@inproceedings{Akermi-Heinecke-Herledan:TALN:2020,
    author = "Akermi, Imen and Heinecke, Johannes and Herledan, Fr\'ed\'eric",
    title = "Approche de g\'en\'eration de r\'eponse \`a base de transformers",
    booktitle = "Actes de la Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles (Articles longs)",
    month = "6",
    year = "2020",
    address = "Nancy, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "2-11",
    note = "Transformer based approach for answer generation",
    abstract = "Cet article pr\'esente une approche non-supervis\'ee bas\'ee sur les mod\`eles Transformer pour la g\'en\'eration du langage naturel dans le cadre des syst\`emes de question-r\'eponse. Cette approche permettrait de rem\'edier \`a la probl\'ematique de g\'en\'eration de r\'eponse trop courte ou trop longue sans avoir recours \`a des donn\'ees annot\'ees. Cette approche montre des r\'esultats prometteurs pour l'anglais et le fran\c{c}ais.",
    keywords = "syst\`emes de question-r\'eponse, g\'en\'eration du langage naturel, analyse de d\'ependance.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2020/77.pdf"
}