29/01/2024
THÈSE: Extraction d'événements à partir de peu d'exemples par méta-apprentissage
Auteur: Aboubacar Tuo
Institution : Université Paris-Saclay, Laboratoire d'Intégration des Systèmes et des Technologies
Superviseurs : Profs, Olivier Ferret, Romaric Besançon et Julien Tourille.
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Résumé : L'extraction d'information est un champ de recherche dont l'objectif est d'identifier et extraire automatiquement des informations structurées, dans un domaine donné, à partir de données textuelles pas ou peu structurées. La mise en œuvre de telles extractions demande souvent des moyens humains importants pour l'élaboration de règles d'extraction ou encore pour la constitution de données annotées pour les systèmes utilisant de l'apprentissage automatique. Un des défis actuels dans le domaine de l'extraction d'information est donc de développer des méthodes permettant de réduire, dans la mesure du possible, les coûts et le temps de développement de ces systèmes. Ce travail de thèse se concentre sur l'exploration de l'extraction d'événements à travers l'utilisation du méta-apprentissage, une approche adaptée à l'apprentissage à partir de peu de données. Nous avons redéfini la tâche d'extraction d'événements dans cette perspective, cherchant à développer des systèmes capables de s'adapter rapidement à de nouveaux contextes d'extraction avec un faible volume de données d'entraînement. Dans un premier temps, nous avons proposé des méthodes visant à améliorer la détection des déclencheurs événementiels en développant des représentations plus robustes pour cette tâche. Ensuite, nous avons abordé le défi spécifique posé par la classe « NULLE » (absence d'événement) dans ce cadre. Enfin, nous avons évalué l'effectivité de nos propositions dans le contexte global de l'extraction d'événements en les étendant à l'extraction des arguments des événements.
Mots clés : Apprentissage statistique, Traitement automatique des langues, Extraction d’information, Apprentissage à partir de peu d’exemples, Méta-apprentissage, Injection de connaissances
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