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Participation d’EDF R&D à DEFT 2021 (EDF R&D Participation to DEFT 2021)
Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2021.
Evaluating Tokenizers Impact on OOVs Representation with Transformers Models
Our experiments have led to exciting findings that showed: (1) It is easier to improve the representation of new words (A and B) than it is for words that already exist in the vocabulary of the Transformer models (C), (2) To ameliorate the representation of OOVs, the most effective method relies on adding external morpho-syntactic context rather than improving the semantic understanding of the words directly (fine-tuning) and (3) We cannot foresee the impact of minor misspellings in words because similar misspellings have different impacts on their representation.
Etude des stéréotypes genrés dans le théâtre français du XVIe au XIXe siècle à travers des plongements lexicaux (Studying gender stereotypes in French theater from XVIth to XIXth century through the use of lexical embeddings )
Dans cet article, nous étudions les stéréotypes de genre qui existent dans des modèles Word2Vec.
Participation d’EDF R&D à DEFT 2022 (EDF R&D Participation to DEFT 2022)
Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2022.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2020 (This paper describes the participation of EDF R\&D at DEFT 2020 evaluation campaign)
Ce papier d{\'e}crit la participation d{'}EDF R{\&}D {\`a} la campagne d{'}{\'e}valuation DEFT 2020.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2019 : des vecteurs et des r\`egles ! (EDF R\&D submission to DEFT 2019 )
Les m{\'e}thodes propos{\'e}es sont facilement transposables {\`a} d{'}autres t{\^a}ches d{'}indexation et de d{\'e}tection de similarit{\'e} qui peuvent int{\'e}resser plusieurs entit{\'e}s du groupe EDF.
Participation d'EDF R\&D \`a DEFT 2018 (Here the title in English)
Aucune donn{\'e}e suppl{\'e}mentaire, autre que les donn{\'e}es d{'}apprentissage, n{'}a {\'e}t{\'e} utilis{\'e}e. Notre {\'e}quipe obtient des r{\'e}sultats tr{\`e}s corrects et se classe 1{\`e}re {\'e}quipe non acad{\'e}mique.
CuriosiText : application web d'aide au peuplement d'ontologies m\'etiers comme ressources lexicales bas\'ee sur Word2Vec (CuriosiText: a web application based on Word2Vec helping with the population of ontologies (serving as lexical resources))
Suite {\`a} la mise en place d{'}une cha{\^\i}ne traitement destin{\'e}e {\`a} extraire automatiquement des actions de maintenance r{\'e}alis{\'e}es sur des composants dans des comptes rendus, nous avons cherch{\'e} {\`a} constituer des ressources lexicales {\`a} partir de textes souvent mal normalis{\'e}s sur le plan linguistique.
