EDF R&D Participation to DEFT 2022

Participation d’EDF R&D à DEFT 2022

Philippe Suignard (1) , Xiaomin Huang (1) , Meryl Bothua (1)

1 EDF Labs

Ce papier présente la participation d’EDF R&D à la campagne d’évaluation DEFT 2022. Notre équipe a participé aux deux tâches proposées, l’une sur la prédiction automatique de la note d’un étudiant.e pour sa réponse à une question, d'après une référence existante, la seconde, nouvelle, qui était une tâche de prédiction itérative des notes. Notre équipe s’est classée 1ère sur la première tâche et a été la seule contributrice sur la seconde. Le corpus se composait d'énoncés en informatique avec la correction de l'enseignant et les réponses des étudiant.e.s par question.

Mots clés: détection de similarité sémantique; SentenceTransformer; Apprentissage Actif; Soft cardinalité; détection de similarité sémantique

Domaines: Informatique et langage [cs.CL]

Philippe Suignard, Xiaomin Huang, Meryl Bothua. Participation d’EDF R&D à DEFT 2022. Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT), Jun 2022, Avignon, France. pp.45-54. ⟨hal-03705876⟩