Approche de génération de réponse à base de transformers (Transformer based approach for answer generation)

Imen Akermi, Johannes Heinecke, Frédéric Herledan


Abstract
Cet article présente une approche non-supervisée basée sur les modèles Transformer pour la génération du langage naturel dans le cadre des systèmes de question-réponse. Cette approche permettrait de remédier à la problématique de génération de réponse trop courte ou trop longue sans avoir recours à des données annotées. Cette approche montre des résultats prometteurs pour l’anglais et le français.
Anthology ID:
2020.jeptalnrecital-taln.1
Volume:
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). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles
Month:
6
Year:
2020
Address:
Nancy, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA et AFCP
Note:
Pages:
2–11
Language:
French
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2020.jeptalnrecital-taln.1
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2020.jeptalnrecital-taln.1.pdf