Twitter a joué un rôle important en tant que source d'information pendant les catastrophes et les pandémies, notamment durant la période de la COVID-19. Dans cet article, nous décrivons notre système soumis pour la tâche partagée WNUT 2020 - Tâche 3. Cette tâche visait à automatiser l'extraction d'une variété d'événements liés à la COVID-19 sur Twitter, tels que des individus récemment infectés par le virus, des personnes présentant des symptômes qui ont été refusées pour un test et des remèdes censés être efficaces contre l'infection. Le système est composé de modèles multitâches distincts pour les sous-tâches de remplissage de slots et de classification de phrases, tout en exploitant les informations utiles au niveau des phrases pour l'événement correspondant. Le système utilise COVID-Twitter-Bert avec une agrégation pondérée par l'attention des caractéristiques des chunks de slots candidats pour capturer les chunks d'information pertinents. Le système occupe la première place du classement avec un F1 de 0,6598, sans utiliser aucune méthode d'agrégation ou ensemble de données supplémentaire. Le code et les modèles entraînés sont disponibles à cette adresse URL : [this https URL].