no code implementations • LREC 2022 • Loïc Grobol, Mathilde Regnault, Pedro Ortiz Suarez, Benoît Sagot, Laurent Romary, Benoit Crabbé
The successes of contextual word embeddings learned by training large-scale language models, while remarkable, have mostly occurred for languages where significant amounts of raw texts are available and where annotated data in downstream tasks have a relatively regular spelling.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2019 • Mathilde Regnault
Le fran{\c{c}}ais m{\'e}di{\'e}val se caract{\'e}rise par une importante variabilit{\'e} langagi{\`e}re.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2017 • Kar{\"e}n Fort, Bruno Guillaume, Nicolas Lefebvre, Laura Ram{\'\i}rez, Mathilde Regnault, Mary Collins, Oksana Gavrilova, Tanti Kristanti
Nous avons pr{\'e}c{\'e}demment montr{\'e} qu{'}il est possible de faire produire des annotations syntaxiques de qualit{\'e} par des participants {\`a} un jeu ayant un but.