@inproceedings{Genest-Portier-Egyed-Zsigmond-Goix:CORIA-TALN:2023,
    author = "Genest, Pierre-Yves and Portier, Pierre-Edouard and Egyed-Zsigmond, El\H{o}d and Goix, Laurent-Walter",
    title = "PromptORE - Vers l'Extraction de Relations non-supervis\'ee",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 4 : articles d\'ej\`a soumis ou accept\'es en conf\'erence internationale",
    month = "6",
    year = "2023",
    address = "Paris, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "58-64",
    note = "",
    abstract = "L'extraction de relations non-supervis\'ee vise \`a identifier les relations qui lient les entit\'es dans un texte sans utiliser de donn\'ees annot\'ees pendant l'entra{\^\i}nement. Cette t\^ache est utile en monde ouvert, o\`u les types de relations et leur nombre sont inconnus. Bien que des mod\`eles r\'ecents obtiennent des r\'esultats prometteurs, ils d\'ependent fortement d'hyper-param\`etres dont l'ajustement n\'ecessite des donn\'ees annot\'ees, signifiant que ces mod\`eles ne sont pas compl\`etement non-supervis\'es.Pour r\'esoudre ce probl\`eme, nous proposons PromptORE, \`a notre connaissance le premier mod\`ele d'extraction de relations non-supervis\'e qui ne n\'ecessite pas d'ajuster d'hyper-param\`etre. Pour cela, nous adaptons le principe du prompt-tuning pour fonctionner sans supervision. Les r\'esultats montrent que PromptORE surpasse largement les m\'ethodes \`a l'\'etat de l'art, avec un gain relatif de 20-40\\% en B3, V-measure et ARI.Le code source est accessible.",
    keywords = "extraction de relation non, supervis\'ee, extraction de relation ouverte, prompt, tuning",
    url = "459305.pdf"
}