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Méthodes neuronales pour l'extraction d'événements

Thèse de Emanuela BOROS, sous la direction de Brigitte GRAU,  soutenue le 27 septembre 2018 au LIMSI

Résumé:

Du point de vue du traitement automatique des langues (TAL), l’extraction des événements dans les textes est la forme la plus complexe des processus d’extrac tion d’information, qui recouvrent de façon plus générale l’extraction des entités nommées et des relations qui les lient dans les textes. Le cas des événements est particulièrement ardu car un événement peut être assimilé à une relation n-aire ou à une configuration de relations. Alors que la recherche en extraction d’information a largement bénéficié des jeux de données étiquetés manuellement pour apprendre des modèles permettant l’analyse des textes, la disponibilité de ces ressources reste un problème important. En outre, de nombreuses approches en extraction d’information fondées sur l’apprentissage automatique reposent sur la possibilité d’extraire à partir des textes de larges en sembles de traits définis manuellement grâce à des outils de TAL élaborés. De ce fait, l’adaptation à un nouveau domaine constitue un défi supplémentaire.

Cette thèse présente plusieurs stratégies pour améliorer la performance d’un système d’extraction d’événements en utilisant des approches fondées sur les réseaux de neu rones et en exploitant les propriétés morphologiques, syntaxiques et sémantiques des plongements de mots. Ceux-ci ont en effet l’avantage de ne pas nécessiter une modélisation a priori des connaissances du domaine et de générer automatiquement un ensemble de traits beaucoup plus vaste pour apprendre un modèle.

Nous avons proposé plus spécifiquement différents modèles d’apprentissage profond pour les deux sous-tâches liées à l’extraction d’événements : la détection d’événements et la détection d’arguments. La détection d’événements est considérée comme une sous-tâche importante de l’extraction d’événements dans la mesure où la détection d’arguments est très directement dépendante de son résultat. La détection d’événements consiste plus précisément à identifier des instances d’événements dans les textes et à les classer en types d’événements précis.

En préalable à l’introduction de nos nouveaux modèles, nous commençons par présenter en détail le modèle de l’état de l’art qui en constitue la base. Des expériences approfondies sont menées sur l’utilisation de différents types de plongements de mots et sur l’influence des différents hyperparamètres du modèle en nous appuyant sur le cadre d’évaluation ACE 2005, standard d’évaluation pour cette tâche.

Nous proposons ensuite deux nouveaux modèles permettant d’améliorer un système de détection d’événements. L’un permet d’augmenter le contexte pris en compte lors de la prédiction d’une instance d’événement (déclencheur d’événement) en utilisant un contexte phrastique, tandis que l’autre exploite la structure interne des mots en profitant de connaissances morphologiques en apparence moins nécessaires mais dans les faits importantes. Nous proposons enfin de reconsidérer la détection des arguments comme une extraction de relation d’ordre supérieur et nous analysons la dépendance de cette détection vis-à-vis de la détection d’événements.

Membres du jury

Patrice Bellot (Rapporteur) -- Aix-Marseille Université, LIS
Philippe Muller (Rapporteur) -- Université Paul Sabatier, IRIT
Nathalie Camelin (Examinateur) --    Le Mans Université, LIUM
Nicolas Sabouret (Examinateur) --    Université Paris-Saclay, LIMSI
Romaric Besançon (Co-encadrant) -- CEA, LIST
Olivier Ferret (Co-encadrant) -- CEA, LIST
Brigitte Grau (Directrice de thèse) -- ENSIIE, LIMSI

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