Mathilde Regnault


2022

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BERTrade: Using Contextual Embeddings to Parse Old French
Loïc Grobol | Mathilde Regnault | Pedro Ortiz Suarez | Benoît Sagot | Laurent Romary | Benoit Crabbé
Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference

The successes of contextual word embeddings learned by training large-scale language models, while remarkable, have mostly occurred for languages where significant amounts of raw texts are available and where annotated data in downstream tasks have a relatively regular spelling. Conversely, it is not yet completely clear if these models are also well suited for lesser-resourced and more irregular languages. We study the case of Old French, which is in the interesting position of having relatively limited amount of available raw text, but enough annotated resources to assess the relevance of contextual word embedding models for downstream NLP tasks. In particular, we use POS-tagging and dependency parsing to evaluate the quality of such models in a large array of configurations, including models trained from scratch from small amounts of raw text and models pre-trained on other languages but fine-tuned on Medieval French data.

2019

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Adaptation d’une métagrammaire du français contemporain au français médiéval (Adapting an existing metagrammar for Contemporary French to Medieval French)
Mathilde Regnault
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL

Le français médiéval se caractérise par une importante variabilité langagière. Nous cherchons à étendre un corpus d’ancien français annoté en syntaxe de dépendance avec de nouveaux textes de cette période et de moyen français. Pour cela, nous voulons adapter des outils existants et non entraîner un parser avec des données annotées. Dans cet article, nous présentons un état de l’art pour ce projet et notre démarche : adapter FRMG (French Metagrammar) à des états de langue antérieurs.

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Challenges of language change and variation: towards an extended treebank of Medieval French
Mathilde Regnault | Sophie Prévost | Eric Villemonte de la Clergerie
Proceedings of the 18th International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories (TLT, SyntaxFest 2019)

2017

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Vers l’annotation par le jeu de corpus (plus) complexes : le cas de la langue de spécialité (Towards (more) complex corpora annotation using a game with a purpose : the case of scientific language)
Karën Fort | Bruno Guillaume | Nicolas Lefebvre | Laura Ramírez | Mathilde Regnault | Mary Collins | Oksana Gavrilova | Tanti Kristanti
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts

Nous avons précédemment montré qu’il est possible de faire produire des annotations syntaxiques de qualité par des participants à un jeu ayant un but. Nous présentons ici les résultats d’une expérience visant à évaluer leur production sur un corpus plus complexe, en langue de spécialité, en l’occurrence un corpus de textes scientifiques sur l’ADN. Nous déterminons précisément la complexité de ce corpus, puis nous évaluons les annotations en syntaxe de dépendances produites par les joueurs par rapport à une référence mise au point par des experts du domaine.