@inproceedings{bourgeois-etal-2025-representations,
title = "Repr{\'e}sentations conditionnelles entit{\'e}-centr{\'e}es pour le raisonnement multi-saut dans les syst{\`e}mes de question-r{\'e}ponse multi-document",
author = "Bourgeois, Romain and
Chifu, Adrian and
Fournier, S{\'e}bastien",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de l'atelier Acc{\`e}s {\`a} l{'}information bas{\'e} sur le dialogue et grands mod{\`e}les de langage 2025 (DIAG-LLM)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-diagllm.2/",
pages = "7--7",
language = "fra",
abstract = "Les syst{\`e}mes de question-r{\'e}ponse multi-document (MD-QA) n{\'e}cessitent un raisonnement multi-saut fond{\'e} sur des informations {\'e}parses {\`a} travers plusieurs documents. Pour structurer cette information, de nombreuses approches s{'}appuient sur des graphes de connaissances o{\`u} les passages textuels sont repr{\'e}sent{\'e}s comme des n{\oe}uds reli{\'e}s par des relations lexicales, s{\'e}mantiques ou symboliques. Dans ce contexte, ce papier propose EntEmbed, un encodeur con{\c{c}}u pour repr{\'e}senter un passage de mani{\`e}re conditionnelle {\`a} une entit{\'e} sp{\'e}cifique qu{'}il contient. Cette repr{\'e}sentation entit{\'e}-centr{\'e}e vise {\`a} capter les dimensions s{\'e}mantiques associ{\'e}es {\`a} l{'}entit{\'e}, tout en maintenant une contextualisation fine du passage. L{'}objectif est d{'}explorer comment ces repr{\'e}sentations peuvent {\^e}tre construites et de les utiliser pour am{\'e}liorer le raisonnement multi-saut dans les syst{\`e}mes MD-QA."
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<title>Représentations conditionnelles entité-centrées pour le raisonnement multi-saut dans les systèmes de question-réponse multi-document</title>
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<title>Actes de l’atelier Accès à l’information basé sur le dialogue et grands modèles de langage 2025 (DIAG-LLM)</title>
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<abstract>Les systèmes de question-réponse multi-document (MD-QA) nécessitent un raisonnement multi-saut fondé sur des informations éparses à travers plusieurs documents. Pour structurer cette information, de nombreuses approches s’appuient sur des graphes de connaissances où les passages textuels sont représentés comme des nøeuds reliés par des relations lexicales, sémantiques ou symboliques. Dans ce contexte, ce papier propose EntEmbed, un encodeur conçu pour représenter un passage de manière conditionnelle à une entité spécifique qu’il contient. Cette représentation entité-centrée vise à capter les dimensions sémantiques associées à l’entité, tout en maintenant une contextualisation fine du passage. L’objectif est d’explorer comment ces représentations peuvent être construites et de les utiliser pour améliorer le raisonnement multi-saut dans les systèmes MD-QA.</abstract>
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%X Les systèmes de question-réponse multi-document (MD-QA) nécessitent un raisonnement multi-saut fondé sur des informations éparses à travers plusieurs documents. Pour structurer cette information, de nombreuses approches s’appuient sur des graphes de connaissances où les passages textuels sont représentés comme des nøeuds reliés par des relations lexicales, sémantiques ou symboliques. Dans ce contexte, ce papier propose EntEmbed, un encodeur conçu pour représenter un passage de manière conditionnelle à une entité spécifique qu’il contient. Cette représentation entité-centrée vise à capter les dimensions sémantiques associées à l’entité, tout en maintenant une contextualisation fine du passage. L’objectif est d’explorer comment ces représentations peuvent être construites et de les utiliser pour améliorer le raisonnement multi-saut dans les systèmes MD-QA.
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[Représentations conditionnelles entité-centrées pour le raisonnement multi-saut dans les systèmes de question-réponse multi-document](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-diagllm.2/) (Bourgeois et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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