@inproceedings{ammar-khodja-etal-2024-wikifactdiff-grand,
title = "{W}iki{F}act{D}iff: Un Grand jeu de donn{\'e}es R{\'e}aliste et Temporellement Adaptable pour la Mise {\`a} Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Mod{\`e}les de Langue Causaux",
author = "Ammar Khodja, Hichem and
B{\'e}chet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Brabant, Quentin and
Nasr, Alexis and
Lecrov{\'e}, Gw{\'e}nol{\'e}",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.18",
pages = "262--281",
abstract = "La factualit{\'e} des mod{\`e}les de langue se d{\'e}grade avec le temps puisque les {\'e}v{\'e}nements post{\'e}rieurs {\`a} leur entra{\^\i}nement leur sont inconnus. Une fa{\c{c}}on de maintenir ces mod{\`e}les {\`a} jour pourrait {\^e}tre la mise {\`a} jour factuelle {\`a} l{'}{\'e}chelle de faits atomiques. Pour {\'e}tudier cette t{\^a}che, nous pr{\'e}sentons WikiFactDiff, un jeu de donn{\'e}es qui repr{\'e}sente les changements survenus entre deux dates sous la forme d{'}un ensemble de faits simples, sous format RDF, divis{\'e}s en trois cat{\'e}gories : les faits {\`a} apprendre, les faits {\`a} conserver et les faits obsol{\`e}tes. Ces faits sont verbalis{\'e}s afin de permettre l{'}ex{\'e}cution des algorithmes de mise {\`a} jour et leur {\'e}valuation, qui est pr{\'e}sent{\'e}e dans ce document. Contrairement aux jeux de donn{\'e}es existants, WikiFactDiff repr{\'e}sente un cadre de mise {\`a} jour r{\'e}aliste qui implique divers sc{\'e}narios, notamment les remplacements de faits, leur archivage et l{'}insertion de nouvelles entit{\'e}s.",
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<title>WikiFactDiff: Un Grand jeu de données Réaliste et Temporellement Adaptable pour la Mise à Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Modèles de Langue Causaux</title>
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<abstract>La factualité des modèles de langue se dégrade avec le temps puisque les événements postérieurs à leur entraînement leur sont inconnus. Une façon de maintenir ces modèles à jour pourrait être la mise à jour factuelle à l’échelle de faits atomiques. Pour étudier cette tâche, nous présentons WikiFactDiff, un jeu de données qui représente les changements survenus entre deux dates sous la forme d’un ensemble de faits simples, sous format RDF, divisés en trois catégories : les faits à apprendre, les faits à conserver et les faits obsolètes. Ces faits sont verbalisés afin de permettre l’exécution des algorithmes de mise à jour et leur évaluation, qui est présentée dans ce document. Contrairement aux jeux de données existants, WikiFactDiff représente un cadre de mise à jour réaliste qui implique divers scénarios, notamment les remplacements de faits, leur archivage et l’insertion de nouvelles entités.</abstract>
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%X La factualité des modèles de langue se dégrade avec le temps puisque les événements postérieurs à leur entraînement leur sont inconnus. Une façon de maintenir ces modèles à jour pourrait être la mise à jour factuelle à l’échelle de faits atomiques. Pour étudier cette tâche, nous présentons WikiFactDiff, un jeu de données qui représente les changements survenus entre deux dates sous la forme d’un ensemble de faits simples, sous format RDF, divisés en trois catégories : les faits à apprendre, les faits à conserver et les faits obsolètes. Ces faits sont verbalisés afin de permettre l’exécution des algorithmes de mise à jour et leur évaluation, qui est présentée dans ce document. Contrairement aux jeux de données existants, WikiFactDiff représente un cadre de mise à jour réaliste qui implique divers scénarios, notamment les remplacements de faits, leur archivage et l’insertion de nouvelles entités.
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[WikiFactDiff: Un Grand jeu de données Réaliste et Temporellement Adaptable pour la Mise à Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Modèles de Langue Causaux](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.18) (Ammar Khodja et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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