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Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Jun 2023, Paris, France. pp.159-168
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
18e Conférence en Recherche d'Information et Applications--16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI--30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles--25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Jun 2023, Paris, France. pp.159-168
International audience; Les études récentes abordent la détection d'événements à partir de peu de données comme une tâche d'annotation de séquences en utilisant des réseaux prototypiques. Dans ce contexte, elles classifient chaque mot d'une
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3515::d1f878d7bd80bcda5f92dc7fc28b7921
https://hal.science/hal-04130225
https://hal.science/hal-04130225
Publikováno v:
TALN 2022-29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles
TALN 2022-29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2022, Avignon, France. pp.392-402
TALN 2022-29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2022, Avignon, France. pp.392-402
Recent approaches for event detection rely on deep supervised learning, which requires large manually annotated corpora. In the new approaches that are developed for few shot learning, we focus on meta-learning with a BERT encoder for the task. Speci
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::f02a3710fce058aa5271885eaa85925c
https://cea.hal.science/cea-03920247
https://cea.hal.science/cea-03920247
Publikováno v:
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale
Traitement Automatique des Langues Naturelles
Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2022, Avignon, France. pp.392-402
Traitement Automatique des Langues Naturelles
Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2022, Avignon, France. pp.392-402
National audience; Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées. Parmi les approches pour l’apprentissage
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______3515::a51e40d07fb7fd7d6a8d6cf18fa9b264
https://hal.science/hal-03701491/document
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