Prise en compte du contexte inter-phrastique pour l'extraction d'événements supervisée

Un des principaux pans du traitement automatique des langues (TAL) est l'extraction sous forme structuree des informations contenues dans un document. Cette extraction est generalement constituee de trois etapes : l'extraction d'entites nommees, des relations les liant au sein du texte et enfin celle des evenements. Cette etape est communement consideree comme la plus difficile de la chaine d'extraction. La notion d'evenement recouvre differents phenomenes caracterises par un nombre variable d'actants. L'extraction d'evenements consiste alors a identifier la presence d'un evenement puis a en determiner les arguments, c'est-a-dire les differentes entites y remplissant des roles specifiques. Ces deux etapes sont generalement traitees successivement et la premiere etape repose alors sur la detection d'un declencheur indiquant la presence d'un evenement. Les meilleures approches actuelles, reposant sur differents modeles neuronaux, se focalisent sur le voisinage direct du mot dans la phrase. Les informations presentes dans le reste du document sont alors generalement ignorees. Cette these presente donc differentes approches visant a exploiter ce contexte distant au sein du document. Nous reproduisons en premier lieu un modele convolutif obtenant des performances a l'etat de l'art et en analysons plusieurs parametres. Nous realisons ensuite une experience permettant d'illustrer le fait que ce modele, malgre ses bonnes performances, n'exploite effectivement qu'un contexte tres restreint au niveau phrastique. Dans un deuxieme temps, nous presentons deux methodes de production et d'integration d'une representation du contexte distant a un modele neuronal operant au niveau intra-phrastique. La premiere contribution se fonde sur un mecanisme d'amorcage en produisant une representation du document specifique a la tâche par agregation des predictions d'un premier modele intra-phrastique puis en l'integrant a un nouveau modele intra-phrastique afin de lui permettre de tenir compte de la distribution globale des evenements dans le document. Nous montrons par ailleurs la superiorite de cette approche sur une representation generique du document. Une seconde contribution, repondant aux limitations de la premiere methode, permet d'exploiter dynamiquement, pour chaque cible de prediction, une representation des phrases les plus pertinentes au sein du contexte grâce a un modele de convolution de graphe. Cette methode permet d'obtenir les meilleures performances pour un modele simple sur differents jeux de donnees. Enfin, dans un troisieme temps, nous considerons une autre approche de la prise en compte du contexte inter-phrastique. Nous cherchons a modeliser plus directement les interdependances entre les differentes instances d'evenements au sein d'un document afin de realiser une prediction jointe. Nous utilisons pour cela le cadre d'apprentissage PSL (Probabilistic Soft Logic) qui permet de modeliser de telles interdependances sous forme de regles logiques. Nous proposons d'ameliorer les performances d'un modele local (intra-phrastique) de l'etat de l'art a l'aide de ces regles. Nous nous interessons a l'amelioration des performances a la fois en detection d'evenements et en extraction d'arguments.