Représentation dynamique et spécifique du contexte textuel pour l'extraction d'événements

Dans cet article, focalise sur l’extraction supervisee de mentions d’evenements dans les textes, nous proposons d’etendre un modele operant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les dependances syntaxiques. Nous y integrons pour ce faire un contexte plus large au travers de la representation de phrases distantes selectionnees sur la base de relations de coreference entre entites. En outre, nous montrons l’interet d’une telle integration au travers d’evaluations menees sur le corpus de reference TAC Event 2015.