Semanlink - Paris NLP meetup

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Information Retrieval for HR (2018)

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2020-02-14 About

Siamese CNN for job–candidate matching (slides)

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Paris NLP Season 4 Meetup #3 – Paris NLP (2020)

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2020-01-23 About

Language and Perception in Deep Learning - Florian Strub DeepMind, Univ. Lille, Inria

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2019-10-07 About

Paris NLP Season 4 Meetup #1 at Algolia

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2019-10-07 About

Paris NLP Season 3 Meetup #3 at Doctrine – Paris NLP

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Paris NLP meetup

Trois présentations :

- une première décrivant l'utilisation de données textuelles dans le cadre de la conception d'une opération marketing (définition de l'orientation à donner à l'image d'une marque). Les techniques NLP utilisées sont simples, mais leur utilisation comme outil pour aider les créatifs du marketing est originale.

- une deuxième dans le domaine juridique, très intéressante en termes de techniques mises en oeuvre. L'application vise à la valorisation de bases de contrats (un corpus de textes, sur lequel on souhaite effectuer des recherches complexes), en s'appuyant à la fois sur les techniques récentes de représentation de textes, et sur un knowledge graph (ontologie de termes juridiques). Pour ce qui est de le représentation de textes, ils utilisent Google BERT. Ce que permet BERT, c'est une forme de transfert d'apprentissage : BERT est un réseau de neurones profond entrainé de façon non supervisée, par et chez Google, sur une énorme quantité de textes, de façon à emmagasiner une connaissance sur une langue ("pre-trained language model"). Ces données (c'est à dire ce réseau pré-entrainé) sont mises à disposition par Google. Chacun peut ainsi affiner l'entrainement du réseau sur son propre corpus de textes, et ses propres données labellisées concernant le problème qu'il souhaite effectivement résoudre (par exemple, dans le cas juridique, la reconnaissance d'entités dans les contrats).

Le speaker rapporte des résultats sensiblement améliorés par rapport à ce qu'ils obtenaient auparavant en ce qui concerne la qualité de la représentation de phrases, et des problèmes de type classification de phrases ou reconnaissance d'entités (il note que la représentation de textes longs reste un problème ouvert). Les temps d'entrainement de BERT sur leur problème ne sont pas exorbitants (il parle de quelques heures de GPU, pas de jours ou de semaines de TPU comme pour l'entrainement initial).

- le dernier speaker quant à lui a présenté deux papiers de recherche, justement sur les techniques au cœur de BERT ("Transformer architecture").

2019-01-29 About

Romain Vial (Hyperlex) at Paris NLP meetup, slides

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