Dans cet article, nous abordons la reconnaissance d’entités nommées dans des documents historiques multilingues. Cette tâche présente des multiples défis tels que les erreurs générées suite à la numérisa- tion et la reconnaissance optique des caractères de ces documents. En outre, les documents historiques posent un autre défi puisque leurs collections sont distribuées sur une période de temps assez longue et suivent éventuellement plusieurs conventions orthographiques qui évoluent au fil du temps. Nous explorons, dans ce travail, l’idée d’injecter des connaissance temporelles à l’aide de graphes pour une reconnaissance d’entités nommées plus performante. Plus précisément, nous récupérons des contextes supplémentaires, sémantiquement pertinents, en explorant les informations temporelles fournies par les collections historiques et nous les incluons en tant que représentations mises en commun dans un modèle NER basé sur un transformeur. Nous expérimentons avec deux collections récentes en anglais, français et allemand, composées de journaux historiques (19C-20C) et de commentaires classiques (19C). Les résultats montrent l’efficacité de l’injection de connaissances temporelles dans des ensembles de données, des langues et des types d’entités différents.

Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont exploités depuis plusieurs années maintenant, obtenant des performances de pointe dans la reconnaissance d’entités à partir de documents modernes. Depuis quelques mois, l’agent conversationnel ChatGPT a suscité beaucoup d’intérêt auprès de la communauté scientifique et du grand public en raison de sa capacité à générer des réponses plausibles. Dans cet article, nous explorons cette compétence à travers la tâche de reconnaissance et de classification d’entités nommées (NERC) dans des sources primaires (des journaux historiques et des commentaires classiques) d’une manière zero-shot et en la comparant avec les systèmes de pointe basés sur des modèles de langage. Nos résultats indiquent plusieurs lacunes dans l’identification des entités dans le texte historique, qui concernant la cohérence des guidelines d’annotation des entités, la complexité des entités et du changement de code et la spécificité du prompt. De plus, comme prévu, l’inaccessibilité des archives historiques a également un impact sur les performances de ChatGPT.

This paper tackles the task of named entity recognition (NER) applied to digitized historical texts obtained from processing digital images of newspapers using optical character recognition (OCR) techniques. We argue that the main challenge for this task is that the OCR process leads to misspellings and linguistic errors in the output text. Moreover, historical variations can be present in aged documents, which can impact the performance of the NER process. We conduct a comparative evaluation on two historical datasets in German and French against previous state-of-the-art models, and we propose a model based on a hierarchical stack of Transformers to approach the NER task for historical data. Our findings show that the proposed model clearly improves the results on both historical datasets, and does not degrade the results for modern datasets.