@inproceedings{akermi-etal-2020-approche,
title = "Approche de g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}ponse {\`a} base de transformers (Transformer based approach for answer generation)",
author = "Akermi, Imen and
Heinecke, Johannes and
Herledan, Fr{\'e}d{\'e}ric",
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 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles",
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year = "2020",
address = "Nancy, France",
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pages = "2--11",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une approche non-supervis{\'e}e bas{\'e}e sur les mod{\`e}les Transformer pour la g{\'e}n{\'e}ration du langage naturel dans le cadre des syst{\`e}mes de question-r{\'e}ponse. Cette approche permettrait de rem{\'e}dier {\`a} la probl{\'e}matique de g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}ponse trop courte ou trop longue sans avoir recours {\`a} des donn{\'e}es annot{\'e}es. Cette approche montre des r{\'e}sultats prometteurs pour l{'}anglais et le fran{\c{c}}ais.",
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<title>Approche de génération de réponse à base de transformers (Transformer based approach for answer generation)</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 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles</title>
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<abstract>Cet article présente une approche non-supervisée basée sur les modèles Transformer pour la génération du langage naturel dans le cadre des systèmes de question-réponse. Cette approche permettrait de remédier à la problématique de génération de réponse trop courte ou trop longue sans avoir recours à des données annotées. Cette approche montre des résultats prometteurs pour l’anglais et le français.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Approche de génération de réponse à base de transformers (Transformer based approach for answer generation)
%A Akermi, Imen
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%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). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles
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%X Cet article présente une approche non-supervisée basée sur les modèles Transformer pour la génération du langage naturel dans le cadre des systèmes de question-réponse. Cette approche permettrait de remédier à la problématique de génération de réponse trop courte ou trop longue sans avoir recours à des données annotées. Cette approche montre des résultats prometteurs pour l’anglais et le français.
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Markdown (Informal)
[Approche de génération de réponse à base de transformers (Transformer based approach for answer generation)](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-taln.1) (Akermi et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
ACL
- Imen Akermi, Johannes Heinecke, and Frédéric Herledan. 2020. Approche de génération de réponse à base de transformers (Transformer based approach for answer generation). 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). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, pages 2–11, Nancy, France. ATALA et AFCP.