This paper describes our two deep learning systems that competed at SemEval-2022 Task 1 “CODWOE: Comparing Dictionaries and WOrd Embeddings”. We participated in the subtask for the reverse dictionary which consists in generating vectors from glosses. We use sequential models that integrate several neural networks, starting from Embeddings networks until the use of Dense networks, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) networks and LSTM networks. All glosses have been preprocessed in order to consider the best representation form of the meanings for all words that appears. We achieved very competitive results in reverse dictionary with a second position in English and French languages when using contextualized embeddings, and the same position for English, French and Spanish languages when using char embeddings.

Cet article présente notre participation à l’édition 2021 du DÉfi Fouille de Textes (DEFT) et plus précisément à la première tâche liée à l’identification du profil clinique du patient. Cette tâche consiste à sélectionner, pour un document décrivant l’état d’un patient, les différents types de maladies rencontrées correspondant aux entrées génériques des chapitres du MeSH (Medical Subject Headings). Dans notre travail, nous nous sommes intéressés aux questions suivantes : (1) Comment améliorer les représentations vectorielles de documents, voire de classes ? (2) Comment apprendre des seuils de validation de classes ? Et (3) Une approche combinant apprentissage supervisé et similarité sémantique peut-elle apporter une meilleure performance à un système de classification multi-labels ?