Prise en compte du contexte inter-phrastique pour l'extraction d'événements supervisée ; Leveraging cross-sentential context for supervised event extraction
Titel:
Prise en compte du contexte inter-phrastique pour l'extraction d'événements supervisée ; Leveraging cross-sentential context for supervised event extraction
Anmerkungen:
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Beschreibung:
Un des principaux pans du traitement automatique des langues (TAL) est l'extraction sous forme structurée des informations contenues dans un document. Cette extraction est généralement constituée de trois étapes : l'extraction d'entités nommées, des relations les liant au sein du texte et enfin celle des événements. Cette étape est communément considérée comme la plus difficile de la chaîne d'extraction. La notion d'événement recouvre différents phénomènes caractérisés par un nombre variable d'actants. L'extraction d'événements consiste alors à identifier la présence d'un événement puis à en déterminer les arguments, c'est-à-dire les différentes entités y remplissant des rôles spécifiques. Ces deux étapes sont généralement traitées successivement et la première étape repose alors sur la détection d'un déclencheur indiquant la présence d'un événement.Les meilleures approches actuelles, reposant sur différents modèles neuronaux, se focalisent sur le voisinage direct du mot dans la phrase. Les informations présentes dans le reste du document sont alors généralement ignorées. Cette thèse présente donc différentes approches visant à exploiter ce contexte distant au sein du document.Nous reproduisons en premier lieu un modèle convolutif obtenant des performances à l'état de l'art et en analysons plusieurs paramètres. Nous réalisons ensuite une expérience permettant d'illustrer le fait que ce modèle, malgré ses bonnes performances, n'exploite effectivement qu'un contexte très restreint au niveau phrastique.Dans un deuxième temps, nous présentons deux méthodes de production et d'intégration d'une représentation du contexte distant à un modèle neuronal opérant au niveau intra-phrastique.La première contribution se fonde sur un mécanisme d'amorçage en produisant une représentation du document spécifique à la tâche par agrégation des prédictions d'un premier modèle intra-phrastique puis en l'intégrant à un nouveau modèle intra-phrastique afin de lui permettre de tenir compte de la distribution globale des événements dans ...