Louis Tamames


2024

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CQuAE : Un nouveau corpus de question-réponse pour l’enseignement
Thomas Gerald | Louis Tamames | Sofiane Ettayeb | Patrick Paroubek | Anne Vilnat
Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position

Dans cet article nous présentons un nouveau corpus de question-réponse en français pour le domaine de l’éducation. Ce corpus à été construit dans le but de créer un système d’assistant virtuel pour répondre à des questions sur des documents ou du matériel de cours. Afin d’être utile autant aux enseignants qu’au étudiants, il est important de considérer des questions complexes ainsi que d’être capable de justifier les réponses sur du matériel validé. Nous présentons donc le nouveau Corpus CQuAE, un corpus de question-réponse manuellement annoté dont nous discutons des propriétés. Nous présenterons aussi les différentes étapes de sa création avec aujourd’hui une phase d’amélioration des données.Enfin, nous présentons plusieurs expériences pour évaluer l’exploitation du corpus dans le cadre d’un système de question-réponse automatique.Ces différentes analyses et expériences nous permettrons de valider l’adéquation des données collectés pour l’objectif visé.

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Introducing CQuAE : A New French Contextualised Question-Answering Corpus for the Education Domain
Thomas Gerald | Anne Vilnat | Sofiane Ettayeb | Louis Tamames | Patrick Paroubek
Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)

We present a new question answering corpus in French designed to educational domain. To be useful in such domain, we have to propose more complex questions and to be able to justify the answers on validated material. We analyze some properties of this corpus. The last part of this paper will be devoted to present the first experiments we have carried out to demonstrate the value of this dataset for learning a Retrieval Augmented Genration framework. Different experiments are proposed, with an automatic evaluation. A human evaluation is proposed to confirm or infirm this automatic evaluation.