Meryl Bothua


2021

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2021 (EDF R&D Participation to DEFT 2021)
Philippe Suignard | Alexandra Benamar | Nazim Messous | Clément Christophe | Marie Jubault | Meryl Bothua
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2021. Notre équipe a participé aux deux dernières tâches proposées (T2 et T3), deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre textes courts, et s’est classée 1ère sur ces deux tâches. Cette édition proposait deux nouvelles tâches pour l’évaluation automatique de réponses d’étudiants à des questions d’enseignants. Le corpus se composait d’une centaine d’énoncés en informatique avec la correction de l’enseignant et les réponses d’une cinquantaine d’étudiants en moyenne par question, sur 2 ans. La tâche 2 consistait à évaluer les réponses des étudiants en prenant pour référence la correction produite par l’enseignant et la tâche 3 à évaluer les réponses d’étudiants à partir d’un ensemble composé d’un énoncé et de plusieurs réponses d’étudiants déjà corrigées par l’enseignant.e.

2020

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2020 (This paper describes the participation of EDF R&D at DEFT 2020 evaluation campaign)
Danrun Cao | Alexandra Benamar | Manel Boumghar | Meryl Bothua | Lydia Ould Ouali | Philippe Suignard
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes

Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2020. Notre équipe a participé aux trois tâchés proposées : deux tâches sur le calcul de similarité sémantique entre phrases et une tâche sur l’extraction d’information fine autour d’une douzaine de catégories. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des scores au-dessus de la moyenne pour les tâches 1 et 2 et se classe 2e sur la tâche 1. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres cas d’application de détection de similarité qui peuvent concerner plusieurs entités du groupe EDF. Notre participation à la tâche 3 nous a permis de tester les avantages et limites de l’outil SpaCy sur l’extraction d’information.

2019

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2019 : des vecteurs et des règles ! (EDF R&D submission to DEFT 2019 )
Philippe Suignard | Meryl Bothua | Alexandra Benamar
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)

Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2019. Notre équipe a participé aux trois tâchés proposées : Indexation de cas cliniques (Tâche T1) ; Détection de similarité entre des cas cliniques et des discussions (Tâche T2) ; Extraction d’information dans des cas cliniques (Tâche 3). Nous avons utilisé des méthodes symboliques et/ou numériques en fonction de ces tâches. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des résultats satisfaisants sur l’ensemble des taches et se classe première sur la tache 2. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres tâches d’indexation et de détection de similarité qui peuvent intéresser plusieurs entités du groupe EDF.

2018

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CuriosiText : application web d’aide au peuplement d’ontologies métiers comme ressources lexicales basée sur Word2Vec (CuriosiText: a web application based on Word2Vec helping with the population of ontologies (serving as lexical resources))
Meryl Bothua | Delphine Lagarde | Laurent Pierre
Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

Suite à la mise en place d’une chaîne traitement destinée à extraire automatiquement des actions de maintenance réalisées sur des composants dans des comptes rendus, nous avons cherché à constituer des ressources lexicales à partir de textes souvent mal normalisés sur le plan linguistique. Nous avons ainsi développé une application web, CuriosiText, qui permet de lancer un traitement Word2Vec et de peupler semi automatiquement une ontologie métier avec les termes similaires correctement détectés. Des relations métiers spécifiques peuvent également être ajoutées.

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Participation d’EDF R&D à DEFT 2018 (Here the title in English)
Philippe Suignard | Lou Charaudeau | Manel Boumghar | Meryl Bothua | Delphine Lagarde
Actes de la Conférence TALN. Volume 2 - Démonstrations, articles des Rencontres Jeunes Chercheurs, ateliers DeFT

Ce papier décrit la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2018. Notre équipe a participé aux deux premières tâches : classification des tweets en transport/non-transport (Tâche T1) et détection de la polarité globale des tweets (Tâche T2). Nous avons utilisé 3 méthodes différentes s’appuyant sur Word2Vec, CNN et LSTM. Aucune donnée supplémentaire, autre que les données d’apprentissage, n’a été utilisée. Notre équipe obtient des résultats très corrects et se classe 1ère équipe non académique. Les méthodes proposées sont facilement transposables à d’autres tâches de classification de textes courts et peuvent intéresser plusieurs entités du groupe EDF.