Martine Hurault-Plantet


2008

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Human Judgement as a Parameter in Evaluation Campaigns
Jean-Baptiste Berthelin | Cyril Grouin | Martine Hurault-Plantet | Patrick Paroubek
Coling 2008: Proceedings of the workshop on Human Judgements in Computational Linguistics

2003

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Confronter des sources de connaissances différentes pour obtenir une réponse plus fiable
Gaël de Chalendar | Faïza El Kateb | Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Laura Monceaux | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

La fiabilité des réponses qu’il propose, ou un moyen de l’estimer, est le meilleur atout d’un système de question-réponse. A cette fin, nous avons choisi d’effectuer des recherches dans des ensembles de documents différents et de privilégier des résultats qui sont trouvés dans ces différentes sources. Ainsi, le système QALC travaille à la fois sur une collection finie d’articles de journaux et sur le Web.

2002

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Recherche de la réponse fondée sur la reconnaissance du focus de la question
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Laura Monceaux | Isabelle Robba | Anne Vilnat
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le système de question-réponse QALC utilise les documents sélectionnés par un moteur de recherche pour la question posée, les sépare en phrases afin de comparer chaque phrase avec la question, puis localise la réponse soit en détectant l’entité nommée recherchée, soit en appliquant des patrons syntaxiques d’extraction de la réponse, sortes de schémas figés de réponse pour un type donné de question. Les patrons d’extraction que nous avons définis se fondent sur la notion de focus, qui est l’élément important de la question, celui qui devra se trouver dans la phrase réponse. Dans cet article, nous décrirons comment nous déterminons le focus dans la question, puis comment nous l’utilisons dans l’appariement question-phrase et pour la localisation de la réponse dans les phrases les plus pertinentes retenues.

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Cooperation between black box and glass box approaches for the evaluation of a question answering system
Martine Hurault-Plantet | Laura Monceaux
Proceedings of the Third International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’02)

2001

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Two Levels of valuation in a Complex NL System
Jean-Baptiste Berthelin | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet
Proceedings of the ACL 2001 Workshop on Evaluation Methodologies for Language and Dialogue Systems

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Terminological Variants for Document Selection and Question/Answer Matching
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Christian Jacquemin
Proceedings of the ACL 2001 Workshop on Open-Domain Question Answering

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Utilisation des entités nommées et des variantes terminologiques dans un système de question-réponse
Olivier Ferret | Brigitte Grau | Martine Hurault-Plantet | Gabriel Illouz | Christian Jacquemin
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Nous présentons dans cet article le système QALC qui a participé à la tâche Question Answering de la conférence d’évaluation TREC. Ce système repose sur un ensemble de modules de Traitement Automatique des Langues (TAL) intervenant essentiellement en aval d’un moteur de recherche opérant sur un vaste ensemble de documents : typage des questions, reconnaissance des entités nommées, extraction et reconnaissance de termes, simples et complexes, et de leurs variantes. Ces traitements permettent soit de mieux sélectionner ces documents, soit de décider quelles sont les phrases susceptibles de contenir la réponse à une question.