Carlos-Emiliano González-Gallardo


2022

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L3i at SemEval-2022 Task 11: Straightforward Additional Context for Multilingual Named Entity Recognition
Emanuela Boros | Carlos-Emiliano González-Gallardo | Jose Moreno | Antoine Doucet
Proceedings of the 16th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2022)

This paper summarizes the participation of the L3i laboratory of the University of La Rochelle in the SemEval-2022 Task 11, Multilingual Complex Named Entity Recognition (MultiCoNER). The task focuses on detecting semantically ambiguous and complex entities in short and low-context monolingual and multilingual settings. We argue that using a language-specific and a multilingual language model could improve the performance of multilingual and mixed NER. Also, we consider that using additional contexts from the training set could improve the performance of a NER on short texts. Thus, we propose a straightforward technique for generating additional contexts with and without the presence of entities. Our findings suggest that, in our internal experimental setup, this approach is promising. However, we ranked above average for the high-resource languages and lower than average for low-resource and multilingual models.

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Stylo@DEFT2022 : Notation automatique de copies d’étudiant·e·s par combinaisons de méthodes de similarité (Stylo@DEFT2022 : Automatic short answer grading by combinations of similarity methods )
Ibtihel Ben Ltaifa | Toufik Boubehziz | Andrea Briglia | Corina Chutaux | Yoann Dupont | Carlos-Emiliano González-Gallardo | Caroline Koudoro-Parfait | Gaël Lejeune
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Cet article présente la participation de l’équipe STyLO (STIH, L3I, OBTIC) au DÉfi Fouille de Textes 2022 (DEFT 2022). La tâche proposée consiste en une évaluation automatique des questions à réponses courtes (EAQRC) de devoirs d’étudiant·e·s avec le corrigé de l’enseignant comme ressource pour chaque question. Nous exploitons dans notre approche une combinaison de différentes méthodes de représentation des données (corrigés et réponses) : mots, n-grammes de caractères (avec et sans frontières de mots), word pieces] et sentence embeddings ainsi que de différents algorithmes pour calculer la note (régression linéaire et régression logistique). Les méthodes sont évaluées en termes d’exactitude et de corrélation de Spearman.

2021

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QUEER@DEFT2021 : Identification du Profil Clinique de Patients et Notation Automatique de Copies d’Étudiants (QUEER@DEFT2021 : Patients Clinical Profile Identification and Automatic Student Grading )
Yoann Dupont | Carlos-Emiliano González-Gallardo | Gaël Lejeune | Alice Millour | Jean-Baptiste Tanguy
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Nous présentons dans cet article notre contribution aux 3 tâches de la campagne d’évaluation du défi Fouille de Texte 2021. Dans la tâche d’identification de de profil clinique (tâche 1) nous présentons une méthode de recherche d’information basé sur un index dérivé du MeSH. Pour la tâche de notation automatique à partir d’une correction (tâche 2), nous avons expérimenté une méthode de similarité de vecteurs de chaînes de caractères. Pour la tâche de notation à partir de copies déjà notées (tâche 3) nous avons entraîné un réseau de neurones LSTM.