Participation d’EDF R&D à DEFT 2020 - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Participation d’EDF R&D à DEFT 2020

Danrun Cao
Alexandra Benamar
Manel Boumghar
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072396
Meryl Bothua
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072397
Lydia Ould Ouali
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072398
Philippe Suignard

Résumé

Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2020. Notre équipe a participé aux trois tâchés proposées : deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre phrases et une tâche sur l'extraction d'information fine autour d'une douzaine de catégories. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des scores au-dessus de la moyenne pour les tâches 1 et 2 et se classe 2e sur la tâche 1. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres cas d’application de détection de similarité qui peuvent concerner plusieurs entités du groupe EDF. Notre participation à la tâche 3 nous a permis de tester les avantages et limites de l’outil SpaCy sur l’extraction d’information.
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Dates et versions

hal-02784739 , version 1 (05-06-2020)
hal-02784739 , version 2 (17-06-2020)
hal-02784739 , version 3 (23-06-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02784739 , version 3

Citer

Danrun Cao, Alexandra Benamar, Manel Boumghar, Meryl Bothua, Lydia Ould Ouali, et al.. Participation d’EDF R&D à DEFT 2020. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes, 2020, Nancy, France. pp.26-35. ⟨hal-02784739v3⟩
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