@inproceedings{Cao-Bechet-Marteau:CORIA-TALN:2023,
    author = "Cao, Danrun and B\'echet, Nicolat and Marteau, Pierre-Fran\c{c}ois",
    title = "\'Etude comparative des plongements lexicaux pour l'extraction d'entit\'es nomm\'ees en fran\c{c}ais",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 1 : travaux de recherche originaux - articles longs",
    month = "6",
    year = "2023",
    address = "Paris, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "94-104",
    note = "",
    abstract = "Dans ce papier nous pr\'esentons une \'etude comparative des m\'ethodes de plongements lexicaux pour le fran\c{c}ais sur la t\^ache de Reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees (REN). L'objectif est de comparer la performance de chaque m\'ethode sur la m\^eme t\^ache et sous les m\^emes conditions de travail. Nous utilisons comme corpus d'\'etude la proportion fran\c{c}aise du corpus WikiNER. Il s'agit d'un corpus de 3,5 millions tokens avec 4 types d'entit\'es. 10 types de plongements lexicaux sont \'etudi\'es, y compris les plongements non-contextuels, des contextuels et \'eventuellement ceux \`a base de transformer. Pour chaque plongement, nous entra{\^\i}nons un BiLSTM-CRF comme classifieur. Pour les mod\`eles \`a base de transformer, nous comparons \'egalement leur performance sous un autre cas d'usage: fine-tuning.",
    keywords = "Plongements lexicaux, Reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees, \'etat de l'art",
    url = "459713.pdf"
}