Titre : Étude de l’influence des représentations textuelles sur la détection d’évènements dans des flux de données 

Auteurs : Elliot MAÎTRE
, Max CHEVALIER
, Bernard DOUSSET
, Jean-Philippe GITTO
, Olivier TESTE,  

Revue : Revue ouverte d’ingénierie des systèmes d’information 

Numéro : Numéro Spécial 

Volume : 4 

Date : 2024/04/10 

DOI : 10.21494/ISTE.OP.2024.1139 

ISSN : 2634-1468 

Résumé : La détection d’évènements à partir des données postées sur internet est un sujet important de la recherche d’information. Les sources de données potentiellement intéressantes sont multiples et peuvent prendre la forme de flux de données textuelles plus ou moins structurées. Nous étudions dans cet article la détection d’évènements dans les flux de données textuelles et plus particulièrement l’impact de la représentation du texte sur la qualité des évènements détectés. Nous comparons différentes approches de traitement du langage dans deux contextes : supervisé et non supervisé. Nous étudions la question de l’efficacité des modèles basés sur les architectures Transformer pour la détection d’évènements dans les documents courts. Cette étude nous permet de conclure que, contrairement à ce qui avait pu être précédemment montré, les architectures Transformer peuvent être compétitives par rapport aux méthodes classiques. 

Éditeur : ISTE OpenScience