@inproceedings{boros-etal-2022-limportance,
    title = "L{'}importance des entit{\'e}s pour la t{\^a}che de d{\'e}tection d'{\'e}v{\'e}nements en tant que syst{\`e}me de question-r{\'e}ponse (Exploring Entities in Event Detection as Question Answering)",
    author = "Boros, Emanuela  and
      Moreno, Jose  and
      Doucet, Antoine",
    editor = "Est{\`e}ve, Yannick  and
      Jim{\'e}nez, Tania  and
      Parcollet, Titouan  and
      Zanon Boito, Marcely",
    booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
    month = "6",
    year = "2022",
    address = "Avignon, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2022.jeptalnrecital-taln.37/",
    pages = "374--383",
    language = "fra",
    abstract = "Dans cet article, nous abordons un paradigme r{\'e}cent et peu {\'e}tudi{\'e} pour la t{\^a}che de d{\'e}tection d'{\'e}v{\'e}nements en la pr{\'e}sentant comme un probl{\`e}me de question-r{\'e}ponse avec possibilit{\'e} de r{\'e}ponses multiples et le support d{'}entit{\'e}s. La t{\^a}che d{'}extraction des d{\'e}clencheurs d'{\'e}v{\'e}nements est ainsi transform{\'e}e en une t{\^a}che d{'}identification des intervalles de r{\'e}ponse {\`a} partir d{'}un contexte, tout en se concentrant {\'e}galement sur les entit{\'e}s environnantes. L{'}architecture est bas{\'e}e sur un mod{\`e}le de langage pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e} et finement ajust{\'e}, o{\`u} le contexte d{'}entr{\'e}e est augment{\'e} d{'}entit{\'e}s marqu{\'e}es {\`a} diff{\'e}rents niveaux, de leurs positions, de leurs types et, enfin, de leurs r{\^o}les d{'}arguments. Nos exp{\'e}riences sur le corpus ACE 2005 d{\'e}montrent que le mod{\`e}le propos{\'e} exploite correctement les informations sur les entit{\'e}s dans le cadre de la d{\'e}tection des {\'e}v{\'e}nements et qu{'}il constitue une solution viable pour cette t{\^a}che. De plus, nous d{\'e}montrons que notre m{\'e}thode, avec diff{\'e}rents marqueurs d{'}entit{\'e}s, est particuli{\`e}rement capable d{'}extraire des types d'{\'e}v{\'e}nements non vus dans des contextes d{'}apprentissage en peu de coups."
}