Előd Egyed-Zsigmond
Also published as: Elöd Egyed-Zsigmond
2023
PromptORE – Vers l’Extraction de Relations non-supervisée
Pierre-Yves Genest
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Pierre-Edouard Portier
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Előd Egyed-Zsigmond
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Laurent-Walter Goix
Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale
L’extraction de relations non-supervisée vise à identifier les relations qui lient les entités dans un texte sans utiliser de données annotées pendant l’entraînement. Cette tâche est utile en monde ouvert, où les types de relations et leur nombre sont inconnus. Bien que des modèles récents obtiennent des résultats prometteurs, ils dépendent fortement d’hyper-paramètres dont l’ajustement nécessite des données annotées, signifiant que ces modèles ne sont pas complètement non-supervisés.Pour résoudre ce problème, nous proposons PromptORE, à notre connaissance le premier modèle d’extraction de relations non-supervisé qui ne nécessite pas d’ajuster d’hyper-paramètre. Pour cela, nous adaptons le principe du prompt-tuning pour fonctionner sans supervision. Les résultats montrent que PromptORE surpasse largement les méthodes à l’état de l’art, avec un gain relatif de 20-40% en B3, V-measure et ARI.Le code source est accessible.
2022
It’s Time to Reason: Annotating Argumentation Structures in Financial Earnings Calls: The FinArg Dataset
Alaa Alhamzeh
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Romain Fonck
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Erwan Versmée
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Elöd Egyed-Zsigmond
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Harald Kosch
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Lionel Brunie
Proceedings of the Fourth Workshop on Financial Technology and Natural Language Processing (FinNLP)
With the goal of reasoning on the financial textual data, we present in this paper, a novel approach for annotating arguments, their components and relations in the transcripts of earnings conference calls (ECCs). The proposed scheme is driven from the argumentation theory at the micro-structure level of discourse. We further conduct a manual annotation study with four annotators on 136 documents. We obtained inter-annotator agreement of lphaU = 0.70 for argument components and lpha = 0.81 for argument relations. The final created corpus, with the size of 804 documents, as well as the annotation guidelines are publicly available for researchers in the domains of computational argumentation, finance and FinNLP.
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- Pierre-Yves Genest 1
- Pierre-Edouard Portier 1
- Laurent-Walter Goix 1
- Alaa Alhamzeh 1
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