Les grands modèles de langage deviennent la solution de choix pour de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, y compris dans des domaines spécialisés où leurs capacités few-shot devraient permettre d’obtenir des performances élevées dans des environnements à faibles ressources. Cependant, notre évaluation de 10 modèles auto-régressifs et 16 modèles masqués montre que, bien que les modèles auto-régressifs utilisant des prompts puissent rivaliser en termes de reconnaissance d’entités nommées (REN) en dehors du domaine clinique, ils sont dépassés dans le domaine clinique par des taggers biLSTM-CRF plus légers reposant sur des modèles masqués. De plus, les modèles masqués ont un bien moindre impact environnemental que les modèles auto-régressifs. Ces résultats, cohérents dans les trois langues étudiées, suggèrent que les modèles à apprentissage few-shot ne sont pas encore adaptés à la production de REN dans le domaine clinique, mais pourraient être utilisés pour accélérer la création de données annotées de qualité.

Warning: This paper contains explicit statements of offensive stereotypes which may be upsetting The study of bias, fairness and social impact in Natural Language Processing (NLP) lacks resources in languages other than English. Our objective is to support the evaluation of bias in language models in a multilingual setting. We use stereotypes across nine types of biases to build a corpus containing contrasting sentence pairs, one sentence that presents a stereotype concerning an underadvantaged group and another minimally changed sentence, concerning a matching advantaged group. We build on the French CrowS-Pairs corpus and guidelines to provide translations of the existing material into seven additional languages. In total, we produce 11,139 new sentence pairs that cover stereotypes dealing with nine types of biases in seven cultural contexts. We use the final resource for the evaluation of relevant monolingual and multilingual masked language models. We find that language models in all languages favor sentences that express stereotypes in most bias categories. The process of creating a resource that covers a wide range of language types and cultural settings highlights the difficulty of bias evaluation, in particular comparability across languages and contexts.

L’annotation manuelle de corpus est un processus coûteux et lent, notamment pour la tâche de re-connaissance d’entités nommées. L’apprentissage actif vise à rendre ce processus plus efficace, ensélectionnant les portions les plus pertinentes à annoter. Certaines stratégies visent à sélectionner lesportions les plus représentatives du corpus, d’autres, les plus informatives au modèle de langage.Malgré un intérêt grandissant pour l’apprentissage actif, rares sont les études qui comparent cesdifférentes stratégies dans un contexte de reconnaissance d’entités nommées médicales. Nous pro-posons une comparaison de ces stratégies en fonction des performances de chacune sur 3 corpus dedocuments cliniques en langue française : MERLOT, QuaeroFrenchMed et E3C. Nous comparonsles stratégies de sélection mais aussi les différentes façons de les évaluer. Enfin, nous identifions lesstratégies qui semblent les plus efficaces et mesurons l’amélioration qu’elles présentent, à différentesphases de l’apprentissage.

Les approches de compréhension automatique de la parole ont récemment bénéficié de l’apport de modèles préappris par autosupervision sur de gros corpus de parole. Pour le français, le projet LeBenchmark a rendu disponibles de tels modèles et a permis des évolutions impressionnantes sur plusieurs tâches dont la compréhension automatique de la parole. Ces avancées ont un coût non négligeable en ce qui concerne le temps de calcul et la consommation énergétique. Dans cet article, nous comparons plusieurs stratégies d’apprentissage visant à réduire le coût énergétique tout en conservant des performances compétitives. Les expériences sont effectuées sur le corpus MEDIA, et montrent qu’il est possible de réduire significativement le coût d’apprentissage tout en conservant des performances à l’état de l’art.

Cette étude porte sur les différences entre les romans français du XIXe siècle écrits par des hommes et ceux écrits par des femmes en trois étapes. Premièrement, nous observons que ces textes peuvent être distingués par apprentissage supervisé selon ce critère. Un modèle simple a un score de 99% d’exactitude sur cette tâche si d’autres œuvres de la même personne figurent dans le jeu d’entraînement, et de 72% d’exactitude sinon. Cette différence s’explique par le fait que le langage de l’individu est plus distinctif qu’un éventuel style propre au genre. Deuxièmement, notre étude textométrique met au jour des stéréotypes de genre chez les hommes et les femmes. Troisièmement, nous présentons un modèle de coréférence entraîné sur des textes littéraires pour étudier le genre des personnages. Nous montrons ainsi que les personnages féminins sont plus nombreux chez les femmes, et prennent généralement une place plus proéminente que chez les hommes.