Emanuela Boroş

Also published as: Emanuela Boros, Emanuela Boroș


2022

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Contextualizing Emerging Trends in Financial News Articles
Nhu Khoa Nguyen | Thierry Delahaut | Emanuela Boros | Antoine Doucet | Gaël Lejeune
Proceedings of the Fourth Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)

Identifying and exploring emerging trends in news is becoming more essential than ever with many changes occurring around the world due to the global health crises. However, most of the recent research has focused mainly on detecting trends in social media, thus, benefiting from social features (e.g. likes and retweets on Twitter) which helped the task as they can be used to measure the engagement and diffusion rate of content. Yet, formal text data, unlike short social media posts, comes with a longer, less restricted writing format, and thus, more challenging. In this paper, we focus our study on emerging trends detection in financial news articles about Microsoft, collected before and during the start of the COVID-19 pandemic (July 2019 to July 2020). We make the dataset freely available and we also propose a strong baseline (Contextual Leap2Trend) for exploring the dynamics of similarities between pairs of keywords based on topic modeling and term frequency. Finally, we evaluate against a gold standard (Google Trends) and present noteworthy real-world scenarios regarding the influence of the pandemic on Microsoft.

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Fine-tuning de modèles de langues pour la veille épidémiologique multilingue avec peu de ressources (Fine-tuning Language Models for Low-resource Multilingual Epidemic Surveillance)
Stephen Mutuvi | Emanuela Boros | Antoine Doucet | Adam Jatowt | Gaël Lejeune | Moses Odeo
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Les modèles de langues pré-entraînés connaissent un très grand succès en TAL, en particulier dans les situations où l’on dispose de suffisamment de données d’entraînement. Cependant, il reste difficile d’obtenir des résultats similaires dans des environnements multilingues avec peu de données d’entraînement, en particulier dans des domaines spécialisés tels que la surveillance des épidémies. Dans cet article, nous explorons plusieurs hypothèses concernant les facteurs qui pourraient avoir une influence sur les performances d’un système d’extraction d’événements épidémiologiques dans un scénario multilingue à faibles ressources : le type de modèle pré-entraîné, la qualité du tokenizer ainsi que les caractéristiques des entités à extraire. Nous proposons une analyse exhaustive de ces facteurs et observons une corrélation importante, quoique variable ; entre ces caractéristiques et les performances observées sur la base d’une tâche de veille épidémiologique multilingue à faibles ressources. Nous proposons aussi d’adapter les modèles de langues à cette tâche en étendant le vocabulaire du tokenizer pré-entraîné avec les entités continues, qui sont des entités qui ont été divisées en plusieurs sous-mots. Suite à cette adaptation, nous observons une amélioration notable des performances pour la plupart des modèles et des langues évalués.

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L’importance des entités pour la tâche de détection d’événements en tant que système de question-réponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering)
Emanuela Boros | Jose Moreno | Antoine Doucet
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Dans cet article, nous abordons un paradigme récent et peu étudié pour la tâche de détection d’événements en la présentant comme un problème de question-réponse avec possibilité de réponses multiples et le support d’entités. La tâche d’extraction des déclencheurs d’événements est ainsi transformée en une tâche d’identification des intervalles de réponse à partir d’un contexte, tout en se concentrant également sur les entités environnantes. L’architecture est basée sur un modèle de langage pré-entraîné et finement ajusté, où le contexte d’entrée est augmenté d’entités marquées à différents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs rôles d’arguments. Nos expériences sur le corpus ACE 2005 démontrent que le modèle proposé exploite correctement les informations sur les entités dans le cadre de la détection des événements et qu’il constitue une solution viable pour cette tâche. De plus, nous démontrons que notre méthode, avec différents marqueurs d’entités, est particulièrement capable d’extraire des types d’événements non vus dans des contextes d’apprentissage en peu de coups.

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EMBEDDIA at SemEval-2022 Task 8: Investigating Sentence, Image, and Knowledge Graph Representations for Multilingual News Article Similarity
Elaine Zosa | Emanuela Boros | Boshko Koloski | Lidia Pivovarova
Proceedings of the 16th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2022)

In this paper, we present the participation of the EMBEDDIA team in the SemEval-2022 Task 8 (Multilingual News Article Similarity). We cover several techniques and propose different methods for finding the multilingual news article similarity by exploring the dataset in its entirety. We take advantage of the textual content of the articles, the provided metadata (e.g., titles, keywords, topics), the translated articles, the images (those that were available), and knowledge graph-based representations for entities and relations present in the articles. We, then, compute the semantic similarity between the different features and predict through regression the similarity scores. Our findings show that, while our proposed methods obtained promising results, exploiting the semantic textual similarity with sentence representations is unbeatable. Finally, in the official SemEval-2022 Task 8, we ranked fifth in the overall team ranking cross-lingual results, and second in the English-only results.

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L3i at SemEval-2022 Task 11: Straightforward Additional Context for Multilingual Named Entity Recognition
Emanuela Boros | Carlos-Emiliano González-Gallardo | Jose Moreno | Antoine Doucet
Proceedings of the 16th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2022)

This paper summarizes the participation of the L3i laboratory of the University of La Rochelle in the SemEval-2022 Task 11, Multilingual Complex Named Entity Recognition (MultiCoNER). The task focuses on detecting semantically ambiguous and complex entities in short and low-context monolingual and multilingual settings. We argue that using a language-specific and a multilingual language model could improve the performance of multilingual and mixed NER. Also, we consider that using additional contexts from the training set could improve the performance of a NER on short texts. Thus, we propose a straightforward technique for generating additional contexts with and without the presence of entities. Our findings suggest that, in our internal experimental setup, this approach is promising. However, we ranked above average for the high-resource languages and lower than average for low-resource and multilingual models.

2021

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EMBEDDIA Tools, Datasets and Challenges: Resources and Hackathon Contributions
Senja Pollak | Marko Robnik-Šikonja | Matthew Purver | Michele Boggia | Ravi Shekhar | Marko Pranjić | Salla Salmela | Ivar Krustok | Tarmo Paju | Carl-Gustav Linden | Leo Leppänen | Elaine Zosa | Matej Ulčar | Linda Freienthal | Silver Traat | Luis Adrián Cabrera-Diego | Matej Martinc | Nada Lavrač | Blaž Škrlj | Martin Žnidaršič | Andraž Pelicon | Boshko Koloski | Vid Podpečan | Janez Kranjc | Shane Sheehan | Emanuela Boros | Jose G. Moreno | Antoine Doucet | Hannu Toivonen
Proceedings of the EACL Hackashop on News Media Content Analysis and Automated Report Generation

This paper presents tools and data sources collected and released by the EMBEDDIA project, supported by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program. The collected resources were offered to participants of a hackathon organized as part of the EACL Hackashop on News Media Content Analysis and Automated Report Generation in February 2021. The hackathon had six participating teams who addressed different challenges, either from the list of proposed challenges or their own news-industry-related tasks. This paper goes beyond the scope of the hackathon, as it brings together in a coherent and compact form most of the resources developed, collected and released by the EMBEDDIA project. Moreover, it constitutes a handy source for news media industry and researchers in the fields of Natural Language Processing and Social Science.

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Intérêt des modèles de caractères pour la détection d’événements (The interest of character-level models for event detection)
Emanuela Boros | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes. Une des difficultés de cette tâche est le problème des mentions d’événements correspondant à des mots mal orthographiés, très spécifiques ou hors vocabulaire. Pour analyser l’impact de leur prise en compte par le biais de modèles de caractères, nous proposons d’intégrer des plongements de caractères, qui peuvent capturer des informations morphologiques et de forme sur les mots, à un modèle convolutif pour la détection d’événements. Plus précisément, nous évaluons deux stratégies pour réaliser une telle intégration et montrons qu’une approche de fusion tardive surpasse à la fois une approche de fusion précoce et des modèles intégrant des informations sur les caractères ou les sous-mots tels que ELMo ou BERT.

2020

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Alleviating Digitization Errors in Named Entity Recognition for Historical Documents
Emanuela Boros | Ahmed Hamdi | Elvys Linhares Pontes | Luis Adrián Cabrera-Diego | Jose G. Moreno | Nicolas Sidere | Antoine Doucet
Proceedings of the 24th Conference on Computational Natural Language Learning

This paper tackles the task of named entity recognition (NER) applied to digitized historical texts obtained from processing digital images of newspapers using optical character recognition (OCR) techniques. We argue that the main challenge for this task is that the OCR process leads to misspellings and linguistic errors in the output text. Moreover, historical variations can be present in aged documents, which can impact the performance of the NER process. We conduct a comparative evaluation on two historical datasets in German and French against previous state-of-the-art models, and we propose a model based on a hierarchical stack of Transformers to approach the NER task for historical data. Our findings show that the proposed model clearly improves the results on both historical datasets, and does not degrade the results for modern datasets.

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Multilingual Epidemiological Text Classification: A Comparative Study
Stephen Mutuvi | Emanuela Boros | Antoine Doucet | Adam Jatowt | Gaël Lejeune | Moses Odeo
Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics

In this paper, we approach the multilingual text classification task in the context of the epidemiological field. Multilingual text classification models tend to perform differently across different languages (low- or high-resourced), more particularly when the dataset is highly imbalanced, which is the case for epidemiological datasets. We conduct a comparative study of different machine and deep learning text classification models using a dataset comprising news articles related to epidemic outbreaks from six languages, four low-resourced and two high-resourced, in order to analyze the influence of the nature of the language, the structure of the document, and the size of the data. Our findings indicate that the performance of the models based on fine-tuned language models exceeds by more than 50% the chosen baseline models that include a specialized epidemiological news surveillance system and several machine learning models. Also, low-resource languages are highly influenced not only by the typology of the languages on which the models have been pre-trained or/and fine-tuned but also by their size. Furthermore, we discover that the beginning and the end of documents provide the most salient features for this task and, as expected, the performance of the models was proportionate to the training data size.

2014

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Event Role Labelling using a Neural Network Model (Étiquetage en rôles événementiels fondé sur l’utilisation d’un modèle neuronal) [in French]
Emanuela Boroş | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of TALN 2014 (Volume 1: Long Papers)

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Event Role Extraction using Domain-Relevant Word Representations
Emanuela Boroş | Romaric Besançon | Olivier Ferret | Brigitte Grau
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

2011

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Sentimatrix – Multilingual Sentiment Analysis Service
Alexandru-Lucian Gînscă | Emanuela Boroș | Adrian Iftene | Diana Trandabăț | Mihai Toader | Marius Corîci | Cenel-Augusto Perez | Dan Cristea
Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis (WASSA 2.011)