WikiFactDiff: Un Grand jeu de données Réaliste et Temporellement Adaptable pour la Mise à Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Modèles de Langue Causaux - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

WikiFactDiff: Un Grand jeu de données Réaliste et Temporellement Adaptable pour la Mise à Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Modèles de Langue Causaux

Résumé

La factualité des modèles de langue se dégrade avec le temps puisque les événements postérieurs à leur entraînement leur sont inconnus. Une façon de maintenir ces modèles à jour pourrait être la mise à jour factuelle à l’échelle de faits atomiques. Pour étudier cette tâche, nous présentons WikiFactDiff, un jeu de données qui représente les changements survenus entre deux dates sous la forme d’un ensemble de faits simples, sous format RDF, divisés en trois catégories : les faits à apprendre, les faits à conserver et les faits obsolètes. Ces faits sont verbalisés afin de permettre l’exécution des algorithmes de mise à jour et leur évaluation, qui est présentée dans ce document. Contrairement aux jeux de données existants, WikiFactDiff représente un cadre de mise à jour réaliste qui implique divers scénarios, notamment les remplacements de faits, leur archivage et l’insertion de nouvelles entités.
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Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04623022 , version 1 (01-07-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623022 , version 1

Citer

Hichem Ammar Khodja, Frédéric Bechet, Quentin Brabant, Alexis Nasr, Gwénolé Lecrové. WikiFactDiff: Un Grand jeu de données Réaliste et Temporellement Adaptable pour la Mise à Jour Atomique des Connaissances Factuelles dans les Modèles de Langue Causaux. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.262-281. ⟨hal-04623022⟩

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