@inproceedings{drame-etal-2020-approche,
title = "Approche supervis{\'e}e de calcul de similarit{\'e} s{\'e}mantique entre paires de phrases (Supervised approach to compute semantic similarity between sentence pairs)",
author = "Dram{\'e}, Khadim and
Sambe, Gorgoumack and
Diop, Ibrahima and
Faty, Lamine",
editor = "Cardon, R{\'e}mi and
Grabar, Natalia and
Grouin, Cyril and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Atelier D{\'E}fi Fouille de Textes",
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year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-deft.5",
pages = "49--54",
abstract = "Ce papier d{\'e}crit les m{\'e}thodes que nous avons d{\'e}velopp{\'e}es pour participer aux t{\^a}ches 1 et 2 de l{'}{\'e}dition 2020 du d{\'e}fi fouille de textes (DEFT 2020). Pour la premi{\`e}re t{\^a}che, qui s{'}int{\'e}resse au calcul de scores de similarit{\'e} s{\'e}mantique entre paires de phrases, sur une {\'e}chelle de 0 {\`a} 5, une approche supervis{\'e}e o{\`u} chaque paire de phrases est repr{\'e}sent{\'e}e par un ensemble d{'}attributs a {\'e}t{\'e} propos{\'e}e. Des algorithmes classiques d{'}apprentissage automatique sont ensuite utilis{\'e}s pour entrainer les mod{\`e}les. Diff{\'e}rentes mesures de similarit{\'e} textuelle sont explor{\'e}es et les plus pertinentes sont combin{\'e}es pour supporter nos m{\'e}thodes. Diff{\'e}rentes combinaisons ont {\'e}t{\'e} test{\'e}es et {\'e}valu{\'e}es sur les donn{\'e}es de test du DEFT 2020. Notre meilleur syst{\`e}me qui s{'}appuie sur un mod{\`e}le Random Forest a obtenu les meilleures performances sur la premi{\`e}re t{\^a}che avec une EDRM de 0,8216.",
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<title>Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases (Supervised approach to compute semantic similarity between sentence pairs)</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes</title>
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<abstract>Ce papier décrit les méthodes que nous avons développées pour participer aux tâches 1 et 2 de l’édition 2020 du défi fouille de textes (DEFT 2020). Pour la première tâche, qui s’intéresse au calcul de scores de similarité sémantique entre paires de phrases, sur une échelle de 0 à 5, une approche supervisée où chaque paire de phrases est représentée par un ensemble d’attributs a été proposée. Des algorithmes classiques d’apprentissage automatique sont ensuite utilisés pour entrainer les modèles. Différentes mesures de similarité textuelle sont explorées et les plus pertinentes sont combinées pour supporter nos méthodes. Différentes combinaisons ont été testées et évaluées sur les données de test du DEFT 2020. Notre meilleur système qui s’appuie sur un modèle Random Forest a obtenu les meilleures performances sur la première tâche avec une EDRM de 0,8216.</abstract>
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%X Ce papier décrit les méthodes que nous avons développées pour participer aux tâches 1 et 2 de l’édition 2020 du défi fouille de textes (DEFT 2020). Pour la première tâche, qui s’intéresse au calcul de scores de similarité sémantique entre paires de phrases, sur une échelle de 0 à 5, une approche supervisée où chaque paire de phrases est représentée par un ensemble d’attributs a été proposée. Des algorithmes classiques d’apprentissage automatique sont ensuite utilisés pour entrainer les modèles. Différentes mesures de similarité textuelle sont explorées et les plus pertinentes sont combinées pour supporter nos méthodes. Différentes combinaisons ont été testées et évaluées sur les données de test du DEFT 2020. Notre meilleur système qui s’appuie sur un modèle Random Forest a obtenu les meilleures performances sur la première tâche avec une EDRM de 0,8216.
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[Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases (Supervised approach to compute semantic similarity between sentence pairs)](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-deft.5) (Dramé et al., JEP/TALN/RECITAL 2020)
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- Khadim Dramé, Gorgoumack Sambe, Ibrahima Diop, and Lamine Faty. 2020. Approche supervisée de calcul de similarité sémantique entre paires de phrases (Supervised approach to compute semantic similarity between sentence pairs). In Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes, pages 49–54, Nancy, France. ATALA et AFCP.