Abstract
La variation dans les données textuelles, en particulier le bruit, est un facteur limitant la performance des systèmes de Reconnaissance d’Entités Nommées (REN). Les systèmes de REN sont en effet généralement entraînés sur des données « propres », non-bruitées, ce qui n’est pas le cas des données des humanités numériques obtenues par reconnaissance optique de caractères (OCR). De fait, la qualité des transcriptions OCR est souvent perçue comme la source principale des erreurs faites par les outils de REN. Cependant, des résultats obtenus avec différents systèmes REN sur des transcriptions OCR d’un corpus du 19ème siècle (ELTeC) tendent à montrer une certaine robustesse, modulo la présence de formes bruitées, parfois dites « contaminées ». La difficulté, est alors de lier ces formes contaminées avec leur forme de référence, par exemple, pour rapprocher la chaîne « Parisl »et la chaîne « Paris ». Il s’agit de modéliser le fait que différentes variations se rapprochent du même terme. Des questions quant à l’automatisation de cette tâche et sa généralisation à toutes les variations d’un même terme restent ouvertes. Nous montrons dans cet article différentes expériences visant à traiter ce problème sous l‘angle de la désambiguïsation morphologique des entités nommées (EN) en aval de la chaîne de traitement, plutôt que par la correction en amont des données de l’OCR.- Anthology ID:
- 2022.jeptalnrecital-humanum.6
- Volume:
- Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier TAL et Humanités Numériques (TAL-HN)
- Month:
- 6
- Year:
- 2022
- Address:
- Avignon, France
- Editors:
- Ludovic Moncla, Carmen Brando
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA
- Note:
- Pages:
- 45–55
- Language:
- French
- URL:
- https://preview.aclanthology.org/build-pipeline-with-new-library/2022.jeptalnrecital-humanum.6/
- DOI:
- Cite (ACL):
- Caroline Koudoro-Parfait, Gaël Lejeune, and Richy Buth. 2022. Reconnaissance d’entités nommées sur des sorties OCR bruitées : des pistes pour la désambiguïsation morphologique automatique (Resolution of entity linking issues on noisy OCR output : automatic disambiguation tracks). In Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier TAL et Humanités Numériques (TAL-HN), pages 45–55, Avignon, France. ATALA.
- Cite (Informal):
- Reconnaissance d’entités nommées sur des sorties OCR bruitées : des pistes pour la désambiguïsation morphologique automatique (Resolution of entity linking issues on noisy OCR output : automatic disambiguation tracks) (Koudoro-Parfait et al., JEP/TALN/RECITAL 2022)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/build-pipeline-with-new-library/2022.jeptalnrecital-humanum.6.pdf
- Data
- YAGO