@inproceedings{Rousseau-Hernandez-Stoupak-Mendoca-Manhoso-Blivet-Liu-Boubehziz-Chutaux-Guibon-Lejeune-Lefeuvre:JEP-TALN:2024,
    author = {Rousseau, Tom and Hernandez, Marceau and Stoupak, Iglika and Mendoca-Manhoso, Angelo and Blivet, Andrea and Liu, Chang and Boubehziz, Toufik and Chutaux, Corina and Guibon, Ga\"el and Lejeune, Ga\"el and Lefeuvre, Luce},
    title = "Trois m\'ethodes Sorbonne et SNCF pour la r\'esolution de QCM (DEFT2024)",
    booktitle = "Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. Actes du D\'efi Fouille de Textes@TALN 2024",
    month = "7",
    year = "2024",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "47-57",
    note = "",
    abstract = "Cet article d\'ecrit la participation de l'\'equipe Sorbonne-SNCF au D\'efi Fouille de Textes 2024, se concentrant sur la correction automatique de QCM en langue fran\c{c}aise. Le corpus, constitu\'e de questions de pharmacologie, a \'et\'e reformul\'e en assertions. Nous avons employ\'e des techniques avanc\'ees de traitement du langage naturel pour traiter les r\'eponses. Trois approches principales, Nachos\\_LLM, TTGV\\_byfusion, et TTGV\\_ollama\\_multilabel, sont pr\'esent\'ees avec des scores EMR respectifs de 2.94, 4.19 et 1.68. Les r\'esultats obtenus montrent des niveaux de pr\'ecision diff\'erents, en soulignant les limites des approches multi-\'etiquettes. Des suggestions d'am\'elioration incluent l'ajustement des mod\`eles de langage et des crit\`eres de classification.",
    keywords = "QCM, assertions, plongements, similarit\'e, n-grammes, Grand Mod\`ele de Langue",
    url = "https://talnarchives.atala.org/ateliers/2024/DEFT/5.pdf"
}