Intégration de contexte global par amorçage pour la détection d’événements (Integrating global context via bootstrapping for event detection) (2018)

Abstract: Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs années des résultats intéressants en extraction d’événements. Cependant, les approches développées dans ce cadre se limitent généralement à un contexte phrastique. Or, si certains types d’événements sont aisément identifiables à ce niveau, l’exploitation d’indices présents dans d’autres phrases est parfois nécessaire pour permettre de désambiguïser des événements. Dans cet article, nous proposons ainsi l’intégration d’une représentation d’un contexte plus large pour améliorer l’apprentissage d’un réseau convolutif. Cette représentation est obtenue par amorçage en exploitant les résultats d’un premier modèle convolutif opérant au niveau phrastique. Dans le cadre d’une évaluation réalisée sur les données de la campagne TAC 2017, nous montrons que ce modèle global obtient un gain significatif par rapport au modèle local, ces deux modèles étant eux-mêmes compétitifs par rapport aux résultats de TAC 2017. Nous étudions également en détail le gain de performance de notre nouveau modèle au travers de plusieurs expériences complémentaires.

## introduction l'extraction d'événements supervisée consiste à identifier au sein d'un document les occurrences de types d'événements préalablement définis. ces événements sont caractérisés par des interactions entre plusieurs entités y tenant des rôles spécifiques. cette tâche est le plus souvent décomposée en plusieurs tâches de classification successives pour identifier d'abord la mention d'un événement puis ses arguments. nous nous intéressons ici à la première étape, aussi appelée détection d'événements ou détection de mentions événementielles, tâche qui consiste à identifier dans le texte le ou les mots indiquant le plus clairement la présence d'un événement. les approches actuelles sont majoritairement fondées sur des modèles neuronaux, qu'il s'agisse de modèles convolutifs @xcite , récurrents @xcite ou combinant les deux approches @xcite . le problème est alors modélisé sous forme d'une tâche de classification pour chaque mot du document. les meilleurs systèmes des campagnes d'évaluation récentes sur le sujet relèvent par ailleurs tous de ce même paradigme. le jeu de données que nous utilisons par la suite est annoté selon la taxonomie rich ere @xcite . ce schéma d'annotation distingue 38 sous-types d'événements répartis en 9 types. ces types d'événements couvrent un large champ d'interactions possibles, allant des transactions financières aux conflits armés en passant par les correspondances écrites ou les licenciements. l'étendue et la finesse de cette modélisation amènent à distinguer plusieurs sources d'erreurs de détection des événements. l'une d'elles réside dans l'ambiguïté des marqueurs. par exemple, la polysémie d'un verbe peut être source de confusion entre plusieurs types d'événements. le mot "fired" peut ainsi faire référence à un coup de feu, indicateur d'un événement de type "conflict-attack", ou signifier "licencier" et indiquer un événement de type "personnel-end-position". sur un autre plan, la proximité des soustypes d'événements appartenant à un même type peut rendre ceux-ci distinguables seulement par une compréhension fine de leur contexte et constitue de ce fait une autre source d'erreurs possible. ainsi, le type d'événement "contact" distingue les sous-types "contact-broadcast" lorsque la communication est à sens unique, "contact-meet" pour une rencontre physique entre plusieurs personnes, "contact-correspondance" s'il s'agit d'un échange à distance et "contact-contact" quand aucun sous-type plus spécifique ne correspond. on voit ici l'importance de la prise en compte du contexte pour résoudre les différentes ambiguïtés possibles entre différents types. cependant, si les systèmes présentés précédemment parviennent à identifier correctement une grande partie des mentions d'événements, des ambiguïtés subsistent lorsque le contexte local n'est pas assez informatif pour permettre au modèle de discriminer convenablement un type d'événements d'un autre ou de l'absence d'événement. on peut ainsi distinguer deux types d'ambiguïtés en fonction de la portée du contexte nécessaire à leur résolution :