Gaël Guibon


2022

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EZCAT: an Easy Conversation Annotation Tool
Gaël Guibon | Luce Lefeuvre | Matthieu Labeau | Chloé Clavel
Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference

Users generate content constantly, leading to new data requiring annotation. Among this data, textual conversations are created every day and come with some specificities: they are mostly private through instant messaging applications, requiring the conversational context to be labeled. These specificities led to several annotation tools dedicated to conversation, and mostly dedicated to dialogue tasks, requiring complex annotation schemata, not always customizable and not taking into account conversation-level labels. In this paper, we present EZCAT, an easy-to-use interface to annotate conversations in a two-level configurable schema, leveraging message-level labels and conversation-level labels. Our interface is characterized by the voluntary absence of a server and accounts management, enhancing its availability to anyone, and the control over data, which is crucial to confidential conversations. We also present our first usage of EZCAT along with our annotation schema we used to annotate confidential customer service conversations. EZCAT is freely available at https://gguibon.github.io/ezcat.

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Participation de l’équipe TGV à DEFT 2022 : Prédiction automatique de notes d’étudiants à des questionnaires en fonction du type de question (Team TGV at DEFT 2022 : automatic prediction of students’ grades according to the different question types)
Vanessa Gaudray Bouju | Margot Guettier | Gwennola Lerus | Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Luce Lefeuvre
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Cet article présente l’approche de l’équipe TGV lors de sa participation à la tâche de base de DEFT 2022, dont l’objectif était de prédire automatiquement les notes obtenues par des étudiants sur la base de leurs réponses à des questionnaires. Notre stratégie s’est focalisée sur la mise au point d’une méthode de classification des questions en fonction du type de réponse qu’elles attendent, de manière à pouvoir mener une approche différenciée pour chaque type. Nos trois runs ont consisté en une approche non différenciée, servant de référence, et deux approches différenciées, la première se basant sur la constitution d’un jeu de caractéristiques et la seconde sur le calcul de TF-IDF et de la fonction de hashage. Notre objectif premier était ainsi de vérifier si des approches dédiées à chaque type de questions sont préférables à une approche globale.

2021

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Few-Shot Emotion Recognition in Conversation with Sequential Prototypical Networks
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

Several recent studies on dyadic human-human interactions have been done on conversations without specific business objectives. However, many companies might benefit from studies dedicated to more precise environments such as after sales services or customer satisfaction surveys. In this work, we place ourselves in the scope of a live chat customer service in which we want to detect emotions and their evolution in the conversation flow. This context leads to multiple challenges that range from exploiting restricted, small and mostly unlabeled datasets to finding and adapting methods for such context. We tackle these challenges by using Few-Shot Learning while making the hypothesis it can serve conversational emotion classification for different languages and sparse labels. We contribute by proposing a variation of Prototypical Networks for sequence labeling in conversation that we name ProtoSeq. We test this method on two datasets with different languages: daily conversations in English and customer service chat conversations in French. When applied to emotion classification in conversations, our method proved to be competitive even when compared to other ones.

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Méta-apprentissage : classification de messages en catégories émotionnelles inconnues en entraînement (Meta-learning : Classifying Messages into Unseen Emotional Categories)
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Dans cet article nous reproduisons un scénario d’apprentissage selon lequel les données cibles ne sont pas accessibles et seules des données connexes le sont. Nous utilisons une approche par méta-apprentissage afin de déterminer si les méta-informations apprises à partir de messages issus de médias sociaux, finement annotés en émotions, peuvent produire de bonnes performances une fois utilisées sur des messages issus de conversations, étiquetés en émotions avec une granularité différente. Nous mettons à profit l’apprentissage sur quelques exemples (few-shot learning) pour la mise en place de ce scénario. Cette approche se montre efficace pour capturer les méta-informations d’un jeu d’étiquettes émotionnelles pour prédire des étiquettes jusqu’alors inconnues au modèle. Bien que le fait de varier le type de données engendre une baisse de performance, notre approche par méta-apprentissage atteint des résultats décents comparés au référentiel d’apprentissage supervisé.

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Meta-learning for Classifying Previously Unseen Data Source into Previously Unseen Emotional Categories
Gaël Guibon | Matthieu Labeau | Hélène Flamein | Luce Lefeuvre | Chloé Clavel
Proceedings of the 1st Workshop on Meta Learning and Its Applications to Natural Language Processing

In this paper, we place ourselves in a classification scenario in which the target classes and data type are not accessible during training. We use a meta-learning approach to determine whether or not meta-trained information from common social network data with fine-grained emotion labels can achieve competitive performance on messages labeled with different emotion categories. We leverage few-shot learning to match with the classification scenario and consider metric learning based meta-learning by setting up Prototypical Networks with a Transformer encoder, trained in an episodic fashion. This approach proves to be effective for capturing meta-information from a source emotional tag set to predict previously unseen emotional tags. Even though shifting the data type triggers an expected performance drop, our meta-learning approach achieves decent results when compared to the fully supervised one.

2020

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OFrLex: A Computational Morphological and Syntactic Lexicon for Old French
Gaël Guibon | Benoît Sagot
Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference

In this paper we describe our work on the development and enrichment of OFrLex, a freely available, large-coverage morphological and syntactic Old French lexicon. We rely on several heterogeneous language resources to extract structured and exploitable information. The extraction follows a semi-automatic procedure with substantial manual steps to respond to difficulties encountered while aligning lexical entries from distinct language resources. OFrLex aims at improving natural language processing tasks on Old French such as part-of-speech tagging and dependency parsing. We provide quantitative information on OFrLex and discuss its reliability. We also describe and evaluate a semi-automatic, word-embedding-based lexical enrichment process aimed at increasing the accuracy of the resource. Results of this extension technique will be manually validated in the near future, a step that will take advantage of OFrLex’s viewing, searching and editing interface, which is already accessible online.

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When Collaborative Treebank Curation Meets Graph Grammars
Gaël Guibon | Marine Courtin | Kim Gerdes | Bruno Guillaume
Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference

In this paper we present Arborator-Grew, a collaborative annotation tool for treebank development. Arborator-Grew combines the features of two preexisting tools: Arborator and Grew. Arborator is a widely used collaborative graphical online dependency treebank annotation tool. Grew is a tool for graph querying and rewriting specialized in structures needed in NLP, i.e. syntactic and semantic dependency trees and graphs. Grew also has an online version, Grew-match, where all Universal Dependencies treebanks in their classical, deep and surface-syntactic flavors can be queried. Arborator-Grew is a complete redevelopment and modernization of Arborator, replacing its own internal database storage by a new Grew API, which adds a powerful query tool to Arborator’s existing treebank creation and correction features. This includes complex access control for parallel expert and crowd-sourced annotation, tree comparison visualization, and various exercise modes for teaching and training of annotators. Arborator-Grew opens up new paths of collectively creating, updating, maintaining, and curating syntactic treebanks and semantic graph banks.

2018

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LIS at SemEval-2018 Task 2: Mixing Word Embeddings and Bag of Features for Multilingual Emoji Prediction
Gaël Guibon | Magalie Ochs | Patrice Bellot
Proceedings of the 12th International Workshop on Semantic Evaluation

In this paper we present the system submitted to the SemEval2018 task2 : Multilingual Emoji Prediction. Our system approaches both languages as being equal by first; considering word embeddings associated to automatically computed features of different types, then by applying bagging algorithm RandomForest to predict the emoji of a tweet.

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De l’usage réel des emojis à une prédiction de leurs catégories (From Emoji Usage to Emoji-Category Prediction)
Gaël Guibon | Magalie Ochs | Patrice Bellot
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

L’utilisation des emojis dans les messageries sociales n’a eu de cesse d’augmenter ces dernières années. Plusieurs travaux récents ont porté sur la prédiction d’emojis afin d’épargner à l’utillisateur le parcours de librairies d’emojis de plus en plus conséquentes. Nous proposons une méthode permettant de récupérer automatiquement les catégories d’emojis à partir de leur contexte d’utilisation afin d’améliorer la prédiction finale. Pour ce faire nous utilisons des plongements lexicaux en considérant les emojis comme des mots présents dans des tweets. Nous appliquons ensuite un regroupement automatique restreint aux emojis visages afin de vérifier l’adéquation des résultats avec la théorie d’Ekman. L’approche est reproductible et applicable sur tous types d’emojis, ou lorsqu’il est nécessaire de prédire de nombreuses classes.

2017

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Une plateforme de recommandation automatique d’emojis (An emoji recommandation platform)
Gaël Guibon | Magalie Ochs | Patrice Bellot
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 3 - Démonstrations

Nous présentons une interface de recommandation d’emojis porteurs de sentiments qui utilise un modèle de prédiction appris sur des messages informels privés. Chacun étant associé à deux scores de polarité prédits. Cette interface permet permet également d’enregistrer les choix de l’utilisateur pour confirmer ou infirmer la recommandation.

2016

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SOFA : Une plateforme d’analyse syntaxique en ligne pour l’ancien français (SOFA : An online Syntactic Old French Annotator)
Gaël Guibon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations

SOFA une application web dédiée à l’étiquetage syntaxique de l’ancien français. Cette plateforme est une démonstration permettant d’appliquer sur n’importe quel texte, ou sur un des textes d’ancien français, des modèles de lemmatisation, d’annotation morpho-syntaxique, et d’analyse syntaxique, en plus d’en visualiser les performances.

2015

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Analyse syntaxique de l’ancien français : quelles propriétés de la langue influent le plus sur la qualité de l’apprentissage ?
Gaël Guibon | Isabelle Tellier | Sophie Prévost | Matthieu Constant | Kim Gerdes
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

L’article présente des résultats d’expériences d’apprentissage automatique pour l’étiquetage morpho-syntaxique et l’analyse syntaxique en dépendance de l’ancien français. Ces expériences ont pour objectif de servir une exploration de corpus pour laquelle le corpus arboré SRCMF sert de données de référence. La nature peu standardisée de la langue qui y est utilisée implique des données d’entraînement hétérogènes et quantitativement limitées. Nous explorons donc diverses stratégies, fondées sur différents critères (variabilité du lexique, forme Vers/Prose des textes, dates des textes), pour constituer des corpus d’entrainement menant aux meilleurs résultats possibles.