@inproceedings{Tuo-Besancon-Ferret-Tourille:CORIA-TALN:2023,
    author = "Tuo, Aboubacar and Besan\c{c}on, Romaric and Ferret, Olivier and Tourille, Julien",
    title = "D\'etection d'\'ev\'enements \`a partir de peu d'exemples par seuillage dynamique",
    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 = "157-166",
    note = "",
    abstract = "Les \'etudes r\'ecentes abordent la d\'etection d'\'ev\'enements \`a partir de peu de donn\'ees comme une t\^ache d'annotation de s\'equences en utilisant des r\'eseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d'une phrase donn\'ee en fonction de leurs similarit\'es avec des prototypes construits pour chaque type d'\'ev\'enement et pour la classe nulle ''non-\'ev\'enement''. Cependant, le prototype de la classe nulle agr\`ege par d\'efinition un ensemble de mots s\'emantiquement h\'et\'erog\`enes, ce qui nuit \`a la discrimination entre les mots d\'eclencheurs et non d\'eclencheurs. Dans cet article, nous abordons ce probl\`eme en traitant la d\'etection des mots non-d\'eclencheurs comme un probl\`eme de d\'etection d'exemples ''hors-domaine'' et proposons une m\'ethode pour fixer dynamiquement un seuil de similarit\'e pour cette d\'etection.",
    keywords = "D\'etection d'\'ev\'enements \`a partir de peu d'exemples, M\'eta apprentissage, R\'eseaux prototypiques",
    url = "461597.pdf"
}