Julien Tourille


2023

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MAD-TSC: A Multilingual Aligned News Dataset for Target-dependent Sentiment Classification
Evan Dufraisse | Adrian Popescu | Julien Tourille | Armelle Brun | Jerome Deshayes
Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Target-dependent sentiment classification (TSC) enables a fine-grained automatic analysis of sentiments expressed in texts. Sentiment expression varies depending on the domain, and it is necessary to create domain-specific datasets. While socially important, TSC in the news domain remains relatively understudied. We introduce MAD-TSC, a new dataset which differs substantially from existing resources. First, it includes aligned examples in eight languages to facilitate a comparison of performance for individual languages, and a direct comparison of human and machine translation. Second, the dataset is sampled from a diversified parallel news corpus, and is diversified in terms of news sources and geographic spread of entities. Finally, MAD-TSC is more challenging than existing datasets because its examples are more complex. We exemplify the use of MAD-TSC with comprehensive monolingual and multilingual experiments. The latter show that machine translations can successfully replace manual ones, and that performance for all included languages can match that of English by automatically translating test examples.

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Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé
Guilhem Piat | Ellington Kirby | Julien Tourille | Nasredine Semmar | Alexandre Allauzen | Hassane Essafi
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs

Les modèles de langue de type Transformer peinent à incorporer les modifications ayant pour but d’intégrer des formats de données structurés non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples où cette intégration est faite avec succès requièrent généralement que le problème de désambiguïsation d’entités nommées soit résolu en amont, ou bien l’ajout d’une quantité importante de texte d’entraînement, généralement annotée. Ces contraintes rendent l’exploitation de connaissances structurées comme source de données difficile et parfois même contre-productive. Nous cherchons à adapter un modèle de langage au domaine biomédical en l’entraînant sur du texte de synthèse issu d’un graphe de connaissances, de manière à exploiter ces informations dans le cadre d’une modalité maîtrisée par le modèle de langage.

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Détection d’événements à partir de peu d’exemples par seuillage dynamique
Aboubacar Tuo | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Julien Tourille
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale

Les études récentes abordent la détection d’événements à partir de peu de données comme une tâche d’annotation de séquences en utilisant des réseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d’une phrase donnée en fonction de leurs similarités avec des prototypes construits pour chaque type d’événement et pour la classe nulle “non-événement”. Cependant, le prototype de la classe nulle agrège par définition un ensemble de mots sémantiquement hétérogènes, ce qui nuit à la discrimination entre les mots déclencheurs et non déclencheurs. Dans cet article, nous abordons ce problème en traitant la détection des mots non-déclencheurs comme un problème de détection d’exemples “hors-domaine” et proposons une méthode pour fixer dynamiquement un seuil de similarité pour cette détection.

2022

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Don’t Burst Blindly: For a Better Use of Natural Language Processing to Fight Opinion Bubbles in News Recommendations
Evan Dufraisse | Célina Treuillier | Armelle Brun | Julien Tourille | Sylvain Castagnos | Adrian Popescu
Proceedings of the LREC 2022 workshop on Natural Language Processing for Political Sciences

Online news consumption plays an important role in shaping the political opinions of citizens. The news is often served by recommendation algorithms, which adapt content to users’ preferences. Such algorithms can lead to political polarization as the societal effects of the recommended content and recommendation design are disregarded. We posit that biases appear, at least in part, due to a weak entanglement between natural language processing and recommender systems, both processes yet at work in the diffusion and personalization of online information. We assume that both diversity and acceptability of recommended content would benefit from such a synergy. We discuss the limitations of current approaches as well as promising leads of opinion-mining integration for the political news recommendation process.

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Stratégies d’adaptation pour la reconnaissance d’entités médicales en français (Adaptation strategies for biomedical named entity recognition in French)
Tiphaine Le Clercq de Lannoy | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Julien Tourille | Frédérique Brin-Henry | Bianca Vieru
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus. Les résultats sont obtenus sur le corpus QUAERO. Nous montrons que pré-entraîner un modèle avec un corpus spécialisé, même de taille réduite, permet d’observer une amélioration des résultats. La combinaison de plusieurs approches permet de gagner un à sept points de F1-mesure selon le corpus de test et la méthode.

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Mieux utiliser BERT pour la détection d’évènements à partir de peu d’exemples (Better exploitation of BERT for few-shot event detection)
Aboubacar Tuo | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Julien Tourille
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées. Parmi les approches pour l’apprentissage à partir de peu de données, nous exploitons dans cet article le méta-apprentissage et l’utilisation de l’encodeur BERT pour cette tâche. Plus particulièrement, nous explorons plusieurs stratégies pour mieux exploiter les informations présentes dans les différentes couches d’un modèle BERT pré-entraîné et montrons que ces stratégies simples permettent de dépasser les résultats de l’état de l’art pour cette tâche en anglais.

2020

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Modèle neuronal pour la résolution de la coréférence dans les dossiers médicaux électroniques (Neural approach for coreference resolution in electronic health records )
Julien Tourille | Olivier Ferret | Aurélie Névéol | Xavier Tannier
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

La résolution de la coréférence est un élément essentiel pour la constitution automatique de chronologies médicales à partir des dossiers médicaux électroniques. Dans ce travail, nous présentons une approche neuronale pour la résolution de la coréférence dans des textes médicaux écrits en anglais pour les entités générales et cliniques en nous évaluant dans le cadre de référence pour cette tâche que constitue la tâche 1C de la campagne i2b2 2011.

2018

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Evaluation of a Sequence Tagging Tool for Biomedical Texts
Julien Tourille | Matthieu Doutreligne | Olivier Ferret | Aurélie Névéol | Nicolas Paris | Xavier Tannier
Proceedings of the Ninth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis

Many applications in biomedical natural language processing rely on sequence tagging as an initial step to perform more complex analysis. To support text analysis in the biomedical domain, we introduce Yet Another SEquence Tagger (YASET), an open-source multi purpose sequence tagger that implements state-of-the-art deep learning algorithms for sequence tagging. Herein, we evaluate YASET on part-of-speech tagging and named entity recognition in a variety of text genres including articles from the biomedical literature in English and clinical narratives in French. To further characterize performance, we report distributions over 30 runs and different sizes of training datasets. YASET provides state-of-the-art performance on the CoNLL 2003 NER dataset (F1=0.87), MEDPOST corpus (F1=0.97), MERLoT corpus (F1=0.99) and NCBI disease corpus (F1=0.81). We believe that YASET is a versatile and efficient tool that can be used for sequence tagging in biomedical and clinical texts.

2017

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Temporal information extraction from clinical text
Julien Tourille | Olivier Ferret | Xavier Tannier | Aurélie Névéol
Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Volume 2, Short Papers

In this paper, we present a method for temporal relation extraction from clinical narratives in French and in English. We experiment on two comparable corpora, the MERLOT corpus and the THYME corpus, and show that a common approach can be used for both languages.

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Neural Architecture for Temporal Relation Extraction: A Bi-LSTM Approach for Detecting Narrative Containers
Julien Tourille | Olivier Ferret | Aurélie Névéol | Xavier Tannier
Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers)

We present a neural architecture for containment relation identification between medical events and/or temporal expressions. We experiment on a corpus of de-identified clinical notes in English from the Mayo Clinic, namely the THYME corpus. Our model achieves an F-measure of 0.613 and outperforms the best result reported on this corpus to date.

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LIMSI-COT at SemEval-2017 Task 12: Neural Architecture for Temporal Information Extraction from Clinical Narratives
Julien Tourille | Olivier Ferret | Xavier Tannier | Aurélie Névéol
Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017)

In this paper we present our participation to SemEval 2017 Task 12. We used a neural network based approach for entity and temporal relation extraction, and experimented with two domain adaptation strategies. We achieved competitive performance for both tasks.

2016

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Extraction de relations temporelles dans des dossiers électroniques patient (Extracting Temporal Relations from Electronic Health Records)
Julien Tourille | Olivier Ferret | Aurélie Névéol | Xavier Tannier
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

L’analyse temporelle des documents cliniques permet d’obtenir des représentations riches des informations contenues dans les dossiers électroniques patient. Cette analyse repose sur l’extraction d’événements, d’expressions temporelles et des relations entre eux. Dans ce travail, nous considérons que nous disposons des événements et des expressions temporelles pertinents et nous nous intéressons aux relations temporelles entre deux événements ou entre un événement et une expression temporelle. Nous présentons des modèles de classification supervisée pour l’extraction de des relations en français et en anglais. Les performances obtenues sont comparables dans les deux langues, suggérant ainsi que différents domaines cliniques et différentes langues pourraient être abordés de manière similaire.

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LIMSI-COT at SemEval-2016 Task 12: Temporal relation identification using a pipeline of classifiers
Julien Tourille | Olivier Ferret | Aurélie Névéol | Xavier Tannier
Proceedings of the 10th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2016)