Entraînement avec solveur pour l'intégration de contraintes logiques dans l'extraction de relations d'événements
Baptiste Brunet de la Charie, Abdallah Arioua, Elöd Egyed-Zsigmond, Thomas Veran
Résumé : L’extraction de relations d’événements (ERE) est une tâche cruciale dans le traitement du langage naturel, impliquant l’identification et la classification des relations sémantiques entre les événements décrits dans des documents textuels. Malgré les avancées récentes grâce aux approches d’extraction conjointe, les modèles actuels rencontrent encore des défis importants, notamment une précision in- suffisante dans l’extraction des relations sous-représentées mais essentielles (telles que la causalité) et d’importantes incohérences logiques parmi les relations prédites. Pour remédier à ces limitations, nous proposons un framework pour l’ERE, conçu explicitement pour améliorer la performance d’extraction et assurer la cohérence logique globale. Notre approche combine l’encodage de documents basé sur les transformateurs avec un solveur de contraintes logiques dédié qui corrige systématiquement les prédictions brutes pour garantir la cohérence dans toutes les relations d’événements extraites. Nous introduisons le concept de relations fondamentales, un sous-ensemble de relations essentielles pour préserver la cohérence logique, et nous utilisons une stratégie d’entraînement consciente du solveur afin de prioriser explicitement ces relations. Des expérimentations approfondies sur l’en- semble de données complet MAVEN-ERE démontrent que notre framework obtient pas une précision d’extraction supérieures par rapport aux méthodes d’extraction conjointe existantes.
Mots clés : Extraction d'evenements, TALN, contraintes logiques, MA VEN-ERE, solver