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        <title>Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system)</title>
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        <dateIssued>2011-jun</dateIssued>
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            <title>Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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    <abstract>La détection et le typage des entités nommées sont des tâches pour lesquelles ont été développés à la fois des systèmes symboliques et probabilistes. Nous présentons les résultats d’une expérience visant à faire interagir le système à base de règles NP, développé sur des corpus provenant de l’AFP, intégrant la base d’entités Aleda et qui a une bonne précision, et le système LIANE, entraîné sur des transcriptions de l’oral provenant du corpus ESTER et qui a un bon rappel. Nous montrons qu’on peut adapter à un nouveau type de corpus, de manière non supervisée, un système probabiliste tel que LIANE grâce à des corpus volumineux annotés automatiquement par NP. Cette adaptation ne nécessite aucune annotation manuelle supplémentaire et illustre la complémentarité des méthodes numériques et symboliques pour la résolution de tâches linguistiques.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system)
%A Béchet, Frédéric
%A Sagot, Benoît
%A Stern, Rosa
%S Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
%D 2011
%8 jun
%I ATALA
%C Montpellier, France
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%F bechet-etal-2011-cooperation
%X La détection et le typage des entités nommées sont des tâches pour lesquelles ont été développés à la fois des systèmes symboliques et probabilistes. Nous présentons les résultats d’une expérience visant à faire interagir le système à base de règles NP, développé sur des corpus provenant de l’AFP, intégrant la base d’entités Aleda et qui a une bonne précision, et le système LIANE, entraîné sur des transcriptions de l’oral provenant du corpus ESTER et qui a un bon rappel. Nous montrons qu’on peut adapter à un nouveau type de corpus, de manière non supervisée, un système probabiliste tel que LIANE grâce à des corpus volumineux annotés automatiquement par NP. Cette adaptation ne nécessite aucune annotation manuelle supplémentaire et illustre la complémentarité des méthodes numériques et symboliques pour la résolution de tâches linguistiques.
%U https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.4
%P 19-24

Markdown (Informal)

[Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system)](https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.4) (Béchet et al., JEP/TALN/RECITAL 2011)

• Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system) (Béchet et al., JEP/TALN/RECITAL 2011)

ACL

• Frédéric Béchet, Benoît Sagot, and Rosa Stern. 2011. Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system). In Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 19–24, Montpellier, France. ATALA.