2021
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Tailoring a Controlled Language Out of a Corpus of Maintenance Reports
Yannis Haralambous
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Tian Tian
Proceedings of the Seventh International Workshop on Controlled Natural Language (CNL 2020/21)
2017
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abs
Détection des mots non-standards dans les tweets avec des réseaux de neurones (Detecting non-standard words in tweets with neural networks)
Tian Tian
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Isabelle Tellier
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Marco Dinarelli
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Pedro Cardoso
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
Dans cet article, nous proposons un modèle pour détecter dans les textes générés par des utilisateurs (en particulier les tweets), les mots non-standards à corriger. Nous utilisons pour cela des réseaux de neurones convolutifs au niveau des caractères, associés à des “plongements” (embeddings) des mots présents dans le contexte du mot courant. Nous avons utilisé pour l’évaluation trois corpus de référence. Nous avons testé différents modèles qui varient suivant leurs plongements pré-entrainés, leurs configurations et leurs optimisations. Nous avons finalement obtenu une F1-mesure de 0.972 en validation croisée pour la classe des mots non-standards. Cette détection des mots à corriger est l’étape préliminaire pour la normalisation des textes non standards comme les tweets.
2016
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abs
Domain Adaptation for Named Entity Recognition Using CRFs
Tian Tian
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Marco Dinarelli
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Isabelle Tellier
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Pedro Dias Cardoso
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)
In this paper we explain how we created a labelled corpus in English for a Named Entity Recognition (NER) task from multi-source and multi-domain data, for an industrial partner. We explain the specificities of this corpus with examples and describe some baseline experiments. We present some results of domain adaptation on this corpus using a labelled Twitter corpus (Ritter et al., 2011). We tested a semi-supervised method from (Garcia-Fernandez et al., 2014) combined with a supervised domain adaptation approach proposed in (Raymond and Fayolle, 2010) for machine learning experiments with CRFs (Conditional Random Fields). We use the same technique to improve the NER results on the Twitter corpus (Ritter et al., 2011). Our contributions thus consist in an industrial corpus creation and NER performance improvements.
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abs
Joint Embedding of Hierarchical Categories and Entities for Concept Categorization and Dataless Classification
Yuezhang Li
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Ronghuo Zheng
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Tian Tian
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Zhiting Hu
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Rahul Iyer
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Katia Sycara
Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers
Existing work learning distributed representations of knowledge base entities has largely failed to incorporate rich categorical structure, and is unable to induce category representations. We propose a new framework that embeds entities and categories jointly into a semantic space, by integrating structured knowledge and taxonomy hierarchy from large knowledge bases. Our framework enables to compute meaningful semantic relatedness between entities and categories in a principled way, and can handle both single-word and multiple-word concepts. Our method shows significant improvement on the tasks of concept categorization and dataless hierarchical classification.
2015
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abs
Etiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF
Tian Tian
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Dinarelli Marco
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Tellier Isabelle
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Cardoso Pedro
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
Nous nous intéressons dans cet article à l’apprentissage automatique d’un étiqueteur mopho-syntaxique pour les tweets en anglais. Nous proposons tout d’abord un jeu d’étiquettes réduit avec 17 étiquettes différentes, qui permet d’obtenir de meilleures performances en exactitude par rapport au jeu d’étiquettes traditionnel qui contient 45 étiquettes. Comme nous disposons de peu de tweets étiquetés, nous essayons ensuite de compenser ce handicap en ajoutant dans l’ensemble d’apprentissage des données issues de textes bien formés. Les modèles mixtes obtenus permettent d’améliorer les résultats par rapport aux modèles appris avec un seul corpus, qu’il soit issu de Twitter ou de textes journalistiques.
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Data Adaptation for Named Entity Recognition on Tweets with Features-Rich CRF
Tian Tian
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Marco Dinarelli
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Isabelle Tellier
Proceedings of the Workshop on Noisy User-generated Text