Kévin Deturck

Also published as: Kevin Deturck


2023

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Ertim at SemEval-2023 Task 2: Fine-tuning of Transformer Language Models and External Knowledge Leveraging for NER in Farsi, English, French and Chinese
Kevin Deturck | Pierre Magistry | Bénédicte Diot-Parvaz Ahmad | Ilaine Wang | Damien Nouvel | Hugo Lafayette
Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023)

Transformer language models are now a solid baseline for Named Entity Recognition and can be significantly improved by leveraging complementary resources, either by integrating external knowledge or by annotating additional data. In a preliminary step, this work presents experiments on fine-tuning transformer models. Then, a set of experiments has been conducted with a Wikipedia-based reclassification system. Additionally, we conducted a small annotation campaign on the Farsi language to evaluate the impact of additional data. These two methods with complementary resources showed improvements compared to fine-tuning only.

2022

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Détection des influenceurs dans des médias sociaux par une approche hybride (Influencer detection in social media, a hybrid approach)
Kevin Deturck | Damien Nouvel | Namrata Patel | Frederique Segond
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

L’influence sociale est un phénomène important dans divers domaines, tels que l’économie et la politique, qui a gagné en résonnance avec la popularité des médias sociaux, notamment les réseaux sociaux et les forums. La majorité des travaux sur ce sujet propose des approches fondées sur des théories en sciences humaines (sociologie, linguistique), et des techniques d’analyse de réseau (mesures de propagation et de centralité) ou de TAL. Dans cet article, nous présentons un modèle d’influence inspiré de travaux en psychologie sociale, sur lequel nous construisons un système combinant un module de TAL pour détecter les messages reflétant les processus d’influence, associé à une analyse par centralité de la transmission de ces messages. Nos expériences sur le forum de débats Change My View montrent que l’approche par hybridation, comparée à la centralité seule, aide à mieux détecter les influenceurs.

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Annotation of Messages from Social Media for Influencer Detection
Kevin Deturck | Damien Nouvel | Namrata Patel | Frédérique Segond
Proceedings of the 16th Linguistic Annotation Workshop (LAW-XVI) within LREC2022

To develop an influencer detection system, we designed an influence model based on the analysis of conversations in the “Change My View” debate forum. This led us to identify enunciative features (argumentation, emotion expression, view change, ...) related to influence between participants. In this paper, we present the annotation campaign we conducted to build up a reference corpus on these enunciative features. The annotation task was to identify in social media posts the text segments that corresponded to each enunciative feature. The posts to be annotated were extracted from two social media: the “Change My View” debate forum, with discussions on various topics, and Twitter, with posts from users identified as supporters of ISIS (Islamic State of Iraq and Syria). Over a thousand posts have been double or triple annotated throughout five annotation sessions gathering a total of 27 annotators. Some of the sessions involved the same annotators, which allowed us to analyse the evolution of their annotation work. Most of the sessions resulted in a reconciliation phase between the annotators, allowing for discussion and iterative improvement of the guidelines. We measured and analysed inter-annotator agreements over the course of the sessions, which allowed us to validate our iterative approach.

2018

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Détection d’influenceurs dans des médias sociaux (Influencer detection in social medias)
Kévin Deturck
Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

Les influenceurs ont la capacité d’avoir un impact sur d’autres individus lorsqu’ils interagissent avec eux. Détecter les influenceurs permet d’identifier les quelques individus à cibler pour toucher largement un réseau. Il est possible d’analyser les interactions dans un média social du point de vue de leur structure ou de leur contenu. Dans nos travaux de thèse, nous abordons ces deux aspects. Nous présentons d’abord une évaluation de différentes mesures de centralité sur la structure d’interactions extraites de Twitter puis nous analysons l’impact de la taille du graphe de suivi sur la performance de mesures de centralité. Nous abordons l’aspect linguistique pour identifier le changement d’avis comme un effet de l’influence depuis les messages d’un forum.