Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )

Nicolas Wagner, Romaric Besançon, Olivier Ferret


Abstract
L’identification des entités nommées dans un texte est une étape fondamentale pour de nombreuses tâches d’extraction d’information. Pour avoir une identification complète, une étape de désambiguïsation des entités similaires doit être réalisée. Celle-ci s’appuie souvent sur la seule description textuelle des entités. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entités : cette information peut également être exploitée pour améliorer la désambiguïsation des entités. Nous proposons dans cet article une approche d’apprentissage de représentations distribuées de ces relations et leur utilisation pour la tâche de désambiguïsation d’entités nommées. Nous montrons le gain de cette méthode sur un corpus d’évaluation standard, en anglais, issu de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.
Anthology ID:
2018.jeptalnrecital-court.17
Volume:
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN
Month:
5
Year:
2018
Address:
Rennes, France
Editors:
Pascale Sébillot, Vincent Claveau
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
347–356
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.17
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Nicolas Wagner, Romaric Besançon, and Olivier Ferret. 2018. Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking ). In Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN, pages 347–356, Rennes, France. ATALA.
Cite (Informal):
Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking ) (Wagner et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)
Copy Citation:
PDF:
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