This paper describes the system we submitted to the SemEval 2023 Task 2 Multilingual Complex Named Entity Recognition (MultiCoNER II) in four monolingual tracks (English, Spanish, French, and Portuguese). Considering the low context setting and the fine-grained taxonomy presented in this task, we propose a system that leverages the language model representations using hand-crafted tag descriptors. We explored how integrating the contextualized representations of tag descriptors with a language model can help improve the model performance for this task. We performed our evaluations on the development and test sets used in the task for the Practice Phase and the Evaluation Phase respectively.

Des études récentes ont identifié de nouveaux défis dans la tâche de reconnaissance d’entités nommées (NER), tels que la reconnaissance d’entités complexes qui ne sont pas des phrases nominales simples et/ou figurent dans des entrées textuelles courtes, avec une faible quantité d’informations contextuelles. Cet article propose une nouvelle approche qui relève ce défi, en se basant sur des modèles de langues pré-entraînés par enrichissement des définitions des types d’entités issus d’une base de connaissances. Les expériences menées dans le cadre de la tâche MultiCoNER I de SemEval ont montré que l’approche proposée permet d’atteindre des gains en performance par rapport aux modèles de référence de la tâche.

Despite the success of state-of-the-art pre-trained language models (PLMs) on a series of multi-hop reasoning tasks, they still suffer from their limited abilities to transfer learning from simple to complex tasks and vice-versa. We argue that one step forward to overcome this limitation is to better understand the behavioral trend of PLMs at each hop over the inference chain. Our critical underlying idea is to mimic human-style reasoning: we envision the multi-hop reasoning process as a sequence of explicit single-hop reasoning steps. To endow PLMs with incremental reasoning skills, we propose a set of inference strategies on relevant facts and distractors allowing us to build automatically generated training datasets. Using the SHINRA and ConceptNet resources jointly, we empirically show the effectiveness of our proposal on multiple-choice question answering and reading comprehension, with a relative improvement in terms of accuracy of 68.4% and 16.0% w.r.t. classic PLMs, respectively.

Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE). Nous mettons à disposition ViQuAE, un nouveau jeu de données de 3 700 questions associées à des images, annoté à l’aide d’une méthode semi-automatique. C’est le premier jeu de données de KVQAE comprenant des types d’entités variés associé à une base de connaissances composée d’1,5 million d’articles Wikipédia, incluant textes et images. Nous proposons également un modèle de référence de KVQAE en deux étapes : recherche d’information puis extraction des réponses. Les résultats de nos expériences démontrent empiriquement la difficulté de la tâche et ouvrent la voie à une meilleure représentation multimodale des entités nommées.