Lydia Ould-Ouali
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Lydia Ould Ouali
2025
pdf
bib
abs
La structure du contenu textuel a-t-elle un impact sur les modèles linguistiques pour le résumé automatique ?
Eve Sauvage
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Sabrina Campano
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Lydia Ould-Ouali
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Cyril Grouin
Actes des 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d'articles publiés
Le traitement de séquences longues par des modèles de langues reste un sujet à part entière, y compris pour le résumé automatique, malgré des améliorations récentes. Dans ce travail, nous présentons des expériences de résumé automatique d’articles scientifiques à l’aide de modèles BART, prenant en compte les informations textuelles provenant de passages distincts des textes à résumer. Nous démontrons que la prise en compte de la structure du document améliore les performances des modèles et se rapproche des performances de LongFormer en anglais.
2020
pdf
bib
abs
Participation d’EDF R&D à DEFT 2020 (This paper describes the participation of EDF R&D at DEFT 2020 evaluation campaign)
Danrun Cao
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Alexandra Benamar
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Manel Boumghar
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Meryl Bothua
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Lydia Ould Ouali
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Philippe Suignard
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). Atelier DÉfi Fouille de Textes
Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2020. Notre équipe a participé aux trois tâchés proposées : deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre phrases et une tâche sur l’extraction d’information fine autour d’une douzaine de catégories. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des scores au-dessus de la moyenne pour les tâches 1 et 2 et se classe 2e sur la tâche 1. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres cas d’application de détection de similarité qui peuvent concerner plusieurs entités du groupe EDF. Notre participation à la tâche 3 nous a permis de tester les avantages et limites de l’outil SpaCy sur l’extraction d’information.