@inproceedings{ferstler-etal-2025-selection,
title = "S{\'e}lection ordonn{\'e}e de phrases associ{\'e}es aux sympt{\^o}mes de la d{\'e}pression par classification z{\'e}ro-coup",
author = "Ferstler, Yves and
Lavoie, Catherine and
Meurs, Marie-Jean",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de l'atelier Traitement du langage m{\'e}dical {\`a} l'{\'e}poque des LLMs 2025 (MLP-LLM)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-mlpllm.4/",
pages = "42--48",
language = "fra",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thode pour extraire d{'}un corpus les phrases les plus pertinentes pour r{\'e}pondre {\`a} un questionnaire d{'}auto-{\'e}valuation. Un mod{\`e}le de classification z{\'e}ro-coup {\'e}value la similarit{\'e} entre les phrases et les r{\'e}ponses du questionnaire. Les r{\'e}sultats obtenus par ce mod{\`e}le frugal sont prometteurs par comparaison avec ceux d{'}autres grands mod{\`e}les de langue."
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<title>Sélection ordonnée de phrases associées aux symptômes de la dépression par classification zéro-coup</title>
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<title>Actes de l’atelier Traitement du langage médical à l’époque des LLMs 2025 (MLP-LLM)</title>
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<abstract>Cet article présente une méthode pour extraire d’un corpus les phrases les plus pertinentes pour répondre à un questionnaire d’auto-évaluation. Un modèle de classification zéro-coup évalue la similarité entre les phrases et les réponses du questionnaire. Les résultats obtenus par ce modèle frugal sont prometteurs par comparaison avec ceux d’autres grands modèles de langue.</abstract>
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%T Sélection ordonnée de phrases associées aux symptômes de la dépression par classification zéro-coup
%A Ferstler, Yves
%A Lavoie, Catherine
%A Meurs, Marie-Jean
%Y Bechet, Frédéric
%Y Chifu, Adrian-Gabriel
%Y Pinel-sauvagnat, Karen
%Y Favre, Benoit
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%S Actes de l’atelier Traitement du langage médical à l’époque des LLMs 2025 (MLP-LLM)
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%X Cet article présente une méthode pour extraire d’un corpus les phrases les plus pertinentes pour répondre à un questionnaire d’auto-évaluation. Un modèle de classification zéro-coup évalue la similarité entre les phrases et les réponses du questionnaire. Les résultats obtenus par ce modèle frugal sont prometteurs par comparaison avec ceux d’autres grands modèles de langue.
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Markdown (Informal)
[Sélection ordonnée de phrases associées aux symptômes de la dépression par classification zéro-coup](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-mlpllm.4/) (Ferstler et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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