@inproceedings{piat-etal-2023-integration,
title = "Int{\'e}gration de connaissances structur{\'e}es par synth{\`e}se de texte sp{\'e}cialis{\'e}",
author = "Piat, Guilhem and
Kirby, Ellington and
Tourille, Julien and
Semmar, Nasredine and
Allauzen, Alexandre and
Essafi, Hassane",
editor = "Servan, Christophe and
Vilnat, Anne",
booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
month = "6",
year = "2023",
address = "Paris, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.21",
pages = "275--284",
abstract = {Les mod{\`e}les de langue de type Transformer peinent {\`a} incorporer les modifications ayant pour but d{'}int{\'e}grer des formats de donn{\'e}es structur{\'e}s non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples o{\`u} cette int{\'e}gration est faite avec succ{\`e}s requi{\`e}rent g{\'e}n{\'e}ralement que le probl{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es soit r{\'e}solu en amont, ou bien l{'}ajout d{'}une quantit{\'e} importante de texte d{'}entra{\^\i}nement, g{\'e}n{\'e}ralement annot{\'e}e. Ces contraintes rendent l{'}exploitation de connaissances structur{\'e}es comme source de donn{\'e}es difficile et parfois m{\^e}me contre-productive. Nous cherchons {\`a} adapter un mod{\`e}le de langage au domaine biom{\'e}dical en l{'}entra{\^\i}nant sur du texte de synth{\`e}se issu d{'}un graphe de connaissances, de mani{\`e}re {\`a} exploiter ces informations dans le cadre d{'}une modalit{\'e} ma{\^\i}tris{\'e}e par le mod{\`e}le de langage.},
language = "French",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="piat-etal-2023-integration">
<titleInfo>
<title>Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Guilhem</namePart>
<namePart type="family">Piat</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Ellington</namePart>
<namePart type="family">Kirby</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Julien</namePart>
<namePart type="family">Tourille</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Nasredine</namePart>
<namePart type="family">Semmar</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Alexandre</namePart>
<namePart type="family">Allauzen</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Hassane</namePart>
<namePart type="family">Essafi</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2023-06</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">French</languageTerm>
<languageTerm type="code" authority="iso639-2b">fre</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux – articles longs</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Christophe</namePart>
<namePart type="family">Servan</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Anne</namePart>
<namePart type="family">Vilnat</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Paris, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>Les modèles de langue de type Transformer peinent à incorporer les modifications ayant pour but d’intégrer des formats de données structurés non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples où cette intégration est faite avec succès requièrent généralement que le problème de désambiguïsation d’entités nommées soit résolu en amont, ou bien l’ajout d’une quantité importante de texte d’entraînement, généralement annotée. Ces contraintes rendent l’exploitation de connaissances structurées comme source de données difficile et parfois même contre-productive. Nous cherchons à adapter un modèle de langage au domaine biomédical en l’entraînant sur du texte de synthèse issu d’un graphe de connaissances, de manière à exploiter ces informations dans le cadre d’une modalité maîtrisée par le modèle de langage.</abstract>
<identifier type="citekey">piat-etal-2023-integration</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.21</url>
</location>
<part>
<date>2023-6</date>
<extent unit="page">
<start>275</start>
<end>284</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé
%A Piat, Guilhem
%A Kirby, Ellington
%A Tourille, Julien
%A Semmar, Nasredine
%A Allauzen, Alexandre
%A Essafi, Hassane
%Y Servan, Christophe
%Y Vilnat, Anne
%S Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux – articles longs
%D 2023
%8 June
%I ATALA
%C Paris, France
%G French
%F piat-etal-2023-integration
%X Les modèles de langue de type Transformer peinent à incorporer les modifications ayant pour but d’intégrer des formats de données structurés non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples où cette intégration est faite avec succès requièrent généralement que le problème de désambiguïsation d’entités nommées soit résolu en amont, ou bien l’ajout d’une quantité importante de texte d’entraînement, généralement annotée. Ces contraintes rendent l’exploitation de connaissances structurées comme source de données difficile et parfois même contre-productive. Nous cherchons à adapter un modèle de langage au domaine biomédical en l’entraînant sur du texte de synthèse issu d’un graphe de connaissances, de manière à exploiter ces informations dans le cadre d’une modalité maîtrisée par le modèle de langage.
%U https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.21
%P 275-284
Markdown (Informal)
[Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.21) (Piat et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)
ACL
- Guilhem Piat, Ellington Kirby, Julien Tourille, Nasredine Semmar, Alexandre Allauzen, and Hassane Essafi. 2023. Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs, pages 275–284, Paris, France. ATALA.