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        <title>Ré-entraîner ou entraîner soi-même ? Stratégies de pré-entraînement de BERT en domaine médical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain )</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). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL</title>
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    <abstract>Les modèles BERT employés en domaine spécialisé semblent tous découler d’une stratégie assez simple : utiliser le modèle BERT originel comme initialisation puis poursuivre l’entraînement de celuici sur un corpus spécialisé. Il est clair que cette approche aboutit à des modèles plutôt performants (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). Cependant, il paraît raisonnable de penser qu’entraîner un modèle directement sur un corpus spécialisé, en employant un vocabulaire spécialisé, puisse aboutir à des plongements mieux adaptés au domaine et donc faire progresser les performances. Afin de tester cette hypothèse, nous entraînons des modèles BERT à partir de zéro en testant différentes configurations mêlant corpus généraux et corpus médicaux et biomédicaux. Sur la base d’évaluations menées sur quatre tâches différentes, nous constatons que le corpus de départ influence peu la performance d’un modèle BERT lorsque celui-ci est ré-entraîné sur un corpus médical.</abstract>
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        <date>2020-6</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Ré-entraîner ou entraîner soi-même ? Stratégies de pré-entraînement de BERT en domaine médical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain )
%A El Boukkouri, Hicham
%Y Benzitoun, Christophe
%Y Braud, Chloé
%Y Huber, Laurine
%Y Langlois, David
%Y Ouni, Slim
%Y Pogodalla, Sylvain
%Y Schneider, Stéphane
%S 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 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL
%D 2020
%8 June
%I ATALA et AFCP
%C Nancy, France
%G French
%F el-boukkouri-2020-entrainer
%X Les modèles BERT employés en domaine spécialisé semblent tous découler d’une stratégie assez simple : utiliser le modèle BERT originel comme initialisation puis poursuivre l’entraînement de celuici sur un corpus spécialisé. Il est clair que cette approche aboutit à des modèles plutôt performants (e.g. BioBERT (Lee et al., 2020), SciBERT (Beltagy et al., 2019), BlueBERT (Peng et al., 2019)). Cependant, il paraît raisonnable de penser qu’entraîner un modèle directement sur un corpus spécialisé, en employant un vocabulaire spécialisé, puisse aboutir à des plongements mieux adaptés au domaine et donc faire progresser les performances. Afin de tester cette hypothèse, nous entraînons des modèles BERT à partir de zéro en testant différentes configurations mêlant corpus généraux et corpus médicaux et biomédicaux. Sur la base d’évaluations menées sur quatre tâches différentes, nous constatons que le corpus de départ influence peu la performance d’un modèle BERT lorsque celui-ci est ré-entraîné sur un corpus médical.
%U https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.3
%P 29-42

Markdown (Informal)

[Ré-entraîner ou entraîner soi-même ? Stratégies de pré-entraînement de BERT en domaine médical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain )](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.3) (El Boukkouri, JEP/TALN/RECITAL 2020)

• Ré-entraîner ou entraîner soi-même ? Stratégies de pré-entraînement de BERT en domaine médical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain ) (El Boukkouri, JEP/TALN/RECITAL 2020)

ACL

• Hicham El Boukkouri. 2020. Ré-entraîner ou entraîner soi-même ? Stratégies de pré-entraînement de BERT en domaine médical (Re-train or train from scratch ? Pre-training strategies for BERT in the medical domain ). 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). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL, pages 29–42, Nancy, France. ATALA et AFCP.