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        <title>PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée</title>
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        <dateIssued>2023-06</dateIssued>
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            <title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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    <abstract>L’extraction de relations non-supervisée vise à identifier les relations qui lient les entités dans un texte sans utiliser de données annotées pendant l’entraînement. Cette tâche est utile en monde ouvert, où les types de relations et leur nombre sont inconnus. Bien que des modèles récents obtiennent des résultats prometteurs, ils dépendent fortement d’hyper-paramètres dont l’ajustement nécessite des données annotées, signifiant que ces modèles ne sont pas complètement non-supervisés.Pour résoudre ce problème, nous proposons PromptORE, à notre connaissance le premier modèle d’extraction de relations non-supervisé qui ne nécessite pas d’ajuster d’hyper-paramètre. Pour cela, nous adaptons le principe du prompt-tuning pour fonctionner sans supervision. Les résultats montrent que PromptORE surpasse largement les méthodes à l’état de l’art, avec un gain relatif de 20-40% en B3, V-measure et ARI.Le code source est accessible.</abstract>
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        <date>2023-6</date>
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%0 Conference Proceedings
%T PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée
%A Genest, Pierre-Yves
%A Portier, Pierre-Edouard
%A Egyed-Zsigmond, Előd
%A Goix, Laurent-Walter
%Y Servan, Christophe
%Y Vilnat, Anne
%S Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale
%D 2023
%8 June
%I ATALA
%C Paris, France
%G French
%F genest-etal-2023-promptore
%X L’extraction de relations non-supervisée vise à identifier les relations qui lient les entités dans un texte sans utiliser de données annotées pendant l’entraînement. Cette tâche est utile en monde ouvert, où les types de relations et leur nombre sont inconnus. Bien que des modèles récents obtiennent des résultats prometteurs, ils dépendent fortement d’hyper-paramètres dont l’ajustement nécessite des données annotées, signifiant que ces modèles ne sont pas complètement non-supervisés.Pour résoudre ce problème, nous proposons PromptORE, à notre connaissance le premier modèle d’extraction de relations non-supervisé qui ne nécessite pas d’ajuster d’hyper-paramètre. Pour cela, nous adaptons le principe du prompt-tuning pour fonctionner sans supervision. Les résultats montrent que PromptORE surpasse largement les méthodes à l’état de l’art, avec un gain relatif de 20-40% en B3, V-measure et ARI.Le code source est accessible.
%U https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-international.7
%P 58-64

Markdown (Informal)

[PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-international.7) (Genest et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

• PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée (Genest et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

ACL

• Pierre-Yves Genest, Pierre-Edouard Portier, Előd Egyed-Zsigmond, and Laurent-Walter Goix. 2023. PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale, pages 58–64, Paris, France. ATALA.