@inproceedings{grouin-etal-2021-classification,
title = "Classification de cas cliniques et {\'e}valuation automatique de r{\'e}ponses d{'}{\'e}tudiants : pr{\'e}sentation de la campagne {DEFT} 2021 (Clinical cases classification and automatic evaluation of student answers : Presentation of the {DEFT} 2021 Challenge)",
author = "Grouin, Cyril and
Grabar, Natalia and
Illouz, Gabriel",
editor = "Grouin, Cyril and
Grabar, Natalia and
Illouz, Gabriel",
booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier D{\'E}fi Fouille de Textes (DEFT)",
month = "6",
year = "2021",
address = "Lille, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-deft.1",
pages = "1--13",
abstract = "Le d{\'e}fi fouille de textes (DEFT) est une campagne d{'}{\'e}valuation annuelle francophone. Nous pr{\'e}sentons les corpus et baselines {\'e}labor{\'e}es pour trois t{\^a}ches : (i) identifier le profil clinique de patients d{\'e}crits dans des cas cliniques, (ii) {\'e}valuer automatiquement les r{\'e}ponses d{'}{\'e}tudiants sur des questionnaires en ligne (Moodle) {\`a} partir de la correction de l{'}enseignant, et (iii) poursuivre une {\'e}valuation de r{\'e}ponses d{'}{\'e}tudiants {\`a} partir de r{\'e}ponses d{\'e}j{\`a} {\'e}valu{\'e}es par l{'}enseignant. Les r{\'e}sultats varient de 0,394 {\`a} 0,814 de F-mesure sur la premi{\`e}re t{\^a}che (7 {\'e}quipes), de 0,448 {\`a} 0,682 de pr{\'e}cision sur la deuxi{\`e}me (3 {\'e}quipes), et de 0,133 {\`a} 0,510 de pr{\'e}cision sur la derni{\`e}re (3 {\'e}quipes).",
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<title>Classification de cas cliniques et évaluation automatique de réponses d’étudiants : présentation de la campagne DEFT 2021 (Clinical cases classification and automatic evaluation of student answers : Presentation of the DEFT 2021 Challenge)</title>
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<abstract>Le défi fouille de textes (DEFT) est une campagne d’évaluation annuelle francophone. Nous présentons les corpus et baselines élaborées pour trois tâches : (i) identifier le profil clinique de patients décrits dans des cas cliniques, (ii) évaluer automatiquement les réponses d’étudiants sur des questionnaires en ligne (Moodle) à partir de la correction de l’enseignant, et (iii) poursuivre une évaluation de réponses d’étudiants à partir de réponses déjà évaluées par l’enseignant. Les résultats varient de 0,394 à 0,814 de F-mesure sur la première tâche (7 équipes), de 0,448 à 0,682 de précision sur la deuxième (3 équipes), et de 0,133 à 0,510 de précision sur la dernière (3 équipes).</abstract>
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[Classification de cas cliniques et évaluation automatique de réponses d’étudiants : présentation de la campagne DEFT 2021 (Clinical cases classification and automatic evaluation of student answers : Presentation of the DEFT 2021 Challenge)](https://aclanthology.org/2021.jeptalnrecital-deft.1) (Grouin et al., JEP/TALN/RECITAL 2021)
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