Sébastien Harispe


2020

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Can Knowledge Graph Embeddings Tell Us What Fact-checked Claims Are About?
Valentina Beretta | Sébastien Harispe | Katarina Boland | Luke Lo Seen | Konstantin Todorov | Andon Tchechmedjiev
Proceedings of the First Workshop on Insights from Negative Results in NLP

The web offers a wealth of discourse data that help researchers from various fields analyze debates about current societal issues and gauge the effects on society of important phenomena such as misinformation spread. Such analyses often revolve around claims made by people about a given topic of interest. Fact-checking portals offer partially structured information that can assist such analysis. However, exploiting the network structure of such online discourse data is as of yet under-explored. We study the effectiveness of using neural-graph embedding features for claim topic prediction and their complementarity with text embeddings. We show that graph embeddings are modestly complementary with text embeddings, but the low performance of graph embedding features alone indicate that the model fails to capture topological features pertinent of the topic prediction task.

2019

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fi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching )
Jean-Christophe Mensonides | Pierre-Antoine Jean | Andon Tchechmedjiev | Sébastien Harispe
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)

Cet article présente la contribution de l’équipe du Laboratoire de Génie Informatique et d’Ingénierie de Production (LGI2P) d’IMT Mines Alès au DÉfi Fouille de Textes (DEFT) 2019. Il détaille en particulier deux approches proposées pour les tâches liées à (1) l’indexation et à (2) la similarité de documents. Ces méthodes reposent sur des techniques robustes et éprouvées du domaine de la Recherche d’Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont été adaptées à la nature spécifique du corpus (biomédical/clinique) et couplées à des mécanismes développés pour répondre aux spécificités des tâches traitées. Pour la tâche 1, nous proposons une méthode d’indexation par extraction appliquée sur une version normalisée du corpus (MAP de 0,48 à l’évaluation) ; les spécificités de la phase de normalisation seront en particulier détaillées. Pour la tâche 2, au-delà de la présentation de l’approche proposée basée sur l’évaluation de similarités sur des représentations de documents (score de 0,91 à l’évaluation), nous proposons une étude comparative de l’impact des choix de la distance et de la manière de représenter les textes sur la performance de l’approche.

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Automatic Detection and Classification of Argument Components using Multi-task Deep Neural Network
Jean-Christophe Mensonides | Sébastien Harispe | Jacky Montmain | Véronique Thireau
Proceedings of the 3rd International Conference on Natural Language and Speech Processing