@inproceedings{mohammadi-etal-2020-du,
title = "Du bon usage d{'}ingr{\'e}dients linguistiques sp{\'e}ciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes )",
author = "Mohammadi, Elham and
Marceau, Louis and
Charton, Eric and
Kosseim, Leila and
Nerima, Luka and
Meurs, Marie-Jean",
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",
month = "6",
year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-taln.7",
pages = "81--94",
abstract = "Nous pr{\'e}sentons un mod{\`e}le d{'}apprentissage automatique qui combine mod{\`e}les neuronaux et linguistiques pour traiter les t{\^a}ches de classification dans lesquelles la distribution des {\'e}tiquettes des instances est d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}e. Les performances de ce mod{\`e}le sont mesur{\'e}es {\`a} l{'}aide d{'}exp{\'e}riences men{\'e}es sur les t{\^a}ches de classification de recettes de cuisine de la campagne DEFT 2013 (Grouin et al., 2013). Nous montrons que les plongements lexicaux (word embeddings) associ{\'e}s {\`a} des m{\'e}thodes d{'}apprentissage profond obtiennent de meilleures performances que tous les algorithmes d{\'e}ploy{\'e}s lors de la campagne DEFT. Nous montrons aussi que ces m{\^e}mes classifieurs avec plongements lexicaux peuvent gagner en performance lorsqu{'}un mod{\`e}le linguistique est ajout{\'e} au mod{\`e}le neuronal. Nous observons que l{'}ajout d{'}un mod{\`e}le linguistique au mod{\`e}le neuronal am{\'e}liore les performances de classification sur les classes rares.",
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<title>Du bon usage d’ingrédients linguistiques spéciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes )</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>Nous présentons un modèle d’apprentissage automatique qui combine modèles neuronaux et linguistiques pour traiter les tâches de classification dans lesquelles la distribution des étiquettes des instances est déséquilibrée. Les performances de ce modèle sont mesurées à l’aide d’expériences menées sur les tâches de classification de recettes de cuisine de la campagne DEFT 2013 (Grouin et al., 2013). Nous montrons que les plongements lexicaux (word embeddings) associés à des méthodes d’apprentissage profond obtiennent de meilleures performances que tous les algorithmes déployés lors de la campagne DEFT. Nous montrons aussi que ces mêmes classifieurs avec plongements lexicaux peuvent gagner en performance lorsqu’un modèle linguistique est ajouté au modèle neuronal. Nous observons que l’ajout d’un modèle linguistique au modèle neuronal améliore les performances de classification sur les classes rares.</abstract>
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%A Mohammadi, Elham
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%X Nous présentons un modèle d’apprentissage automatique qui combine modèles neuronaux et linguistiques pour traiter les tâches de classification dans lesquelles la distribution des étiquettes des instances est déséquilibrée. Les performances de ce modèle sont mesurées à l’aide d’expériences menées sur les tâches de classification de recettes de cuisine de la campagne DEFT 2013 (Grouin et al., 2013). Nous montrons que les plongements lexicaux (word embeddings) associés à des méthodes d’apprentissage profond obtiennent de meilleures performances que tous les algorithmes déployés lors de la campagne DEFT. Nous montrons aussi que ces mêmes classifieurs avec plongements lexicaux peuvent gagner en performance lorsqu’un modèle linguistique est ajouté au modèle neuronal. Nous observons que l’ajout d’un modèle linguistique au modèle neuronal améliore les performances de classification sur les classes rares.
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[Du bon usage d’ingrédients linguistiques spéciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes )](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-taln.7) (Mohammadi et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
ACL
- Elham Mohammadi, Louis Marceau, Eric Charton, Leila Kosseim, Luka Nerima, and Marie-Jean Meurs. 2020. Du bon usage d’ingrédients linguistiques spéciaux pour classer des recettes exceptionnelles (Using Special Linguistic Ingredients to Classify Exceptional Recipes ). 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 81–94, Nancy, France. ATALA et AFCP.