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Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé

Résumé

Les modèles de langue de type Transformer peinent à incorporer les modifications ayant pour but d'intégrer des formats de données structurés non-textuels tels que les graphes de connaissances. Les exemples où cette intégration est faite avec succès requièrent généralement que le problème de désambiguïsation d'entités nommées soit résolu en amont, ou bien l'ajout d'une quantité importante de texte d'entraînement, généralement annotée. Ces contraintes rendent l'exploitation de connaissances structurées comme source de données difficile et parfois même contre-productive. Nous cherchons à adapter un modèle de langage au domaine biomédical en l'entraînant sur du texte de synthèse issu d'un graphe de connaissances, de manière à exploiter ces informations dans le cadre d'une modalité maîtrisée par le modèle de langage.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130151 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130151 , version 1

Citer

Guilhem Piat, Ellington Kirby, Julien Tourille, Nasredine Semmar, Alexandre Allauzen, et al.. Intégration de connaissances structurées par synthèse de texte spécialisé. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.275-284. ⟨hal-04130151⟩
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