Catégorie d'actualités : Distinctions

L'article Did the Cat Drink the Coffee? Challenging Transformers with Generalized Event Knowledge de Paolo Pedinotti, Giulia Rambelli (LPL), Emmanuele Chersoni, Enrico Santus, Alessandro Lenci et Philippe Blache (LPL) a reçu le prix du meilleur article de la Conférence *SEM 2021. La 10e conférence sur la sémantique lexicale et computationnelle se tiendra les 5 et 6 août. Toutes nos félicitations!

Plus d’infos :
*SEM 2021 Conference
Article sur Youtube

Giulia Rambelli, doctorante au LPL sous la direction de Philippe Blache et de Alessandro Lenci (Pisa), vient d’obtenir le « Best Paper Award » pour l’article scientifique intitulé « Comparing Probabilistic, Distributional and Transformer-Based Models on Logical Metonymy Interpretation » dont elle est première auteure, aux côtés de P. Blache, E. Chersoni, A. Lenci et C.-R. Huang.

Le prix a été remis vendredi dernier à l’occasion de la conférence AACL-IJCNLP qui s’est tenue en ligne du 4 au 7 décembre (Suzhou, Chine). Félicitations, Giulia !

Résumé en français :

Comparaison de modèles probabilistes, de modèles de distribution et de modèles basés sur des transformers pour l'interprétation de la métonymie logique
En linguistique et en sciences cognitives, les métonymies logiques sont définies comme des conflits de types entre un verbe sélectionnant un événement et un nom  désignant une entité (par exemple, "l'éditeur a terminé l'article"). Les métonymies sont généralement interprétées en déduisant un événement caché (par exemple, la lecture) sur la base d'indices contextuels. Cet article aborde le problème de l'interprétation de la métonymie logique (c'est-à-dire la récupération de l'événement caché) par des méthodes de calcul. Nous comparons différents types de modèles, y compris les modèles probabilistes et les modèles de distribution précédemment introduits dans la littérature sur le sujet. Pour la première fois, nous avons également testé sur cette tâche certains des récents modèles basés sur des transformers, tels que BERT, RoBERTa, XLNet et GPT-2. Nos résultats montrent un scénario complexe, dans lequel les meilleurs modèles basés sur les transformers et certains modèles de distribution traditionnels ont des performances très similaires. Cependant, les faibles performances de certains jeux de données de test suggèrent que la métonymie logique reste un phénomène difficile pour la modélisation informatique.

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Mise à jour 3 février 2021

Distinction de Giulia Rambelli mise en avant dans la Lettre d’AMU

Dans son dernier numéro de la Lettre d’AMU, Aix-Marseille Université a consacré une brève à Giulia Rambelli, doctorante au LPL, et la distinction reçue à l’occasion de la conférence AACL-IJCNLP en décembre dernier.

Lien vers la brève :  http://url.univ-amu.fr/lettreamu_janvier21_n85 (p. 23)

Voir article sur www.lpl-aix.fr : Best Paper Award : Giulia Rambelli, doctorante au LPL - Laboratoire Parole et Langage (lpl-aix.fr)