@inproceedings{Antoine-Auguste-Bechet-Damnati:TALN:2022,
    author = "Antoine, Elie and Auguste, Jeremy and Bechet, Frederic and Damnati, G\'eraldine",
    title = "G\'en\'eration de question \`a partir d'analyse s\'emantique pour l'adaptation non supervis\'ee de mod\`eles de compr\'ehension de documents",
    booktitle = "Actes de la 29e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf\'erence principale / Travaux originaux",
    month = "6",
    year = "2022",
    address = "Avignon, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "103-114",
    note = "Question generation from semantic analysis for unsupervised adaptation of document understanding models",
    abstract = "La g\'en\'eration automatique de questions \`a partir de textes peut permettre d'obtenir des corpus d'apprentissage pour des mod\`eles de compr\'ehension de documents de type question/r\'eponse sur des textes. Si cette t\^ache de g\'en\'eration est d\'esormais appr\'ehend\'ee par des mod\`eles de type s\'equence-\`as\'equence bas\'es sur de grands mod\`eles de langage pr\'e-entra{\^\i}n\'es, le choix des segments r\'eponses \`a partir desquels seront g\'en\'er\'ees les questions est l'un des principaux aspects diff\'erenciant les m\'ethodes de g\'en\'eration de corpus de question/r\'eponse. Nous proposons dans cette \'etude d'exploiter l'analyse s\'emantique de textes pour s\'electionner des r\'eponses plausibles et enrichir le processus de g\'en\'eration par des traits s\'emantiques g\'en\'eriques. Les questions g\'en\'er\'ees sont \'evalu\'ees dans leur capacit\'e \`a \^etre utilis\'ees pour entra{\^\i}ner un mod\`ele de question-r\'eponse sur un nouveau corpus d'archives num\'eris\'ees.",
    keywords = "G\'en\'eration de questions, Compr\'ehension de documents, Question/R\'eponse, Huma-  nit\'es num\'eriques.",
    url = "http://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2022/3999.pdf"
}