Détection d’événements à partir de peu d’exemples par seuillage dynamique (2023)

Abstract: 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.

## introduction la détection d'événements est une tâche de l'extraction d'information qui vise à extraire des instances de types d'événements donnés à partir de textes @xcite . cette extraction consiste à identifier des déclencheurs d'événements, qui sont des groupes de mots indiquant explicitement la présence d'un événement dans une phrase. par exemple, dans la phrase « john d. idol will [take over] as chief executive. », un événement « start-position » est déclenché par le déclencheur « take over ». les approches d'apprentissage supervisé pour la détection d'événements ont été largement étudiées ces dernières années, notamment les méthodes fondées sur des traits lexicosyntaxiques @xcite , les réseaux neuronaux convolutifs @xcite , les réseaux neuronaux récurrents @xcite et les modèles fondés sur les graphes @xcite @xcite . cependant, toutes ces approches reposent sur des ensembles de données annotées conséquents pour l'entraînement, généralement difficiles à obtenir. la détection d'événements à partir de peu d'exemples (few-shot event detection, fsed) a donc suscité un grand intérêt ces dernières années avec l'émergence de méthodes d'apprentissage à partir de peu de données, notamment via le méta-apprentissage @xcite @xcite , et le développement de modèles de langue pré-entraînés capables de transférer leurs connaissances linguistiques à de nouvelles tâches. elle a été mise en oeuvre sous plusieurs formes : identification d'événement, qui détermine si un mot dans une phrase est un déclencheur selon un type d'événement @xcite , classification d'événement, dont l'objectif est de choisir le type d'événement associé à un déclencheur déjà identifié dans une phrase @xcite @xcite @xcite , et la détection, qui réalise ces deux étapes conjointement @xcite . ces efforts de recherche ont fait de la fsed une tâche d'annotation de séquences, qui se transforme en un problème de classification de mots traité à l'aide de réseaux prototypiques @xcite , qui sont particulièrement adaptés à l'apprentissage à partir de peu d'exemples. dans ce contexte, un prototype est construit pour chaque type d'événement et la classe « non-événement » (aussi appelée classe nulle) @xcite @xcite . cependant, l'hétérogénéité intrinsèque du prototype « non-événement » rend difficile la discrimination entre les mots déclencheurs et non déclencheurs fondée sur la similarité avec les prototypes. pour résoudre ce problème, nous formulons la fsed comme un problème de détection hors domaine @xcite , en considérant les mots de la classe nulle comme des exemples hors-domaine et en apprenant un seuil de similarité dynamique afin que ces exemples ne soient associés à aucune classe d'événement. en résumé, notre contribution est triple : (1) nous proposons une nouvelle façon de traiter la classe nulle dans la fsed ; (2) nous définissons un nouveau modèle pour la fsed en utilisant des réseaux prototypiques et une fonction de coût contrastive ; (3) nous calculons un seuil de décision dynamique en utilisant la fonction de répartition empirique (ecdf). ces contributions se traduisent par des gains significatifs, évalués sur plusieurs jeux de données foot_0 . ## conclusion et perspectives dans cet article, nous abordons la détection d'événement à partir de peu d'exemples comme une tâche de détection hors domaine en utilisant des réseaux prototypiques. cette méthode évite de construire un prototype pour la classe nulle, qui est par nature hétérogène, et fournit un seuil dynamique pour décider si un mot est un déclencheur ou non. les résultats expérimentaux suggèrent que cette nouvelle formulation offre une amélioration importante des performances par rapport aux autres méthodes de l'état de l'art. à notre connaissance, il s'agit du premier effort de recherche qui présente la fsed comme une tâche d'annotation de séquence tout en traitant la classe nulle comme un problème de détection hors domaine. nous pensons que notre méthode pourrait être appliquée à d'autres tâches d'annotation de séquences et nous étudierons plus particulièrement son application à l'extraction d'arguments d'événements et à la reconnaissance d'entités nommées dans le cadre de travaux futurs.