Une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue.
Actes de 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) (JEP-TALN'2024), Toulouse (France)
Actes du Défi Fouille de Textes@TALN 2024
Adrien Bazoge, Labrak Yanis, Richard Dufour, Benoit Favre, Mickael Rouvier
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Tâches et systèmes de sélection automatique de réponses à des QCM dans le domaine médical : Présentation de la campagne DEFT 2024
Ahmed Moubtahij, Charles-William Cummings, Azur Handan, Edith Galy, Eric Charton
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Participation du CRIM à DEFT 2024 : Utilisation de petits modèles de Langue pour des QCMs dans le domaine médical
Solène Delourme, Adam Remaki, Christel Gérardin, Pascal Vaillant, Xavier Tannier, Brigitte Seroussi, Akram Redjdal
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LIMICS@DEFT’24 : Un mini-LLM peut-il tricher aux QCM de pharmacie en fouillant dans Wikipédia et NACHOS ?
Théo Charlot, Elisabeth Sisarith, Nicolas Stucky, Rémi Ilango, Nicolas Gouget, Hreshvik Sewraj, Xavier Pillet
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DÉfi Fouille de Texte 2024
Tom Rousseau, Marceau Hernandez, Iglika Stoupak, Angelo Mendoca-Manhoso, Andrea Blivet, Chang Liu, Toufik Boubehziz, Corina Chutaux, Gaël Guibon, Gaël Lejeune, Luce Lefeuvre
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Trois méthodes Sorbonne et SNCF pour la résolution de QCM (DEFT2024)
Elias Okat, Hugo Brochelard, Aghilas Sini, Valérie Renault, Nathalie Camelin
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Flan-T5 avec ou sans contexte, telle est la question à choix multiples