Détection d'événements à partir de peu d'exemples par seuillage dynamique - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Détection d'événements à partir de peu d'exemples par seuillage dynamique

Résumé

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.
Fichier principal
Vignette du fichier
461597.pdf (1.78 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04130225 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04130225 , version 1

Citer

Aboubacar Tuo, Romaric Besançon, Olivier Ferret, Julien Tourille. Détection d'événements à partir de peu d'exemples par seuillage dynamique. 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, Jun 2023, Paris, France. pp.159-168. ⟨hal-04130225⟩
25 Consultations
31 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More