Brigitte Grau


2021

pdf bib
Intérêt des modèles de caractères pour la détection d’événements (The interest of character-level models for event detection)
Emanuela Boros | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes. Une des difficultés de cette tâche est le problème des mentions d’événements correspondant à des mots mal orthographiés, très spécifiques ou hors vocabulaire. Pour analyser l’impact de leur prise en compte par le biais de modèles de caractères, nous proposons d’intégrer des plongements de caractères, qui peuvent capturer des informations morphologiques et de forme sur les mots, à un modèle convolutif pour la détection d’événements. Plus précisément, nous évaluons deux stratégies pour réaliser une telle intégration et montrons qu’une approche de fusion tardive surpasse à la fois une approche de fusion précoce et des modèles intégrant des informations sur les caractères ou les sous-mots tels que ELMo ou BERT.

pdf bib
Relation Classification via Relation Validation
José G. Moreno | Antoine Doucet | Brigitte Grau
Proceedings of the 6th Workshop on Semantic Deep Learning (SemDeep-6)

2020

pdf bib
Building a Multimodal Entity Linking Dataset From Tweets
Omar Adjali | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Hervé Le Borgne | Brigitte Grau
Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference

The task of Entity linking, which aims at associating an entity mention with a unique entity in a knowledge base (KB), is useful for advanced Information Extraction tasks such as relation extraction or event detection. Most of the studies that address this problem rely only on textual documents while an increasing number of sources are multimedia, in particular in the context of social media where messages are often illustrated with images. In this article, we address the Multimodal Entity Linking (MEL) task, and more particularly the problem of its evaluation. To this end, we propose a novel method to quasi-automatically build annotated datasets to evaluate methods on the MEL task. The method collects text and images to jointly build a corpus of tweets with ambiguous mentions along with a Twitter KB defining the entities. We release a new annotated dataset of Twitter posts associated with images. We study the key characteristics of the proposed dataset and evaluate the performance of several MEL approaches on it.

2018

pdf bib
An Adaption of BIOASQ Question Answering dataset for Machine Reading systems by Manual Annotations of Answer Spans.
Sanjay Kamath | Brigitte Grau | Yue Ma
Proceedings of the 6th BioASQ Workshop A challenge on large-scale biomedical semantic indexing and question answering

BIOASQ Task B Phase B challenge focuses on extracting answers from snippets for a given question. The dataset provided by the organizers contains answers, but not all their variants. Henceforth a manual annotation was performed to extract all forms of correct answers. This article shows the impact of using all occurrences of correct answers for training on the evaluation scores which are improved significantly.

2017

pdf bib
Generating a Training Corpus for OCR Post-Correction Using Encoder-Decoder Model
Eva D’hondt | Cyril Grouin | Brigitte Grau
Proceedings of the Eighth International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)

In this paper we present a novel approach to the automatic correction of OCR-induced orthographic errors in a given text. While current systems depend heavily on large training corpora or external information, such as domain-specific lexicons or confidence scores from the OCR process, our system only requires a small amount of (relatively) clean training data from a representative corpus to learn a character-based statistical language model using Bidirectional Long Short-Term Memory Networks (biLSTMs). We demonstrate the versatility and adaptability of our system on different text corpora with varying degrees of textual noise, including a real-life OCR corpus in the medical domain.

pdf bib
Apprendre des représentations jointes de mots et d’entités pour la désambiguïsation d’entités (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)
José G. Moreno | Romaric Besançon | Romain Beaumont | Eva D’Hondt | Anne-Laure Ligozat | Sophie Rosset | Xavier Tannier | Brigitte Grau
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs

La désambiguïsation d’entités (ou liaison d’entités), qui consiste à relier des mentions d’entités d’un texte à des entités d’une base de connaissance, est un problème qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances à partir de textes. Une difficulté de cette tâche est la résolution d’ambiguïtés car les systèmes ont à choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fondée sur l’apprentissage joint de représentations distribuées des mots et des entités dans le même espace, ce qui permet d’établir un modèle robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d’entité et les entités candidates.

2016

pdf bib
AppFM, une plate-forme de gestion de modules de TAL (AppFM, a tool for managing NLP modules)
Paul Bui-Quang | Brigitte Grau | Patrick Paroubek
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations

AppFM 1 est un outil à mi-chemin entre un environnement de création de chaînes modulaires de TAL et un gestionnaire de services systèmes. Il permet l’intégration d’applications ayant des dépendances complexes en des chaînes de traitements réutilisables facilement par le biais de multiples interfaces.

pdf bib
Low-resource OCR error detection and correction in French Clinical Texts
Eva D’hondt | Cyril Grouin | Brigitte Grau
Proceedings of the Seventh International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis

2015

pdf bib
A Unified Kernel Approach for Learning Typed Sentence Rewritings
Martin Gleize | Brigitte Grau
Proceedings of the 53rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 7th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers)

pdf bib
Estimation de l’homogénéité sémantique pour les Questionnaires à Choix Multiples
Van-Minh Pho | Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

L’homogénéité sémantique stipule que des termes sont sémantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au cœur de travaux relatifs à la génération automatique de questionnaires à choix multiples, et particulièrement à la sélection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous présentons une méthode d’estimation de l’homogénéité sémantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette méthode est fondée sur une combinaison de plusieurs critères de voisinage et de similarité sémantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre méthode permet d’obtenir une meilleure estimation de l’homogénéité sémantique que les méthodes proposées dans l’état de l’art.

pdf bib
Noyaux de réécriture de phrases munis de types lexico-sémantiques
Martin Gleize | Brigitte Grau
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

De nombreux problèmes en traitement automatique des langues requièrent de déterminer si deux phrases sont des réécritures l’une de l’autre. Une solution efficace consiste à apprendre les réécritures en se fondant sur des méthodes à noyau qui mesurent la similarité entre deux réécritures de paires de phrases. Toutefois, ces méthodes ne permettent généralement pas de prendre en compte des variations sémantiques entre mots, qui permettraient de capturer un plus grand nombre de règles de réécriture. Dans cet article, nous proposons la définition et l’implémentation d’une nouvelle classe de fonction noyau, fondée sur la réécriture de phrases enrichie par un typage pour combler ce manque. Nous l’évaluons sur deux tâches, la reconnaissance de paraphrases et d’implications textuelles.

2014

pdf bib
A hierarchical taxonomy for classifying hardness of inference tasks
Martin Gleize | Brigitte Grau
Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14)

Exhibiting inferential capabilities is one of the major goals of many modern Natural Language Processing systems. However, if attempts have been made to define what textual inferences are, few seek to classify inference phenomena by difficulty. In this paper we propose a hierarchical taxonomy for inferences, relatively to their hardness, and with corpus annotation and system design and evaluation in mind. Indeed, a fine-grained assessment of the difficulty of a task allows us to design more appropriate systems and to evaluate them only on what they are designed to handle. Each of seven classes is described and provided with examples from different tasks like question answering, textual entailment and coreference resolution. We then test the classes of our hierarchy on the specific task of question answering. Our annotation process of the testing data at the QA4MRE 2013 evaluation campaign reveals that it is possible to quantify the contrasts in types of difficulty on datasets of the same task.

pdf bib
Multiple Choice Question Corpus Analysis for Distractor Characterization
Van-Minh Pho | Thibault André | Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau | Gabriel Illouz | Thomas François
Proceedings of the Ninth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'14)

In this paper, we present a study of MCQ aiming to define criteria in order to automatically select distractors. We are aiming to show that distractor editing follows rules like syntactic and semantic homogeneity according to associated answer, and the possibility to automatically identify this homogeneity. Manual analysis shows that homogeneity rule is respected to edit distractors and automatic analysis shows the possibility to reproduce these criteria. These ones can be used in future works to automatically select distractors, with the combination of other criteria.

pdf bib
Event Role Labelling using a Neural Network Model (Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal) [in French]
Emanuela Boroş | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of TALN 2014 (Volume 1: Long Papers)

pdf bib
Event Role Extraction using Domain-Relevant Word Representations
Emanuela Boroş | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

2013

pdf bib
Semantic relation clustering for unsupervised information extraction (Regroupement sémantique de relations pour l’extraction d’information non supervisée) [in French]
Wei Wang | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of TALN 2013 (Volume 1: Long Papers)

pdf bib
LIMSIILES: Basic English Substitution for Student Answer Assessment at SemEval 2013
Martin Gleize | Brigitte Grau
Second Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM), Volume 2: Proceedings of the Seventh International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval 2013)

2012

pdf bib
Methods Combination and ML-based Re-ranking of Multiple Hypothesis for Question-Answering Systems
Arnaud Grappy | Brigitte Grau | Sophie Rosset
Proceedings of the Workshop on Innovative Hybrid Approaches to the Processing of Textual Data

pdf bib
Evaluation of Unsupervised Information Extraction
Wei Wang | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)

Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems. In the domain of unsupervised information extraction, clustering methods are of particular importance. However, evaluating the results of clustering remains difficult at a large scale, especially in the absence of reliable reference. On the basis of our experiments on unsupervised relation extraction, we first discuss in this article how to evaluate clustering quality without a reference by relying on internal measures. Then we propose a method, supported by a dedicated annotation tool, for building a set of reference clusters of relations from a corpus. Moreover, we apply it to our experimental framework and illustrate in this way how to build a significant reference for unsupervised relation extraction, more precisely made of 80 clusters gathering more than 4,000 relation instances, in a short time. Finally, we present how such reference is exploited for the evaluation of clustering with external measures and analyze the results of the application of these measures to the clusters of relations produced by our unsupervised relation extraction system.

pdf bib
Simplification de phrases pour l’extraction de relations (Sentence Simplification for Relation Extraction) [in French]
Anne-Lyse Minard | Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 2: TALN

2011

pdf bib
Apport de la syntaxe pour l’extraction de relations en domaine médical (Contribution of syntax for relation extraction in the medical domain)
Anne-Lyse Minard | Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Dans cet article, nous nous intéressons à l’identification de relations entre entités en domaine de spécialité, et étudions l’apport d’informations syntaxiques. Nous nous plaçons dans le domaine médical, et analysons des relations entre concepts dans des comptes-rendus médicaux, tâche évaluée dans la campagne i2b2 en 2010. Les relations étant exprimées par des formulations très variées en langue, nous avons procédé à l’analyse des phrases en extrayant des traits qui concourent à la reconnaissance de la présence d’une relation et nous avons considéré l’identification des relations comme une tâche de classification multi-classes, chaque catégorie de relation étant considérée comme une classe. Notre système de référence est celui qui a participé à la campagne i2b2, dont la F-mesure est d’environ 0,70. Nous avons évalué l’apport de la syntaxe pour cette tâche, tout d’abord en ajoutant des attributs syntaxiques à notre classifieur, puis en utilisant un apprentissage fondé sur la structure syntaxique des phrases (apprentissage à base de tree kernels) ; cette dernière méthode améliore les résultats de la classification de 3%.

pdf bib
Sélection de réponses à des questions dans un corpus Web par validation (Selection of answers to questions in a web corpus by validation)
Arnaud Grappy | Brigitte Grau | Mathieu-Henri Falco | Anne-Laure Ligozat | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Les systèmes de questions réponses recherchent la réponse à une question posée en langue naturelle dans un ensemble de documents. Les collectionsWeb diffèrent des articles de journaux de par leurs structures et leur style. Pour tenir compte de ces spécificités nous avons développé un système fondé sur une approche robuste de validation où des réponses candidates sont extraites à partir de courts passages textuels puis ordonnées par apprentissage. Les résultats montrent une amélioration du MRR (Mean Reciprocal Rank) de 48% par rapport à la baseline.

pdf bib
Filtrage de relations pour l’extraction d’information non supervisée (Filtering relations for unsupervised information extraction)
Wei Wang | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Le domaine de l’extraction d’information s’est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l’extraction d’information non supervisée, nous nous intéressons à l’identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d’entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l’on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.

pdf bib
Extraction d’informations médicales au LIMSI (Medical information extraction at LIMSI)
Cyril Grouin | Louise Deléger | Anne-Lyse Minard | Anne-Laure Ligozat | Asma Ben Abacha | Delphine Bernhard | Bruno Cartoni | Brigitte Grau | Sophie Rosset | Pierre Zweigenbaum
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Démonstrations

pdf bib
Multi-class SVM for Relation Extraction from Clinical Reports
Anne-Lyse Minard | Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau
Proceedings of the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing 2011

2010

pdf bib
Question Answering on Web Data: The QA Evaluation in Quæro
Ludovic Quintard | Olivier Galibert | Gilles Adda | Brigitte Grau | Dominique Laurent | Véronique Moriceau | Sophie Rosset | Xavier Tannier | Anne Vilnat
Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10)

In the QA and information retrieval domains progress has been assessed via evaluation campaigns(Clef, Ntcir, Equer, Trec).In these evaluations, the systems handle independent questions and should provide one answer to each question, extracted from textual data, for both open domain and restricted domain. Quæro is a program promoting research and industrial innovation on technologies for automatic analysis and classification of multimedia and multilingual documents. Among the many research areas concerned by Quæro. The Quaero project organized a series of evaluations of Question Answering on Web Data systems in 2008 and 2009. For each language, English and French the full corpus has a size of around 20Gb for 2.5M documents. We describe the task and corpora, and especially the methodologies used in 2008 to construct the test of question and a new one in the 2009 campaign. Six types of questions were addressed, factual, Non-factual(How, Why, What), List, Boolean. A description of the participating systems and the obtained results is provided. We show the difficulty for a question-answering system to work with complex data and questions.

pdf bib
Fine-grained Linguistic Evaluation of Question Answering Systems
Sarra El Ayari | Brigitte Grau | Anne-Laure Ligozat
Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10)

Question answering systems are complex systems using natural language processing. Some evaluation campaigns are organized to evaluate such systems in order to propose a classification of systems based on final results (number of correct answers). Nevertheless, teams need to evaluate more precisely the results obtained by their systems if they want to do a diagnostic evaluation. There are no tools or methods to do these evaluations systematically. We present REVISE, a tool for glass box evaluation based on diagnostic of question answering system results.

pdf bib
A Corpus for Studying Full Answer Justification
Arnaud Grappy | Brigitte Grau | Olivier Ferret | Cyril Grouin | Véronique Moriceau | Isabelle Robba | Xavier Tannier | Anne Vilnat | Vincent Barbier
Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10)

Question answering (QA) systems aim at retrieving precise information from a large collection of documents. To be considered as reliable by users, a QA system must provide elements to evaluate the answer. This notion of answer justification can also be useful when developping a QA system in order to give criteria for selecting correct answers. An answer justification can be found in a sentence, a passage made of several consecutive sentences or several passages of a document or several documents. Thus, we are interesting in pinpointing the set of information that allows to verify the correctness of the answer in a candidate passage and the question elements that are missing in this passage. Moreover, the relevant information is often given in texts in a different form from the question form: anaphora, paraphrases, synonyms. In order to have a better idea of the importance of all the phenomena we underlined, and to provide enough examples at the QA developer's disposal to study them, we decided to build an annotated corpus.

2009

pdf bib
Corpus Study of Kidney-related Experimental Data in Scientific Papers
Brigitte Grau | Anne-Laure Ligozat | Anne-Lyse Minard
Proceedings of the Workshop on Biomedical Information Extraction

2007

pdf bib
Systèmes de questions-réponses : vers la validation automatique des réponses
Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Les systèmes de questions-réponses (SQR) ont pour but de trouver une information précise extraite d’une grande collection de documents comme le Web. Afin de pouvoir comparer les différentes stratégies possibles pour trouver une telle information, il est important d’évaluer ces systèmes. L’objectif d’une tâche de validation de réponses est d’estimer si une réponse donnée par un SQR est correcte ou non, en fonction du passage de texte donné comme justification. En 2006, nous avons participé à une tâche de validation de réponses, et dans cet article nous présentons la stratégie que nous avons utilisée. Celle-ci est fondée sur notre propre système de questions-réponses. Le principe est de comparer nos réponses avec les réponses à valider. Nous présentons les résultats obtenus et montrons les extensions possibles. À partir de quelques exemples, nous soulignons les difficultés que pose cette tâche.

2006

pdf bib
L’extraction des réponses dans un système de question-réponse
Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 13ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Les systèmes de question-réponse sont la plupart du temps composés de trois grands modules : l’analyse de la question, la sélection des documents et l’extraction de la réponse. Dans cet article, nous nous intéressons au troisième module, plus particulièrement dans le cas plus délicat où la réponse attendue n’est pas du type entitée nommée. Nous décrivons comment l’analyseur Cass est employé pour marquer la réponse dans les phrases candidates et nous évaluons les résultats de cette approche. Au préalable, nous décrivons et évaluons le module dédié à l’analyse de la question, car les informations qui en sont issues sont nécessaires à notre étape finale d’extraction.

pdf bib
Evaluation and Improvement of Cross-Lingual Question AnsweringStrategies
Anne-Laure Ligozat | Brigitte Grau | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Proceedings of the Workshop on Multilingual Question Answering - MLQA ‘06

pdf bib
EQueR: the French Evaluation campaign of Question-Answering Systems
Christelle Ayache | Brigitte Grau | Anne Vilnat
Proceedings of the Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’06)

This paper describes the EQueR-EVALDA Evaluation Campaign, the French evaluation campaign of Question-Answering (QA) systems. The EQueR Evaluation Campaign included two tasks of automatic answer retrieval: the first one was a QA task over a heterogeneous collection of texts - mainly newspaper articles, and the second one a specialised one in the Medical field over a corpus of medical texts. In total, seven groups participated in the General task and five groups participated in the Medical task. For the General task, the best system obtained 81.46% of correct answers during the evalaution of the passages, while it obtained 67.24% during the evaluation of the short answers. We describe herein the specifications, the corpora, the evaluation, the phase of judgment of results, the scoring phase and the results for the two different types of evaluation.

pdf bib
FRASQUES: A Question Answering system in the EQueR evaluation campaign
Brigitte Grau | Anne-Laure Ligozat | Isabelle Robba | Anne Vilnat | Laura Monceaux
Proceedings of the Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’06)

Question-answering (QA) systems aim at providing either a small passage or just the answer to a question in natural language. We have developed several QA systems that work on both English and French. This way, we are able to provide answers to questions given in both languages by searching documents in both languages also. In this article, we present our French monolingual system FRASQUES which participated in the EQueR evaluation campaign of QA systems for French in 2004. First, the QA architecture common to our systems is shown. Then, for every step of the QA process, we consider which steps are language-independent, and for those that are language-dependent, the tools or processes that need to be adapted to switch for one language to another. Finally, our results at EQueR are given and commented; an error analysis is conducted, and the kind of knowledge needed to answer a question is studied.

2005

pdf bib
Détection Automatique de Structures Fines du Discours
Nicolas Hernandez | Brigitte Grau
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.

2004

pdf bib
Système d’aide à l’accès lexical : trouver le mot qu’on a sur le bout de la langue
Gaëlle Lortal | Brigitte Grau | Michael Zock
Actes de la 11ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le Mot sur le Bout de la Langue (Tip Of the Tongue en anglais), phénomène très étudié par les psycholinguistes, nous a amené nombre d’informations concernant l’organisation du lexique mental. Un locuteur en état de TOT reconnaît instantanément le mot recherché présenté dans une liste. Il en connaît le sens, la forme, les liens avec d’autres mots... Nous présentons ici une étude de développement d’outil qui prend en compte ces spécificités, pour assister un locuteur/rédacteur à trouver le mot qu’il a sur le bout de la langue. Elle consiste à recréer le phénomène du TOT, où, dans un contexte de production un mot, connu par le système, est momentanément inaccessible. L’accès au mot se fait progressivement grâce aux informations provenant de bases de données linguistiques. Ces dernières sont essentiellement des relations de type paradigmatique et syntagmatique. Il s’avère qu’un outil, tel que SVETLAN, capable de structurer automatiquement un dictionnaire par domaine, peut être avantageusement combiné à une base de données riche en liens paradigmatiques comme EuroWordNet, augmentant considérablement les chances de trouver le mot auquel on ne peut accéder.

2003

pdf bib
Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable
Gaël de Chalendar | Faïza El Kateb | Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Laura Monceaux | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

2002

pdf bib
Recherche de la réponse fondée sur la reconnaissance du focus de la question
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Laura Monceaux | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le système de question-réponse QALC utilise les documents sélectionnés par un moteur de recherche pour la question posée, les sépare en phrases afin de comparer chaque phrase avec la question, puis localise la réponse soit en détectant l’entité nommée recherchée, soit en appliquant des patrons syntaxiques d’extraction de la réponse, sortes de schémas figés de réponse pour un type donné de question. Les patrons d’extraction que nous avons définis se fondent sur la notion de focus, qui est l’élément important de la question, celui qui devra se trouver dans la phrase réponse. Dans cet article, nous décrirons comment nous déterminons le focus dans la question, puis comment nous l’utilisons dans l’appariement question-phrase et pour la localisation de la réponse dans les phrases les plus pertinentes retenues.

2001

pdf bib
Two Levels of valuation in a Complex NL System
Jean-Baptiste Berthelin | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet
Proceedings of the ACL 2001 Workshop on Evaluation Methodologies for Language and Dialogue Systems

pdf bib
A Cross-Comparison of Two Clustering Methods
Michele Jardino | Brigitte Grau | Olivier Ferret
Proceedings of the ACL 2001 Workshop on Evaluation Methodologies for Language and Dialogue Systems

pdf bib
Terminological Variants for Document Selection and Question/Answer Matching
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Christian Jacquemin
Proceedings of the ACL 2001 Workshop on Open-Domain Question Answering

pdf bib
Utilisation des entités nommées et des variantes terminologiques dans un système de question-réponse
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Christian Jacquemin
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Nous présentons dans cet article le système QALC qui a participé à la tâche Question Answering de la conférence d’évaluation TREC. Ce système repose sur un ensemble de modules de Traitement Automatique des Langues (TAL) intervenant essentiellement en aval d’un moteur de recherche opérant sur un vaste ensemble de documents : typage des questions, reconnaissance des entités nommées, extraction et reconnaissance de termes, simples et complexes, et de leurs variantes. Ces traitements permettent soit de mieux sélectionner ces documents, soit de décider quelles sont les phrases susceptibles de contenir la réponse à une question.

pdf bib
Repérage de structures thématiques dans des textes
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Jean-Luc Minel | Sylvie Porhiel
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Afin d’améliorer les performances des systèmes de résumé automatique ou de filtrage sémantique concernant la prise en charge de la cohérence thématique, nous proposons un modèle faisant collaborer une méthode d’analyse statistique qui identifie les ruptures thématiques avec un système d’analyse linguistique qui identifie les cadres de discours.

1998

pdf bib
Thematic segmentation of texts: two methods for two kinds of texts
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Nicolas Masson
COLING 1998 Volume 1: The 17th International Conference on Computational Linguistics

pdf bib
Thematic Segmentation of Texts: Two Methods for Two Kind of Texts
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Nicolas Masson
36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 17th International Conference on Computational Linguistics, Volume 1