Nam Le Hai
Also published as: Nam Le Hai
2023
CoSPLADE : Adaptation d’un Modèle Neuronal Basé sur des Représentations Parcimonieuses pour la Recherche d’Information Conversationnelle
Nam Le Hai
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Thomas Gerald
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Thibault Formal
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Jian-Yun Nie
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Benjamin Piwowarksi
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Laure Soulier
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA)
La recherche conversationnelle est une tâche qui vise à retrouver des documents à partir de la questioncourante de l’utilisateur ainsi que l’historique complet de la conversation. La plupart des méthodesantérieures sont basées sur une approche multi-étapes reposant sur une reformulation de la question.Cette étape de reformulation est critique, car elle peut conduire à un classement sous-optimal des do-cuments. D’autres approches ont essayé d’ordonner directement les documents, mais s’appuient pourla plupart sur un jeu de données contenant des pseudo-labels. Dans ce travail, nous proposons une tech-nique d’apprentissage à la fois “légère” et innovante pour un modèle contextualisé d’ordonnancementbasé sur SPLADE. En s’appuyant sur les représentations parcimonieuses de SPLADE, nous montronsque notre modèle, lorsqu’il est combiné avec le modèle de ré-ordonnancement T5Mono, obtient desrésultats qui sont compétitifs avec ceux obtenus par les participants des campagnes d’évaluation TRECCAsT 2020 et 2021. Le code source est disponible sur https://github.com/anonymous.
The Vault: A Comprehensive Multilingual Dataset for Advancing Code Understanding and Generation
Dung Nguyen Manh
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Nam Le Hai
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Anh T. V. Dau
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Anh Minh Nguyen
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Khanh Nghiem
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Jin Guo
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Nghi D. Q. Bui
Proceedings of the 3rd Workshop for Natural Language Processing Open Source Software (NLP-OSS 2023)
Abstract. (not necessary)
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Co-authors
- Thomas Gerald 1
- Thibault Formal 1
- Jian-Yun Nie 1
- Benjamin Piwowarksi 1
- Laure Soulier 1
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