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.

Étant donné que les modèles de langue pré-entraînés (PLM) constituent la pierre angulaire des modèles de recherche d’informations les plus récents, la façon dont ils encodent la connaissance sémantique est particulièrement importante.Cependant, on s’est peu intéressé à la capacité des PLM à capturer la connaissance sémantique hiérarchique. Traditionnellement, l’évaluation de ces connaissances codées dans les PLM s’appuie sur leurs performances lors d’évaluations dépendantes de la tâche, basées sur des tâches proxy telles que la détection d’hyperonymes.Malheureusement, cette approche ignore potentiellement d’autres relations taxonomiques implicites et complexes.Dans ce travail, nous proposons une méthode d’évaluation indépendante de la tâche, capable d’évaluer dans quelle mesure les PLM peuvent capturer des relations taxonomiques complexes, telles que les ancêtres et les frères et sœurs.Cette évaluation, basée sur des propriétés intrinsèques capturant ces relations, montre que les connaissances lexico-sémantiques codées implicitement dans les PLM ne capturent pas toujours les relations hiérarchiques. Nous démontrons en outre que les propriétés proposées peuvent être injectées dans les PLM pour améliorer leur compréhension de la hiérarchie. Grâce à des évaluations portant sur la reconstruction de taxonomies, la découverte d’hyperonymes et la compréhension de lecture, nous montrons que la connaissance de la hiérarchie est modérément transférable entre les tâches, mais pas de manière systématique.Ceci est le résumé de l’article “Probing Pretrained Language Models with Hierarchy Properties” publié à ECIR 2024.

Few-shot learning techniques for Event Extraction are developed to alleviate the cost of data annotation. However, most studies on few-shot event extraction only focus on event trigger detection and no study has been proposed on argument extraction in a meta-learning context. In this paper, we investigate few-shot event argument extraction using prototypical networks, casting the task as a relation classification problem. Furthermore, we propose to enhance the relation embeddings by injecting syntactic knowledge into the model using graph convolutional networks. Our experimental results show that our proposed approach achieves strong performance on ACE 2005 in several few-shot configurations, and highlight the importance of syntactic knowledge for this task. More generally, our paper provides a unified evaluation framework for meta-learning approaches for argument extraction.

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.

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.

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.

Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus. Les résultats sont obtenus sur le corpus QUAERO. Nous montrons que pré-entraîner un modèle avec un corpus spécialisé, même de taille réduite, permet d’observer une amélioration des résultats. La combinaison de plusieurs approches permet de gagner un à sept points de F1-mesure selon le corpus de test et la méthode.

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.

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.

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.

Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes. Une des difficultés de cette tâche est le problème des mentions d’événements correspondant à des mots mal orthographiés, très spécifiques ou hors vocabulaire. Pour analyser l’impact de leur prise en compte par le biais de modèles de caractères, nous proposons d’intégrer des plongements de caractères, qui peuvent capturer des informations morphologiques et de forme sur les mots, à un modèle convolutif pour la détection d’événements. Plus précisément, nous évaluons deux stratégies pour réaliser une telle intégration et montrons qu’une approche de fusion tardive surpasse à la fois une approche de fusion précoce et des modèles intégrant des informations sur les caractères ou les sous-mots tels que ELMo ou BERT.

The task of Entity linking, which aims at associating an entity mention with a unique entity in a knowledge base (KB), is useful for advanced Information Extraction tasks such as relation extraction or event detection. Most of the studies that address this problem rely only on textual documents while an increasing number of sources are multimedia, in particular in the context of social media where messages are often illustrated with images. In this article, we address the Multimodal Entity Linking (MEL) task, and more particularly the problem of its evaluation. To this end, we propose a novel method to quasi-automatically build annotated datasets to evaluate methods on the MEL task. The method collects text and images to jointly build a corpus of tweets with ambiguous mentions along with a Twitter KB defining the entities. We release a new annotated dataset of Twitter posts associated with images. We study the key characteristics of the proposed dataset and evaluate the performance of several MEL approaches on it.

Dans cet article, focalisé sur l’extraction supervisée de mentions d’événements dans les textes, nous proposons d’étendre un modèle opérant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les dépendances syntaxiques. Nous y intégrons pour ce faire un contexte plus large au travers de la représentation de phrases distantes sélectionnées sur la base de relations de coréférence entre entités. En outre, nous montrons l’intérêt d’une telle intégration au travers d’évaluations menées sur le corpus de référence TAC Event 2015.

Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs années des résultats intéressants en extraction d’événements. Cependant, les approches développées dans ce cadre se limitent généralement à un contexte phrastique. Or, si certains types d’événements sont aisément identifiables à ce niveau, l’exploitation d’indices présents dans d’autres phrases est parfois nécessaire pour permettre de désambiguïser des événements. Dans cet article, nous proposons ainsi l’intégration d’une représentation d’un contexte plus large pour améliorer l’apprentissage d’un réseau convolutif. Cette représentation est obtenue par amorçage en exploitant les résultats d’un premier modèle convolutif opérant au niveau phrastique. Dans le cadre d’une évaluation réalisée sur les données de la campagne TAC 2017, nous montrons que ce modèle global obtient un gain significatif par rapport au modèle local, ces deux modèles étant eux-mêmes compétitifs par rapport aux résultats de TAC 2017. Nous étudions également en détail le gain de performance de notre nouveau modèle au travers de plusieurs expériences complémentaires.

L’identification des entités nommées dans un texte est une étape fondamentale pour de nombreuses tâches d’extraction d’information. Pour avoir une identification complète, une étape de désambiguïsation des entités similaires doit être réalisée. Celle-ci s’appuie souvent sur la seule description textuelle des entités. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entités : cette information peut également être exploitée pour améliorer la désambiguïsation des entités. Nous proposons dans cet article une approche d’apprentissage de représentations distribuées de ces relations et leur utilisation pour la tâche de désambiguïsation d’entités nommées. Nous montrons le gain de cette méthode sur un corpus d’évaluation standard, en anglais, issu de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

La désambiguïsation d’entités (ou liaison d’entités), qui consiste à relier des mentions d’entités d’un texte à des entités d’une base de connaissance, est un problème qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances à partir de textes. Une difficulté de cette tâche est la résolution d’ambiguïtés car les systèmes ont à choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fondée sur l’apprentissage joint de représentations distribuées des mots et des entités dans le même espace, ce qui permet d’établir un modèle robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d’entité et les entités candidates.

L’identification des entités nommées dans un texte est une tâche essentielle des outils d’extraction d’information dans de nombreuses applications. Cette identification passe par la reconnaissance d’une mention d’entité dans le texte, ce qui a été très largement étudié, et par l’association des entités reconnues à des entités connues, présentes dans une base de connaissances. Cette association repose souvent sur une mesure de similarité entre le contexte textuel de la mention de l’entité et un contexte textuel de description des entités de la base de connaissances. Or, ce contexte de description n’est en général pas présent pour toutes les entités. Nous proposons d’exploiter les relations de la base de connaissances pour ajouter un indice de désambiguïsation pour ces entités. Nous évaluons notre travail sur des corpus d’évaluation standards en anglais issus de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

This article presents a corpus for development and testing of event schema induction systems in English. Schema induction is the task of learning templates with no supervision from unlabeled texts, and to group together entities corresponding to the same role in a template. Most of the previous work on this subject relies on the MUC-4 corpus. We describe the limits of using this corpus (size, non-representativeness, similarity of roles across templates) and propose a new, partially-annotated corpus in English which remedies some of these shortcomings. We make use of Wikinews to select the data inside the category Laws & Justice, and query Google search engine to retrieve different documents on the same events. Only Wikinews documents are manually annotated and can be used for evaluation, while the others can be used for unsupervised learning. We detail the methodology used for building the corpus and evaluate some existing systems on this new data.

Cet article présente un modèle génératif pour l’induction non supervisée d’événements. Les précédentes méthodes de la littérature utilisent uniquement les têtes des syntagmes pour représenter les entités. Pourtant, le groupe complet (par exemple, ”un homme armé”) apporte une information plus discriminante (que ”homme”). Notre modèle tient compte de cette information et la représente dans la distribution des schémas d’événements. Nous montrons que ces relations jouent un rôle important dans l’estimation des paramètres, et qu’elles conduisent à des distributions plus cohérentes et plus discriminantes. Les résultats expérimentaux sur le corpus de MUC-4 confirment ces progrès.

La détection d’opinion ciblée a pour but d’attribuer une opinion à une caractéristique particulière d’un produit donné. La plupart des méthodes existantes envisagent pour cela une approche non supervisée. Or, les utilisateurs ont souvent une idée a priori des caractéristiques sur lesquelles ils veulent découvrir l’opinion des gens. Nous proposons dans cet article une méthode pour une extraction d’opinion ciblée, qui exploite cette information minimale sur les caractéristiques d’intérêt. Ce modèle s’appuie sur une segmentation automatique des textes, un enrichissement des données disponibles par similarité sémantique, et une annotation de l’opinion par classification supervisée. Nous montrons l’intérêt de l’approche sur un cas d’étude dans le domaine des jeux vidéos.

Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems. In the domain of unsupervised information extraction, clustering methods are of particular importance. However, evaluating the results of clustering remains difficult at a large scale, especially in the absence of reliable reference. On the basis of our experiments on unsupervised relation extraction, we first discuss in this article how to evaluate clustering quality without a reference by relying on internal measures. Then we propose a method, supported by a dedicated annotation tool, for building a set of reference clusters of relations from a corpus. Moreover, we apply it to our experimental framework and illustrate in this way how to build a significant reference for unsupervised relation extraction, more precisely made of 80 clusters gathering more than 4,000 relation instances, in a short time. Finally, we present how such reference is exploited for the evaluation of clustering with external measures and analyze the results of the application of these measures to the clusters of relations produced by our unsupervised relation extraction system.

Operational intelligence applications in specific domains are developed using numerous natural language processing technologies and tools. A challenge for this integration is to take into account the limitations of each of these technologies in the global evaluation of the application. We present in this article a complex intelligence application for the gathering of information from the Web about recent seismic events. We present the different components needed for the development of such system, including Information Extraction, Filtering and Clustering, and the technologies behind each component. We also propose an independent evaluation of each component and an insight of their influence in the overall performance of the system.

Les systèmes d’extraction d’information traditionnels se focalisent sur un domaine spécifique et un nombre limité de relations. Les travaux récents dans ce domaine ont cependant vu émerger la problématique des systèmes d’extraction d’information à large échelle. À l’instar des systèmes de question-réponse en domaine ouvert, ces systèmes se caractérisent à la fois par le traitement d’un grand nombre de relations et par une absence de restriction quant aux domaines abordés. Dans cet article, nous présentons un système d’extraction d’information à large échelle fondé sur un apprentissage faiblement supervisé de patrons d’extraction de relations. Cet apprentissage repose sur la donnée de couples d’entités en relation dont la projection dans un corpus de référence permet de constituer la base d’exemples de relations support de l’induction des patrons d’extraction. Nous présentons également les résultats de l’application de cette approche dans le cadre d’évaluation défini par la tâche KBP de l’évaluation TAC 2010.

Le domaine de l’extraction d’information s’est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l’extraction d’information non supervisée, nous nous intéressons à l’identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d’entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l’on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.

Dans le domaine de l’Extraction d’Information, une place importante est faite à l’extraction d’événements dans des dépêches d’actualité, particulièrement justifiée dans le contexte d’applications de veille. Or il est fréquent qu’une dépêche d’actualité évoque plusieurs événements de même nature pour les comparer. Nous proposons dans cet article d’étudier des méthodes pour segmenter les textes en séparant les événements, dans le but de faciliter le rattachement des informations pertinentes à l’événement principal. L’idée est d’utiliser des modèles d’apprentissage statistique exploitant les marqueurs temporels présents dans les textes pour faire cette segmentation. Nous présentons plus précisément deux modèles (HMM et CRF) entraînés pour cette tâche et, en faisant une évaluation de ces modèles sur un corpus de dépêches traitant d’événements sismiques, nous montrons que les méthodes proposées permettent d’obtenir des résultats au moins aussi bons que ceux d’une approche ad hoc, avec une approche beaucoup plus générique.

The increasing amount of available textual information makes necessary the use of Natural Language Processing (NLP) tools. These tools have to be used on large collections of documents in different languages. But NLP is a complex task that relies on many processes and resources. As a consequence, NLP tools must be both configurable and efficient: specific software architectures must be designed for this purpose. We present in this paper the LIMA multilingual analysis platform, developed at CEA LIST. This configurable platform has been designed to develop NLP based industrial applications while keeping enough flexibility to integrate various processes and resources. This design makes LIMA a linguistic analyzer that can handle languages as different as French, English, German, Arabic or Chinese. Beyond its architecture principles and its capabilities as a linguistic analyzer, LIMA also offers a set of tools dedicated to the test and the evaluation of linguistic modules and to the production and the management of new linguistic resources.

The InFile project (INformation, FILtering, Evaluation) is a cross-language adaptive filtering evaluation campaign, sponsored by the French National Research Agency. The campaign is organized by the CEA LIST, ELDA and the University of Lille3-GERiiCO. It has an international scope as it is a pilot track of the CLEF 2008 campaigns. The corpus is built from a collection of about 1.4 million newswires (10 GB) in three languages, Arabic, English and French provided by the French news Agency Agence France Press (AFP) and selected from a 3-year period. The profiles corpus is made of 50 profiles from which 30 concern general news and events (national and international affairs, politics, sports?) and 20 concern scientific and technical subjects.

L’intégration de co-occurrences dans les modèles de représentation vectorielle de documents s’est avérée une source d’amélioration de la pertinence des mesures de similarités textuelles calculées dans le cadre de ces modèles (Rajman et al., 2000; Besançon, 2001). Dans cette optique, la définition des contextes pris en compte pour les co-occurrences est cruciale, par son influence sur les performances des modèles à base de co-occurrences. Dans cet article, nous proposons d’étudier deux méthodes de filtrage des co-occurrences fondées sur l’utilisation d’informations syntaxiques supplémentaires. Nous présentons également une évaluation de ces méthodes dans le cadre de la tâche de la recherche documentaire.

Le sujet du présent article est l’intégration des sens portés par les mots en contexte dans une représentation vectorielle de textes, au moyen d’un modèle probabiliste. La représentation vectorielle considérée est le modèle DSIR, qui étend le modèle vectoriel (VS) standard en tenant compte à la fois des occurrences et des co-occurrences de mots dans les documents. L’intégration des sens dans cette représentation se fait à l’aide d’un modèle de Champ de Markov avec variables cachées, en utilisant une information sémantique dérivée de relations de synonymie extraites d’un dictionnaire de synonymes.