Jean-Christophe Mensonides


2020

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Detection of Reading Absorption in User-Generated Book Reviews: Resources Creation and Evaluation
Piroska Lendvai | Sándor Darányi | Christian Geng | Moniek Kuijpers | Oier Lopez de Lacalle | Jean-Christophe Mensonides | Simone Rebora | Uwe Reichel
Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference

To detect how and when readers are experiencing engagement with a literary work, we bring together empirical literary studies and language technology via focusing on the affective state of absorption. The goal of our resource development is to enable the detection of different levels of reading absorption in millions of user-generated reviews hosted on social reading platforms. We present a corpus of social book reviews in English that we annotated with reading absorption categories. Based on these data, we performed supervised, sentence level, binary classification of the explicit presence vs. absence of the mental state of absorption. We compared the performances of classical machine learners where features comprised sentence representations obtained from a pretrained embedding model (Universal Sentence Encoder) vs. neural classifiers in which sentence embedding vector representations are adapted or fine-tuned while training for the absorption recognition task. We discuss the challenges in creating the labeled data as well as the possibilities for releasing a benchmark corpus.

2019

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fi Fouille de Textes 2019 : indexation par extraction et appariement textuel (DEFT 2019 : extraction-based document indexing and textual document similarity matching )
Jean-Christophe Mensonides | Pierre-Antoine Jean | Andon Tchechmedjiev | Sébastien Harispe
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)

Cet article présente la contribution de l’équipe du Laboratoire de Génie Informatique et d’Ingénierie de Production (LGI2P) d’IMT Mines Alès au DÉfi Fouille de Textes (DEFT) 2019. Il détaille en particulier deux approches proposées pour les tâches liées à (1) l’indexation et à (2) la similarité de documents. Ces méthodes reposent sur des techniques robustes et éprouvées du domaine de la Recherche d’Information et du Traitement Automatique du Langage Naturel, qui ont été adaptées à la nature spécifique du corpus (biomédical/clinique) et couplées à des mécanismes développés pour répondre aux spécificités des tâches traitées. Pour la tâche 1, nous proposons une méthode d’indexation par extraction appliquée sur une version normalisée du corpus (MAP de 0,48 à l’évaluation) ; les spécificités de la phase de normalisation seront en particulier détaillées. Pour la tâche 2, au-delà de la présentation de l’approche proposée basée sur l’évaluation de similarités sur des représentations de documents (score de 0,91 à l’évaluation), nous proposons une étude comparative de l’impact des choix de la distance et de la manière de représenter les textes sur la performance de l’approche.

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Automatic Detection and Classification of Argument Components using Multi-task Deep Neural Network
Jean-Christophe Mensonides | Sébastien Harispe | Jacky Montmain | Véronique Thireau
Proceedings of the 3rd International Conference on Natural Language and Speech Processing