no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2021 • Emanuela Boros, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Brigitte Grau
Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Tiphaine Le Clercq de Lannoy, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Julien Tourille, Frédérique Brin-Henry, Bianca Vieru
Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Aboubacar Tuo, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Julien Tourille
Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Paul Lerner, Olivier Ferret, Camille Guinaudeau, Hervé Le Borgne, Romaric Besançon, Jose Moreno, Jesús Lovón-Melgarejo
Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE).
1 code implementation • COLING 2022 • Jesus Lovon-Melgarejo, Jose G. Moreno, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Lynda Tamine
Despite the success of state-of-the-art pre-trained language models (PLMs) on a series of multi-hop reasoning tasks, they still suffer from their limited abilities to transfer learning from simple to complex tasks and vice-versa.
no code implementations • 15 Dec 2023 • Jesús Lovón-Melgarejo, Jose G. Moreno, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Lynda Tamine
In this work, we propose a task-agnostic evaluation method able to evaluate to what extent PLMs can capture complex taxonomy relations, such as ancestors and siblings.
1 code implementation • SIGIR 2022 • Paul Lerner, Olivier Ferret, Camille Guinaudeau, Hervé Le Borgne, Romaric Besançon, Jose G Moreno, Jesús Lovón Melgarejo
To benchmark this task, called KVQAE (Knowledge-based Visual Question Answering about named Entities), we provide ViQuAE, a dataset of 3. 7K questions paired with images.
2 code implementations • 7 Apr 2021 • Omar Adjali, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Herve Le Borgne, Brigitte Grau
In many information extraction applications, entity linking (EL) has emerged as a crucial task that allows leveraging information about named entities from a knowledge base.
no code implementations • JEP-TALN-RECITAL 2014 • Morgane Marchand, Romaric Besançon, Olivier Mesnard, Anne Vilnat