Clément Christophe
2021
Monitoring geometrical properties of word embeddings for detecting the emergence of new topics.
Clément Christophe
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Julien Velcin
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Jairo Cugliari
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Manel Boumghar
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Philippe Suignard
Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
Slow emerging topic detection is a task between event detection, where we aggregate behaviors of different words on short period of time, and language evolution, where we monitor their long term evolution. In this work, we tackle the problem of early detection of slowly emerging new topics. To this end, we gather evidence of weak signals at the word level. We propose to monitor the behavior of words representation in an embedding space and use one of its geometrical properties to characterize the emergence of topics. As evaluation is typically hard for this kind of task, we present a framework for quantitative evaluation and show positive results that outperform state-of-the-art methods. Our method is evaluated on two public datasets of press and scientific articles.
Participation d’EDF R&D à DEFT 2021 (EDF R&D Participation to DEFT 2021)
Philippe Suignard
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Alexandra Benamar
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Nazim Messous
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Clément Christophe
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Marie Jubault
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Meryl Bothua
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)
Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2021. Notre équipe a participé aux deux dernières tâches proposées (T2 et T3), deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre textes courts, et s’est classée 1ère sur ces deux tâches. Cette édition proposait deux nouvelles tâches pour l’évaluation automatique de réponses d’étudiants à des questions d’enseignants. Le corpus se composait d’une centaine d’énoncés en informatique avec la correction de l’enseignant et les réponses d’une cinquantaine d’étudiants en moyenne par question, sur 2 ans. La tâche 2 consistait à évaluer les réponses des étudiants en prenant pour référence la correction produite par l’enseignant et la tâche 3 à évaluer les réponses d’étudiants à partir d’un ensemble composé d’un énoncé et de plusieurs réponses d’étudiants déjà corrigées par l’enseignant.e.
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