@inproceedings{boros-etal-2022-limportance,
title = "L{'}importance des entit{\'e}s pour la t{\^a}che de d{\'e}tection d{'}{\'e}v{\'e}nements en tant que syst{\`e}me de question-r{\'e}ponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering)",
author = "Boros, Emanuela and
Moreno, Jose and
Doucet, Antoine",
editor = "Est{\`e}ve, Yannick and
Jim{\'e}nez, Tania and
Parcollet, Titouan and
Zanon Boito, Marcely",
booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2022",
address = "Avignon, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.37",
pages = "374--383",
abstract = "Dans cet article, nous abordons un paradigme r{\'e}cent et peu {\'e}tudi{\'e} pour la t{\^a}che de d{\'e}tection d{'}{\'e}v{\'e}nements en la pr{\'e}sentant comme un probl{\`e}me de question-r{\'e}ponse avec possibilit{\'e} de r{\'e}ponses multiples et le support d{'}entit{\'e}s. La t{\^a}che d{'}extraction des d{\'e}clencheurs d{'}{\'e}v{\'e}nements est ainsi transform{\'e}e en une t{\^a}che d{'}identification des intervalles de r{\'e}ponse {\`a} partir d{'}un contexte, tout en se concentrant {\'e}galement sur les entit{\'e}s environnantes. L{'}architecture est bas{\'e}e sur un mod{\`e}le de langage pr{\'e}-entra{\^\i}n{\'e} et finement ajust{\'e}, o{\`u} le contexte d{'}entr{\'e}e est augment{\'e} d{'}entit{\'e}s marqu{\'e}es {\`a} diff{\'e}rents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs r{\^o}les d{'}arguments. Nos exp{\'e}riences sur le corpus ACE 2005 d{\'e}montrent que le mod{\`e}le propos{\'e} exploite correctement les informations sur les entit{\'e}s dans le cadre de la d{\'e}tection des {\'e}v{\'e}nements et qu{'}il constitue une solution viable pour cette t{\^a}che. De plus, nous d{\'e}montrons que notre m{\'e}thode, avec diff{\'e}rents marqueurs d{'}entit{\'e}s, est particuli{\`e}rement capable d{'}extraire des types d{'}{\'e}v{\'e}nements non vus dans des contextes d{'}apprentissage en peu de coups.",
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<title>L’importance des entités pour la tâche de détection d’événements en tant que système de question-réponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering)</title>
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<title>Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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<abstract>Dans cet article, nous abordons un paradigme récent et peu étudié pour la tâche de détection d’événements en la présentant comme un problème de question-réponse avec possibilité de réponses multiples et le support d’entités. La tâche d’extraction des déclencheurs d’événements est ainsi transformée en une tâche d’identification des intervalles de réponse à partir d’un contexte, tout en se concentrant également sur les entités environnantes. L’architecture est basée sur un modèle de langage pré-entraîné et finement ajusté, où le contexte d’entrée est augmenté d’entités marquées à différents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs rôles d’arguments. Nos expériences sur le corpus ACE 2005 démontrent que le modèle proposé exploite correctement les informations sur les entités dans le cadre de la détection des événements et qu’il constitue une solution viable pour cette tâche. De plus, nous démontrons que notre méthode, avec différents marqueurs d’entités, est particulièrement capable d’extraire des types d’événements non vus dans des contextes d’apprentissage en peu de coups.</abstract>
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%X Dans cet article, nous abordons un paradigme récent et peu étudié pour la tâche de détection d’événements en la présentant comme un problème de question-réponse avec possibilité de réponses multiples et le support d’entités. La tâche d’extraction des déclencheurs d’événements est ainsi transformée en une tâche d’identification des intervalles de réponse à partir d’un contexte, tout en se concentrant également sur les entités environnantes. L’architecture est basée sur un modèle de langage pré-entraîné et finement ajusté, où le contexte d’entrée est augmenté d’entités marquées à différents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs rôles d’arguments. Nos expériences sur le corpus ACE 2005 démontrent que le modèle proposé exploite correctement les informations sur les entités dans le cadre de la détection des événements et qu’il constitue une solution viable pour cette tâche. De plus, nous démontrons que notre méthode, avec différents marqueurs d’entités, est particulièrement capable d’extraire des types d’événements non vus dans des contextes d’apprentissage en peu de coups.
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Markdown (Informal)
[L’importance des entités pour la tâche de détection d’événements en tant que système de question-réponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering)](https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.37) (Boros et al., JEP/TALN/RECITAL 2022)
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