\'Evaluation syst\'ematique d'une m\'ethode commune de g\'en\'eration (Systematic evaluation of a common generation method)
Avec l{'}augmentation de l{'}utilisation du traitement automatique des langues arrivent plusieurs probl{\e}mes dont l{'}absence de donn{\'e}es dans les nouveaux domaines. Certaines approches d{'}apprentissage tel que l{'}apprentissage zero-shot ou par transfert tentent de r{\'e}soudre ces probl{\e}mes. Une solution id{\'e}ale serait de g{\'e}n{\'e}rer des donn{\'e}es annot{\'e}es {\a} partir de bases de connaissances des domaines d{'}int{\'e}r{\^e}t. Le but de notre travail est d{'}{\'e}valuer une m{\'e}thode de g{\'e}n{\'e}ration simple et de trouver les crit{\e}res permettant de la mettre en oeuvre correctement. Pour cela, nous comparons les performances d{'}un mod{\e}le obtenu sur des t{\^a}ches d{'}annotation quand il est entra{\^\i}n{\'e} sur des donn{\'e}es r{\'e}elles ou sur des donn{\'e}es g{\'e}n{\'e}r{\'e}es. Gr{\^a}ce aux r{\'e}sultats obtenus et {\a} des analyses effectu{\'e}es sur les donn{\'e}es, nous avons pu d{\'e}terminer des bonnes pratiques d{'}utilisation de cette m{\'e}thode de g{\'e}n{\'e}ration sur la t{\^a}che d{'}annotation.
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