Extraction des arguments d’événements à partir de peu d’exemples par méta-apprentissage
Aboubacar Tuo, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Julien Tourille
Abstract
Les méthodes d’apprentissage avec peu d’exemples pour l’extraction d’événements sont développées pour réduire le coût d’annotation des données. Cependant, la plupart des études sur cette tâche se concentrent uniquement sur la détection des déclencheurs d’événements et aucune étude n’a été proposée sur l’extraction d’arguments dans un contexte de méta-apprentissage. Dans cet article, nous étudions l’extraction d’arguments d’événements avec peu d’exemples en exploitant des réseaux prototypiques et en considérant la tâche comme un problème de classification de relations. De plus, nous proposons d’améliorer les représentations des relations en injectant des connaissances syntaxiques dans le modèle par le biais de réseaux de convolution sur les graphes. Nos évaluations montrent que cette approche obtient de bonnes performances sur ACE 2005 dans plusieurs configurations avec peu d’exemples et soulignent l’importance des connaissances syntaxiques pour cette tâche.- Anthology ID:
- 2024.jeptalnrecital-taln.7
- Volume:
- Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position
- Month:
- 7
- Year:
- 2024
- Address:
- Toulouse, France
- Editors:
- Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-dac, Julie Mauclair, Jose G Moreno, Julien Pinquier
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA and AFPC
- Note:
- Pages:
- 97–112
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.7
- DOI:
- Cite (ACL):
- Aboubacar Tuo, Romaric Besançon, Olivier Ferret, and Julien Tourille. 2024. Extraction des arguments d’événements à partir de peu d’exemples par méta-apprentissage. In Actes de la 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position, pages 97–112, Toulouse, France. ATALA and AFPC.
- Cite (Informal):
- Extraction des arguments d’événements à partir de peu d’exemples par méta-apprentissage (Tuo et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/jeptaln-2024-ingestion/2024.jeptalnrecital-taln.7.pdf