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Can We Guide a Multi-Hop Reasoning Language Model to Incrementally Learn at Each Single-Hop?
Despite the success of state-of-the-art pre-trained language models (PLMs) on a series of multi-hop reasoning tasks, they still suffer from their limited abilities to transfer learning from simple to complex tasks and vice-versa.
Stratégies d’adaptation pour la reconnaissance d’entités médicales en français (Adaptation strategies for biomedical named entity recognition in French)
Dans un contexte où peu de corpus annotés pour l’extraction d’entités médicales sont disponibles, nous étudions dans cet article une approche hybride combinant utilisation de connaissances spécialisées et adaptation de modèles de langues en mettant l’accent sur l’effet du pré-entraînement d’un modèle de langue généraliste (CamemBERT) sur différents corpus.
Mieux utiliser BERT pour la détection d’évènements à partir de peu d’exemples (Better exploitation of BERT for few-shot event detection)
Les méthodes actuelles pour la détection d’évènements, qui s’appuient essentiellement sur l’apprentissage supervisé profond, s’avèrent très coûteuses en données annotées.
Un jeu de données pour répondre à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities)
Dans le contexte général des traitements multimodaux, nous nous intéressons à la tâche de réponse à des questions visuelles à propos d’entités nommées en utilisant des bases de connaissances (KVQAE).
Intérêt des modèles de caractères pour la détection d’événements (The interest of character-level models for event detection)
Cet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et catégoriser les mentions d’événements dans les textes.
Probing Pretrained Language Models with Hierarchy Properties
In this work, we propose a task-agnostic evaluation method able to evaluate to what extent PLMs can capture complex taxonomy relations, such as ancestors and siblings.
ViQuAE, a Dataset for Knowledge-based Visual Question Answering about Named Entities
To benchmark this task, called KVQAE (Knowledge-based Visual Question Answering about named Entities), we provide ViQuAE, a dataset of 3. 7K questions paired with images.
Multimodal Entity Linking for Tweets
In many information extraction applications, entity linking (EL) has emerged as a crucial task that allows leveraging information about named entities from a knowledge base.
