Les études récentes abordent la détection d’événements à partir de peu de données comme une tâche d’annotation de séquences en utilisant des réseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d’une phrase donnée en fonction de leurs similarités avec des prototypes construits pour chaque type d’événement et pour la classe nulle “non-événement”. Cependant, le prototype de la classe nulle agrège par définition un ensemble de mots sémantiquement hétérogènes, ce qui nuit à la discrimination entre les mots déclencheurs et non déclencheurs. Dans cet article, nous abordons ce problème en traitant la détection des mots non-déclencheurs comme un problème de détection d’exemples “hors-domaine” et proposons une méthode pour fixer dynamiquement un seuil de similarité pour cette détection.

Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées. Parmi les approches pour l’apprentissage à partir de peu de données, nous exploitons dans cet article le méta-apprentissage et l’utilisation de l’encodeur BERT pour cette tâche. Plus particulièrement, nous explorons plusieurs stratégies pour mieux exploiter les informations présentes dans les différentes couches d’un modèle BERT pré-entraîné et montrons que ces stratégies simples permettent de dépasser les résultats de l’état de l’art pour cette tâche en anglais.