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French CrowS-Pairs: Extending a challenge dataset for measuring social bias in masked language models to a language other than English
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In: ACL 2022 - 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.inria.fr/hal-03629677 ; ACL 2022 - 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, May 2022, Dublin, Ireland (2022)
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Establishing a New State-of-the-Art for French Named Entity Recognition
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In: LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.inria.fr/hal-02617950 ; LREC 2020 - 12th Language Resources and Evaluation Conference, May 2020, Marseille, France ; http://www.lrec-conf.org (2020)
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SinNer@Clef-Hipe2020 : Sinful adaptation of SotA models for Named Entity Recognition in French and German
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In: CLEF 2020 Working Notes. Working Notes of CLEF 2020 - Conference and Labs of the Evaluation Forum ; https://hal.inria.fr/hal-02984746 ; CLEF 2020 Working Notes. Working Notes of CLEF 2020 - Conference and Labs of the Evaluation Forum, Sep 2020, Thessaloniki / Virtual, Greece ; https://impresso.github.io/CLEF-HIPE-2020/ (2020)
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CamemBERT: a Tasty French Language Model
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In: ACL 2020 - 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.inria.fr/hal-02889805 ; ACL 2020 - 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Jul 2020, Seattle / Virtual, United States. ⟨10.18653/v1/2020.acl-main.645⟩ (2020)
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CamemBERT: a Tasty French Language Model
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In: https://hal.inria.fr/hal-02445946 ; 2019 (2019)
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Syntactic Parsing versus MWEs: What can fMRI signal tell us
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In: PARSEME-FR 2019 consortium meeting ; https://hal.inria.fr/hal-02272288 ; PARSEME-FR 2019 consortium meeting, Jun 2019, Blois, France ; https://parsemefr.lis-lab.fr/doku.php?id=meeting-20190613 (2019)
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Adapting a system for Named Entity Recognition and Linking for 19th century French Novels
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In: Digital Humanities 2019 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02187283 ; Digital Humanities 2019, Jul 2019, Utrecht, Netherlands. 2019 ; https://dev.clariah.nl/files/dh2019/boa/0904.html (2019)
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Un corpus libre, évolutif et versionné en entités nommées du français
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In: TALN 2019 - Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02448590 ; TALN 2019 - Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jul 2019, Toulouse, France (2019)
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Adaptation et évaluation de systèmes de reconnaissance et de résolution des entités nommées pour le cas de textes littéraires français du 19ème siècle
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In: Atelier Humanités Numériques Spatialisées (HumaNS’2018) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01925816 ; Atelier Humanités Numériques Spatialisées (HumaNS’2018), Nov 2018, Montpellier, France ; http://psig.huma-num.fr/HumaNS/ (2018)
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Description et modélisation des chaînes de référence. Le projet ANR Democrat (2016-2020) et ses avancées à mi-parcours
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In: Cinquième édition du Salon de l’Innovation en TAL (Traitement Automatique des Langues) et RI (Recherche d’Informations) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01797982 ; Cinquième édition du Salon de l’Innovation en TAL (Traitement Automatique des Langues) et RI (Recherche d’Informations), May 2018, Rennes, France. 2018 (2018)
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Structured Named Entity Recognition by Cascading CRFs
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579109 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
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Label-Dependencies Aware Recurrent Neural Networks
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579071 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary ; http://www.cicling.org/2017/ (2017)
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Structuration in named entities ; La structuration dans les entités nommées
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01772268 ; Linguistique. Université Sorbonne Paris Cité, 2017. Français. ⟨NNT : 2017USPCA100⟩ (2017)
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Abstract:
Named entity recognition is a crucial discipline of NLP. It is used to extract relations between named entities, which allows the construction of knowledge bases (Surdeanu and Ji, 2014), automatic summary (Nobata et al., 2002) and so on. Our interest in this thesis revolves around structuration phenomena that surround them.We distinguish here two kinds of structural elements in named entities. The first one are recurrent substrings, that we will call the caracteristic affixes of a named entity. The second type of element is tokens with a good discriminative power, which we call trigger tokens of named entities. We will explain here the algorithm we provided to extract such affixes, which we will compare to Morfessor (Creutz and Lagus, 2005b). We will then apply the same algorithm to extract trigger tokens, which we will use for French named entity recognition and postal address extraction.Another form of structuration for named entities is of a syntactic nature. It follows an overlapping or tree structure. We propose a novel kind of linear tagger cascade which have not been used before for structured named entity recognition, generalising other previous methods that are only able to recognise named entities of a fixed depth or being unable to model certain characteristics of the structure. Ours, however, can do both.Throughout this thesis, we compare two machine learning methods, CRFs and neural networks, for which we will compare respective advantages and drawbacks. ; La reconnaissance des entités nommées et une discipline cruciale du domaine du TAL. Elle sert à l'extraction de relations entre entités nommées, ce qui permet la construction d'une base de connaissance (Surdeanu and Ji, 2014), le résumé automatique (Nobata et al., 2002), etc. Nous nous intéressons ici aux phénomènes de structurations qui les entourent.Nous distinguons ici deux types d'éléments structurels dans une entité nommée. Les premiers sont des sous-chaînes récurrentes, que nous appelerons les affixes caractéristiques d'une entité nommée. Le second type d'éléments est les tokens ayant un fort pouvoir discriminant, appelés des tokens déclencheurs. Nous détaillerons l'algorithme que nous avons mis en place pour extraire les affixes caractéristiques, que nous comparerons à Morfessor (Creutz and Lagus, 2005b). Nous appliquerons ensuite notre méthode pour extraire les tokens déclencheurs, utilisés pour l'extraction d'entités nommées du Français et d'adresses postales.Une autre forme de structuration pour les entités nommées est de nature syntaxique, qui suit généralement une structure d'imbrications ou arborée. Nous proposons un type de cascade d'étiqueteurs linéaires qui n'avait jusqu'à présent jamais été utilisé pour la reconnaissance d'entités nommées, généralisant les approches précédentes qui ne sont capables de reconnaître des entités de profondeur finie ou ne pouvant modéliser certaines particularités des entités nommées structurées.Tout au long de cette thèse, nous comparons deux méthodes par apprentissage automatique, à savoir les CRF et les réseaux de neurones, dont nous présenterons les avantages et inconvénients de chacune des méthodes.
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Keyword:
[SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; Apprentissage automatique; Champs aléatoires conditionnels; Conditional random fields; Entités nommées structurées; Machine learning; Named entity recognition; Neural networks; Reconnaissance des entités nommées; Réseaux de neurones; Structured named entities
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URL: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01772268
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01772268/file/These_DUPONT_Yoann_2017.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01772268/document
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DEMOCRAT : description et modélisation des chaînes de référence ; DEMOCRAT : description et modélisation des chaînes de référence: Outils pour l'annotation de corpus et le traitement automatique
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In: Salon Partenariats Recherche et Industries de la Langue (PAREIL), Vingt-troisième conférence sur le traitement automatique des langues naturelles (TALN 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01384485 ; Salon Partenariats Recherche et Industries de la Langue (PAREIL), Vingt-troisième conférence sur le traitement automatique des langues naturelles (TALN 2016), Jul 2016, Paris, France. 2016 (2016)
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Sequential Patterns of POS Labels Help to Characterize Language Acquisition
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In: DMNLP (ECML/PKDD Workshop) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01140542 ; DMNLP (ECML/PKDD Workshop), 2014, Nancy, France (2014)
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Caractériser l'acquisition d'une langue avec des patrons d'étiquettes morpho-syntaxiques
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In: JADT (JOURNÉE D'ANALYSE DES DOCUMENTS TEXTUELS) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01140342 ; JADT (JOURNÉE D'ANALYSE DES DOCUMENTS TEXTUELS), Jun 2014, PARIS, France (2014)
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Peut-on bien chunker avec de mauvaises étiquettes POS ?
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In: TALN 2014 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01024274 ; TALN 2014, Jul 2014, Marseille, France. pp.125-136 (2014)
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Adapt a Text-Oriented Chunker for Oral Data: How Much Manual Effort is Necessary?
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In: 14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01174605 ; 14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Oct 2013, Hefei, China (2013)
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Intégrer des connaissances linguistiques dans un CRF : application à l'apprentissage d'un segmenteur-étiqueteur du français
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In: TALN2011 ; TALN ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00620923 ; TALN, Jun 2011, Montpellier, France. pp.321 (2011)
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