@inproceedings{blandin-2021-adaptation,
    title = "Adaptation de ressources en langue anglaise pour interroger des donn{\'e}es tabulaires en fran{\c{c}}ais (Adaptation of resources in {E}nglish to query {F}rench tabular data)",
    author = "Blandin, Alexis",
    editor = "Denis, Pascal  and
      Grabar, Natalia  and
      Fraisse, Amel  and
      Cardon, R{\'e}mi  and
      Jacquemin, Bernard  and
      Kergosien, Eric  and
      Balvet, Antonio",
    booktitle = "Actes de la 28e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 : 23e REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le TAL (RECITAL)",
    month = "6",
    year = "2021",
    address = "Lille, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-emnlp/2021.jeptalnrecital-recital.4/",
    pages = "47--54",
    language = "fra",
    abstract = "Les r{\'e}cents d{\'e}veloppements des approches d{'}apprentissage neuronal profond ont permis des avanc{\'e}es tr{\`e}s significatives dans le domaine de l{'}interrogation des syst{\`e}mes d{'}information en langage naturel. Cependant, pour le fran{\c{c}}ais, les ressources {\`a} disposition ne permettent de consid{\'e}rer que les requ{\^e}tes sur des donn{\'e}es stock{\'e}es sous forme de texte. Or, aujourd{'}hui la majorit{\'e} des donn{\'e}es utilis{\'e}es en entreprise sont stock{\'e}es sous forme tabulaire. Il est donc int{\'e}ressant d'{\'e}valuer si les ressources anglophones associ{\'e}es (jeux de donn{\'e}es tabulaires et mod{\`e}les) peuvent {\^e}tre adapt{\'e}es au fran{\c{c}}ais tout en conservant de bons r{\'e}sultats."
}