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Participation de Berger-Levrault (BL.Research) à DEFT 2021 : de l’apprentissage des seuils de validation à la classification multi-labels de documents (Berger-Levrault (BL)
Cet article présente notre participation à l’édition 2021 du DÉfi Fouille de Textes (DEFT) et plus précisément à la première tâche liée à l’identification du profil clinique du patient.
BL.Research at SemEval-2022 Task 8: Using various Semantic Information to evaluate document-level Semantic Textual Similarity
This paper presents our system for document-level semantic textual similarity (STS) evaluation at SemEval-2022 Task 8: “Multilingual News Article Similarity”.
Extraction automatique de relations sémantiques d’hyperonymie et d’hyponymie dans un corpus métier (Automatic extraction of hypernym and hyponym relations in a professional corpus)
Nous comparons les résultats obtenus grâce à un jeu de données construit à partir de relations d’hyperonymie tirées d’un réseau lexico-sémantique français que nous inversons pour obtenir les relations d’hyponymie.
BL.Research at SemEval-2022 Task 1: Deep networks for Reverse Dictionary using embeddings and LSTM autoencoders
This paper describes our two deep learning systems that competed at SemEval-2022 Task 1 “CODWOE: Comparing Dictionaries and WOrd Embeddings”.
Extraction de th\`emes d'un corpus de demandes de support pour un logiciel de relation citoyen (Topic extraction from a corpus of support requests for citizen relations software)
Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} l{'}extraction de th{\`e}mes (topics) {\`a} partir de commentaires textuels provenant des demandes de support de l{'}{\'e}diteur de logiciel Berger-Levrault.
D\'esambigu\"\isation lexicale \`a base de connaissances par s\'election distributionnelle et traits s\'emantiques
Le taux d{'}exactitude obtenu est de 78{\%} sur l{'}ensemble des noms et des verbes choisis pour l{'}{\'e}valuation.
