no code implementations • LREC 2020 • Arnaud Ferr{\'e}, Robert Bossy, Mouhamadou Ba, Louise Del{\'e}ger, Thomas Lavergne, Pierre Zweigenbaum, Claire N{\'e}dellec
We propose a new approach to address the scarcity of training data that extends the CONTES method by corpus selection, pre-processing and weak supervision strategies, which can yield high-performance results without any manually annotated examples.
no code implementations • WS 2017 • Arnaud Ferr{\'e}, Pierre Zweigenbaum, Claire N{\'e}dellec
The method generates continuous vector representations of complex terms in a semantic space structured by the ontology.
no code implementations • JEPTALNRECITAL 2017 • Arnaud Ferr{\'e}
Nous proposons dans cet article une m{\'e}thode semi-supervis{\'e}e originale pour la cr{\'e}ation de repr{\'e}sentations vectorielles pour des termes (complexes ou non) dans un espace s{\'e}mantique pertinent pour une t{\^a}che de normalisation de termes d{\'e}signant des entit{\'e}s dans un corpus.