Search Results for author: Andon Tchechmedjiev

Found 13 papers, 2 papers with code

Can Knowledge Graph Embeddings Tell Us What Fact-checked Claims Are About?

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.

Fact Checking Knowledge Graph Embeddings +1

Motion2Language, unsupervised learning of synchronized semantic motion segmentation

1 code implementation16 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.

Motion Captioning Motion Segmentation +2

Guided Attention for Interpretable Motion Captioning

1 code implementation11 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.

Motion Captioning

D\'Efi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching )

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.

SENTER

Comparison of Global Algorithms in Word Sense Disambiguation

no code implementations7 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.

Word Sense Disambiguation

Extension lexicale de d\'efinitions gr\^ace \`a des corpus annot\'es en sens (Lexical Expansion of definitions based on sense-annotated corpus )

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.

Cr\'eation rapide et efficace d'un syst\`eme de d\'esambigu\"\isation lexicale pour une langue peu dot\'ee

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.

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