Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l'extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction)

Abstract

Dans cet article, focalis\'e sur l'extraction supervis\'ee de mentions d'\'ev\'enements dans les textes, nous proposons d'\'etendre un mod\`ele op\'erant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les d\'ependances syntaxiques. Nous y int\'egrons pour ce faire un contexte plus large au travers de la repr\'esentation de phrases distantes s\'electionn\'ees sur la base de relations de cor\'ef\'erence entre entit\'es. En outre, nous montrons l'int\'er\^et d'une telle int\'egration au travers d'\'evaluations men\'ees sur le corpus de r\'ef\'erence TAC Event 2015.

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