no code implementations • EMNLP (insights) 2020 • Valentina Beretta, Sébastien Harispe, Katarina Boland, Luke Lo Seen, Konstantin Todorov, Andon Tchechmedjiev
The web offers a wealth of discourse data that help researchers from various fields analyze debates about current societal issues and gauge the effects on society of important phenomena such as misinformation spread.
1 code implementation • 16 Oct 2023 • Karim Radouane, Andon Tchechmedjiev, Julien Lagarde, Sylvie Ranwez
We find that both contributions to the attention mechanism and the encoder architecture additively improve the quality of generated text (BLEU and semantic equivalence), but also of synchronization.
Ranked #1 on Motion Captioning on KIT Motion-Language
1 code implementation • 11 Oct 2023 • Karim Radouane, Andon Tchechmedjiev, Sylvie Ranwez, Julien Lagarde
While much effort has been invested in generating human motion from text, relatively few studies have been dedicated to the reverse direction, that is, generating text from motion.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2019 • Jean-Christophe Mensonides, Pierre-Antoine Jean, Andon Tchechmedjiev, S{\'e}bastien Harispe
Ces m{\'e}thodes reposent sur des techniques robustes et {\'e}prouv{\'e}es du domaine de la Recherche d{'}Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont {\'e}t{\'e} adapt{\'e}es {\`a} la nature sp{\'e}cifique du corpus (biom{\'e}dical/clinique) et coupl{\'e}es {\`a} des m{\'e}canismes d{\'e}velopp{\'e}s pour r{\'e}pondre aux sp{\'e}cificit{\'e}s des t{\^a}ches trait{\'e}es.
no code implementations • 7 Apr 2017 • Loïc Vial, Andon Tchechmedjiev, Didier Schwab
We find that CSA, GA and SA all eventually converge to similar results (0. 98 F1 score), but CSA gets there faster (in fewer scorer calls) and reaches up to 0. 95 F1 before SA in fewer scorer calls.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2016 • Lo{\"\i}c Vial, Andon Tchechmedjiev, Didier Schwab
La proximit{\'e} s{\'e}mantique de deux d{\'e}finitions est {\'e}valu{\'e}e en comptant le nombre de mots communs dans les d{\'e}finitions correspondantes dans un dictionnaire.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2015 • Mohammad Nasiruddin, Andon Tchechmedjiev, Herv{\'e} Blanchon, Didier Schwab
Nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour cr{\'e}er rapidement un syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale (DL) pour une langue L peu dot{\'e}e pourvu que l{'}on dispose d{'}un syst{\`e}me de traduction automatique statistique (TAS) d{'}une langue riche en corpus annot{\'e}s en sens (ici l{'}anglais) vers L. Il est, en effet, plus facile de disposer des ressources n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de TAS que des ressources d{\'e}di{\'e}es n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de DL pour la langue L. Notre m{\'e}thode consiste {\`a} traduire automatiquement un corpus annot{\'e} en sens vers la langue L, puis de cr{\'e}er le syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation pour L par des m{\'e}thodes supervis{\'e}es classiques.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2012 • Andon Tchechmedjiev