Marc Queudot


2025

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Les modèles multimodaux peuvent-ils aider à l’interprétation de cartes ? Une étude exploratoire avec GPT-4o
Edith Galy | Ahmed Moubtahij | Azur Handan | Marc Queudot
Actes de la session industrielle de CORIA-TALN 2025

Cet article explore l’utilisation des modèles de langage multimodaux, en particulier GPT-4o, pour l’interprétation automatisée de cartes de risque d’inondation. Un prototype a été développé afin de permettre à des utilisateurs non-experts de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des réponses ancrées sur des données géospatiales visuelles. Un jeu de données ad hoc a été constitué pour évaluer la capacité du modèle à répondre à des questions fermées, selon différentes stratégies de génération. Malgré certaines améliorations grâce à l’usage de schémas de génération structurée et de raisonnements intermédiaires, les résultats révèlent une forte tendance aux hallucinations et des performances insuffisantes pour une application en contexte critique. Cette étude met en évidence les limites actuelles des modèles multimodaux pour l’analyse cartographique, et souligne la nécessité de recherches fondamentales et de corpus plus étendus pour fiabiliser ces approches.

2020

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Cooking Up a Neural-based Model for Recipe Classification
Elham Mohammadi | Nada Naji | Louis Marceau | Marc Queudot | Eric Charton | Leila Kosseim | Marie-Jean Meurs
Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference

In this paper, we propose a neural-based model to address the first task of the DEFT 2013 shared task, with the main challenge of a highly imbalanced dataset, using state-of-the-art embedding approaches and deep architectures. We report on our experiments on the use of linguistic features, extracted by Charton et. al. (2014), in different neural models utilizing pretrained embeddings. Our results show that all of the models that use linguistic features outperform their counterpart models that only use pretrained embeddings. The best performing model uses pretrained CamemBERT embeddings as input and CNN as the hidden layer, and uses additional linguistic features. Adding the linguistic features to this model improves its performance by 4.5% and 11.4% in terms of micro and macro F1 scores, respectively, leading to state-of-the-art results and an improved classification of the rare classes.

2016

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Automatic Triage of Mental Health Online Forum Posts: CLPsych 2016 System Description
Hayda Almeida | Marc Queudot | Marie-Jean Meurs
Proceedings of the Third Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology