@inproceedings{wagner-etal-2018-utilisation,
title = {Utilisation de Repr{\'e}sentations Distribu{\'e}es de Relations pour la D{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}Entit{\'e}s Nomm{\'e}es (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )},
author = "Wagner, Nicolas and
Besan{\c{c}}on, Romaric and
Ferret, Olivier",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
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year = "2018",
address = "Rennes, France",
publisher = "ATALA",
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pages = "347--356",
abstract = {L{'}identification des entit{\'e}s nomm{\'e}es dans un texte est une {\'e}tape fondamentale pour de nombreuses t{\^a}ches d{'}extraction d{'}information. Pour avoir une identification compl{\`e}te, une {\'e}tape de d{\'e}sambigu{\"\i}sation des entit{\'e}s similaires doit {\^e}tre r{\'e}alis{\'e}e. Celle-ci s{'}appuie souvent sur la seule description textuelle des entit{\'e}s. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entit{\'e}s : cette information peut {\'e}galement {\^e}tre exploit{\'e}e pour am{\'e}liorer la d{\'e}sambigu{\"\i}sation des entit{\'e}s. Nous proposons dans cet article une approche d{'}apprentissage de repr{\'e}sentations distribu{\'e}es de ces relations et leur utilisation pour la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es. Nous montrons le gain de cette m{\'e}thode sur un corpus d{'}{\'e}valuation standard, en anglais, issu de la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}entit{\'e}s de la campagne TAC-KBP.},
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<title>Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )</title>
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<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.</abstract>
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%X 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.
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[Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.17) (Wagner et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)
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