Xingyu Liu


2024

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MedDialog-FR: A French Version of the MedDialog Corpus for Multi-label Classification and Response Generation Related to Women’s Intimate Health
Xingyu Liu | Vincent Segonne | Aidan Mannion | Didier Schwab | Lorraine Goeuriot | François Portet
Proceedings of the First Workshop on Patient-Oriented Language Processing (CL4Health) @ LREC-COLING 2024

This article presents MedDialog-FR, a large publicly available corpus of French medical conversations for the medical domain. Motivated by the lack of French dialogue corpora for data-driven dialogue systems and the paucity of available information related to women’s intimate health, we introduce an annotated corpus of question-and-answer dialogues between a real patient and a real doctor concerning women’s intimate health. The corpus is composed of about 20,000 dialogues automatically translated from the English version of MedDialog-EN. The corpus test set is composed of 1,400 dialogues that have been manually post-edited and annotated with 22 categories from the UMLS ontology. We also fine-tuned state-of-the-art reference models to automatically perform multi-label classification and response generation to give an initial performance benchmark and highlight the difficulty of the tasks.

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Jargon : Une suite de modèles de langues et de référentiels d’évaluation pour les domaines spécialisés du français
Vincent Segonne | Aidan Mannion | Laura Alonzo-Canul | Audibert Alexandre | Xingyu Liu | Cécile Macaire | Adrien Pupier | Yongxin Zhou | Mathilde Aguiar | Felix Herron | Magali Norré | Massih-Reza Amini | Pierrette Bouillon | Iris Eshkol Taravella | Emmanuelle Esparança-Rodier | Thomas François | Lorraine Goeuriot | Jérôme Goulian | Mathieu Lafourcade | Benjamin Lecouteux | François Portet | Fabien Ringeval | Vincent Vandeghinste | Maximin Coavoux | Marco Dinarelli | Didier Schwab
Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 2 : traductions d'articles publiès

Les modèles de langue préentraînés (PLM) constituent aujourd’hui de facto l’épine dorsale de la plupart des systèmes de traitement automatique des langues. Dans cet article, nous présentons Jargon, une famille de PLMs pour des domaines spécialisés du français, en nous focalisant sur trois domaines : la parole transcrite, le domaine clinique / biomédical, et le domaine juridique. Nous utilisons une architecture de transformeur basée sur des méthodes computationnellement efficaces(LinFormer) puisque ces domaines impliquent souvent le traitement de longs documents. Nous évaluons et comparons nos modèles à des modèles de l’état de l’art sur un ensemble varié de tâches et de corpus d’évaluation, dont certains sont introduits dans notre article. Nous rassemblons les jeux de données dans un nouveau référentiel d’évaluation en langue française pour ces trois domaines. Nous comparons également diverses configurations d’entraînement : préentraînement prolongé en apprentissage autosupervisé sur les données spécialisées, préentraînement à partir de zéro, ainsi que préentraînement mono et multi-domaines. Nos expérimentations approfondies dans des domaines spécialisés montrent qu’il est possible d’atteindre des performances compétitives en aval, même lors d’un préentraînement avec le mécanisme d’attention approximatif de LinFormer. Pour une reproductibilité totale, nous publions les modèles et les données de préentraînement, ainsi que les corpus utilisés.

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Jargon: A Suite of Language Models and Evaluation Tasks for French Specialized Domains
Vincent Segonne | Aidan Mannion | Laura Cristina Alonzo Canul | Alexandre Daniel Audibert | Xingyu Liu | Cécile Macaire | Adrien Pupier | Yongxin Zhou | Mathilde Aguiar | Felix E. Herron | Magali Norré | Massih R Amini | Pierrette Bouillon | Iris Eshkol-Taravella | Emmanuelle Esperança-Rodier | Thomas François | Lorraine Goeuriot | Jérôme Goulian | Mathieu Lafourcade | Benjamin Lecouteux | François Portet | Fabien Ringeval | Vincent Vandeghinste | Maximin Coavoux | Marco Dinarelli | Didier Schwab
Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)

Pretrained Language Models (PLMs) are the de facto backbone of most state-of-the-art NLP systems. In this paper, we introduce a family of domain-specific pretrained PLMs for French, focusing on three important domains: transcribed speech, medicine, and law. We use a transformer architecture based on efficient methods (LinFormer) to maximise their utility, since these domains often involve processing long documents. We evaluate and compare our models to state-of-the-art models on a diverse set of tasks and datasets, some of which are introduced in this paper. We gather the datasets into a new French-language evaluation benchmark for these three domains. We also compare various training configurations: continued pretraining, pretraining from scratch, as well as single- and multi-domain pretraining. Extensive domain-specific experiments show that it is possible to attain competitive downstream performance even when pre-training with the approximative LinFormer attention mechanism. For full reproducibility, we release the models and pretraining data, as well as contributed datasets.

2022

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Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l’oral (Automatic Classification of Spontaneous vs)
Iris Eshkol-Taravella | Angèle Barbedette | Xingyu Liu | Valentin-Gabriel Soumah
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories “spontané” et “préparé”. Avant de procéder au traitement automatique, nous proposons une liste de critères définitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d’autres énoncés. Les expériences basées sur des méthodes d’apprentissage supervisé sont réalisées selon une classification multiclasse comprenant les catégories “spontané”, “préparé” et “non-question” et selon une classification binaire incluant les catégories “spontané” et “préparé” uniquement. Les meilleurs résultats pour les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique sont obtenus avec une régression logistique combinée aux critères linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parallèle ces résultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d’apprentissage profond.

2021

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Mesure de similarité textuelle pour l’évaluation automatique de copies d’étudiants (Textual similarity measurement for automatic evaluation of students’ answers)
Xiaoou Wang | Xingyu Liu | Yimei Yue
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Cet article décrit la participation de l’équipe Nantalco à la tâche 2 du Défi Fouille de Textes 2021 (DEFT) : évaluation automatique de copies d’après une référence existante. Nous avons utilisé principalement des traits basés sur la similarité cosinus des deux vecteurs représentant la similarité textuelle entre des réponses d’étudiant et la référence. Plusieurs types de vecteurs ont été utilisés (vecteur d’occurrences de mots, vecteur tf-idf, embeddings non contextualisés de fastText, embeddings contextualisés de CamemBERT et enfin Sentence Embeddings Multilingues ajustés sur des corpus multilingues). La meilleure performance du concours sur cette tâche a été de 0.682 (précision) et celle de notre équipe 0.639. Cette performance a été obtenue avec les Sentence Embeddings Multilingues alors que celle des embeddings non ajustés ne s’est élevée qu’à 0.55, suggérant que de récents modèles de langues pré-entraînés doivent être fine-tunés afin d’avoir des embeddings adéquats au niveau phrastique.