1 code implementation • ACL (MetaNLP) 2021 • Gaël Guibon, Matthieu Labeau, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, Chloé Clavel
In this paper, we place ourselves in a classification scenario in which the target classes and data type are not accessible during training.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2022 • Vanessa Gaudray Bouju, Margot Guettier, Gwennola Lerus, Gaël Guibon, Matthieu Labeau, Luce Lefeuvre
Cet article présente l’approche de l’équipe TGV lors de sa participation à la tâche de base de DEFT 2022, dont l’objectif était de prédire automatiquement les notes obtenues par des étudiants sur la base de leurs réponses à des questionnaires.
no code implementations • JEP/TALN/RECITAL 2021 • Gaël Guibon, Matthieu Labeau, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, Chloé Clavel
Dans cet article nous reproduisons un scénario d’apprentissage selon lequel les données cibles ne sont pas accessibles et seules des données connexes le sont.
no code implementations • LREC 2022 • Gaël Guibon, Luce Lefeuvre, Matthieu Labeau, Chloé Clavel
We also present our first usage of EZCAT along with our annotation schema we used to annotate confidential customer service conversations.
no code implementations • 17 Apr 2024 • Barbara Gendron, Gaël Guibon
Using metric learning through a Siamese Network architecture, we achieve 57. 71 in macro F1 score for emotion classification in conversation on DailyDialog dataset, which outperforms the related work.
Emotion Classification Emotion Recognition in Conversation +1
1 code implementation • EMNLP 2021 • Gaël Guibon, Matthieu Labeau, Hélène Flamein, Luce Lefeuvre, Chloé Clavel
We test this method on two datasets with different languages: daily conversations in English and customer service chat conversations in French.
Emotion Classification Emotion Recognition in Conversation +1