Systematic evaluation of a common generation method)
%A Boulanger, Hugo
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%Y Schneider, Stéphane
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%X Avec l’augmentation de l’utilisation du traitement automatique des langues arrivent plusieurs problèmes dont l’absence de données dans les nouveaux domaines. Certaines approches d’apprentissage tel que l’apprentissage zero-shot ou par transfert tentent de résoudre ces problèmes. Une solution idéale serait de générer des données annotées à partir de bases de connaissances des domaines d’intérêt. Le but de notre travail est d’évaluer une méthode de génération simple et de trouver les critères permettant de la mettre en oeuvre correctement. Pour cela, nous comparons les performances d’un modèle obtenu sur des tâches d’annotation quand il est entraîné sur des données réelles ou sur des données générées. Grâce aux résultats obtenus et à des analyses effectuées sur les données, nous avons pu déterminer des bonnes pratiques d’utilisation de cette méthode de génération sur la tâche d’annotation.
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[Évaluation systématique d’une méthode commune de génération (Systematic evaluation of a common generation method)](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.4) (Boulanger, JEP/TALN/RECITAL 2020)
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