Alexane Jouglar


Fixing paper assignments

  1. Please select all papers that belong to the same person.
  2. Indicate below which author they should be assigned to.
Provide a valid ORCID iD here. This will be used to match future papers to this author.
Provide the name of the school or the university where the author has received or will receive their highest degree (e.g., Ph.D. institution for researchers, or current affiliation for students). This will be used to form the new author page ID, if needed.

TODO: "submit" and "cancel" buttons here


2022

pdf bib
FENEC : un corpus équilibré pour l’évaluation des entités nommées en français (FENEC : a balanced sample corpus for French named entity recognition )
Alice Millour | Yoann Dupont | Alexane Jouglar | Karën Fort
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Nous présentons ici FENEC (FrEnch Named-entity Evaluation Corpus), un corpus à échantillons équilibrés contenant six genres, annoté en entités nommées selon le schéma fin Quæro. Les caractéristiques de ce corpus nous permettent d’évaluer et de comparer trois outils d’annotation automatique — un à base de règles et deux à base de réseaux de neurones — en jouant sur trois dimensions : la finesse du jeu d’étiquettes, le genre des corpus, et les métriques d’évaluation.