Open Information Extraction: Approche Supervisée et Syntaxique pour le Français (Supervised Syntactic Approach for F rench Open Information Extraction) (2021)

Abstract: L’ Open Information Extraction, est un paradigme d’extraction conçu pour gérer l’adaptation de domaine, la principale difficulté des approches traditionnelles pour l’extraction d’informations. Cependant, la plupart des approches se concentrent sur l’anglais. Ainsi, nous proposons une approche supervisée pour l’OpenIE pour le français, nous développons également un corpus d’entraînement et un référentiel d’évaluation. Nous proposons un nouveau modèle basé en deux étapes pour l’étiquetage de séquence, qui identifie d’abord tous les arguments de la relation avant de les étiqueter. Les expérimentations montrent non seulement que l’approche que nous proposons obtient les meilleurs résultats, mais aussi que l’état de l’art actuel n’est pas assez robuste pour s’adapter à un domaine différent du domaine du corpus d’entraînement.

## introduction l'open information extraction (openie) @xcite consiste à extraire des faits et des événements exprimés dans une phrase, à travers une représentation prédicat-argument. @xcite le présente comme "un nouveau paradigme d'extraction qui facilite l'extraction de relations à partir de texte en considérant l'indépendance de domaine et qui s'adapte facilement à la diversité et à la taille du corpus du web". de nombreuses tâches de taln @xcite ont bénéficié de l'openie telles que les réponses aux questions avec documents multiples @xcite , l'induction de schéma d'événement @xcite et la génération de vecteur de mots @xcite . compte tenu de l'inexistence d'approches qui se focalisent sur l'openie pour le français, nous proposons une approche supervisée pour le français à base de réseaux neuronaux. pour ce faire, nous construisons un corpus d'entraînement pour le français en traduisant des corpus anglais exploités par @xcite . nous annotons également un référentiel d'évaluation issu d'articles de journaux du domaine de la finance, qui est différent du domaine du corpus d'entraînement pour vérifier le critère d'indépendance de domaine. notre modèle proposé consiste en deux sous-modules faiblement couplés, le premier module est un modèle multi-tâches qui extrait la relation de prédicat, puis cherche à trouver tous les arguments étant donné la relation de prédicat extraite. le deuxième module prend en entrée le prédicat et les arguments extraits, puis attribue l'étiquette ou tag le plus probable à chaque argument identifié tel que sujet, objet, argument temporel ou argument de localisation. la raison d'une telle approche découle des tendances récentes dans l'analyse des dépendances syntaxiques neuronales @xcite , qui consiste à trouver la structure de dépendance syntaxique non étiquetée (topologie de l'arbre syntaxique), et seulement ensuite attribuer une étiquette pour chaque arc prédit de l'arbre. plus précisément, pour chaque paire de mots leur modèle calcule la probabilité d'existence d'un arc reliant ces deux mots ainsi qu'une étiquette de fonction syntaxique pour chaque arc de l'arbre syntaxique. contrairement à leur approche, nous ne calculons que la probabilité entre un mot et la plage de mots représentant la phrase du prédicat extraite à l'étape précédente. dans notre configuration, les arcs prédits indiquent les arguments extraits de la relation de prédicat, ces arguments extraits seront raffinés et étiquetés à l'étape suivante. finalement, les résultats des expérimentations montrent que les approches basées sur le modèle de langage bert @xcite sont beaucoup moins performantes sur des échantillons de données issues de domaines qui sont différents de celui sur lequel le modèle de langage a été entraîné. ## expérimentations dans cette section, les corpus de données d'entraînement et les hyper-paramètres sont respectivement présentés dans 4.2 et 4.1, puis 4.3 et 4.4 décrivent le référentiel d'évaluation et la stratégie d'évaluation. finalement, nous présentons l'étude d'impact de l'architecture et les systèmes de référence dans 4.5 et 4.6. ## résultats et discussion cette section présente les principales conclusions des résultats de l'expérience dans 5.1. les résultats d'indépendance de domaine et de l'étude de l'impact de l'architecture sont discutés dans 5.2 et 5.3. enfin, 5.4 présente une analyse des erreurs du modèle. ## conclusion dans cet article, nous avons proposé une première approche d'openie pour le français, à base de réseaux de neurones. notre modèle proposé introduit une étape auxiliaire pour identifier les arguments avant leur étiquetage et obtient les meilleurs résultats. comme les référentiels d'évaluation actuels ne sont pas assez divers (wikipedia et actualités), nous proposons un référentiel d'évaluation issu du domaine de la finance pour évaluer la performance et la robustesse des systèmes d'une manière plus précise. le code du prototype ainsi que les données sont disponibles dans le répertoire du projet. 2