Apprendre des repr\'esentations jointes de mots et d'entit\'es pour la d\'esambigu\"\isation d'entit\'es (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)
La d{\'e}sambigu{\"\i}sation d{'}entit{\'e}s (ou liaison d{'}entit{\'e}s), qui consiste {\`a} relier des mentions d{'}entit{\'e}s d{'}un texte {\`a} des entit{\'e}s d{'}une base de connaissance, est un probl{\`e}me qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances {\`a} partir de textes. Une difficult{\'e} de cette t{\^a}che est la r{\'e}solution d{'}ambigu{\"\i}t{\'e}s car les syst{\`e}mes ont {\`a} choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fond{\'e}e sur l{'}apprentissage joint de repr{\'e}sentations distribu{\'e}es des mots et des entit{\'e}s dans le m{\^e}me espace, ce qui permet d{'}{\'e}tablir un mod{\`e}le robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d{'}entit{\'e} et les entit{\'e}s candidates.
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