Marie Jubault


2023

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Participation d’EDF R&D au défi DEFT 2023 : réponses automatiques à des questionnaires à choix multiples à l’aide de « Larges Modèles de Langue »
Meryl Bothua | Leila Hassani | Marie Jubault | Philippe Suignard
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes du Défi Fouille de Textes@TALN2023

Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2023. Notre équipe a participé à la tâche de réponse automatique à des questions à choix multiples issus d’annales d’examens en pharmacie en français. Le corpus utilisé est FrenchMedMCQA. Nous avons testé des Large Language Models pour générer des réponses. Notre équipe s’est classée A COMPLETER.

2021

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2021 (EDF R&D Participation to DEFT 2021)
Philippe Suignard | Alexandra Benamar | Nazim Messous | Clément Christophe | Marie Jubault | Meryl Bothua
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2021. Notre équipe a participé aux deux dernières tâches proposées (T2 et T3), deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre textes courts, et s’est classée 1ère sur ces deux tâches. Cette édition proposait deux nouvelles tâches pour l’évaluation automatique de réponses d’étudiants à des questions d’enseignants. Le corpus se composait d’une centaine d’énoncés en informatique avec la correction de l’enseignant et les réponses d’une cinquantaine d’étudiants en moyenne par question, sur 2 ans. La tâche 2 consistait à évaluer les réponses des étudiants en prenant pour référence la correction produite par l’enseignant et la tâche 3 à évaluer les réponses d’étudiants à partir d’un ensemble composé d’un énoncé et de plusieurs réponses d’étudiants déjà corrigées par l’enseignant.e.