Search Results for author: Romaric Besan{\c{c}}on

Found 16 papers, 0 papers with code

Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l'extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction)

no code implementations JEPTALNRECITAL 2020 Dorian Kodelja, Romaric Besan{\c{c}}on, Olivier Ferret

Dans cet article, focalis{\'e} sur l{'}extraction supervis{\'e}e de mentions d{'}{\'e}v{\'e}nements dans les textes, nous proposons d{'}{\'e}tendre un mod{\`e}le op{\'e}rant au niveau phrastique et reposant sur une architecture neuronale de convolution de graphe exploitant les d{\'e}pendances syntaxiques.

Event Extraction

Building a Multimodal Entity Linking Dataset From Tweets

no code implementations LREC 2020 Omar Adjali, Romaric Besan{\c{c}}on, Olivier Ferret, Herv{\'e} Le Borgne, Brigitte Grau

The method collects text and images to jointly build a corpus of tweets with ambiguous mentions along with a Twitter KB defining the entities.

Entity Linking Event Detection +1

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)

no code implementations JEPTALNRECITAL 2017 Jos{\'e} Moreno, Romaric Besan{\c{c}}on, Romain Beaumont, Eva D{'}hondt, Anne-Laure Ligozat, Sophie Rosset, Xavier Tannier, Brigitte Grau

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.

Entity Embeddings Entity Linking

A Dataset for Open Event Extraction in English

no code implementations LREC 2016 Kiem-Hieu Nguyen, Xavier Tannier, Olivier Ferret, Romaric Besan{\c{c}}on

We detail the methodology used for building the corpus and evaluate some existing systems on this new data.

Event Extraction

D\'esambigu\"\isation d'entit\'es pour l'induction non supervis\'ee de sch\'emas \'ev\'enementiels

no code implementations JEPTALNRECITAL 2015 Kiem-Hieu Nguyen, Xavier Tannier, Olivier Ferret, Romaric Besan{\c{c}}on

Les pr{\'e}c{\'e}dentes m{\'e}thodes de la litt{\'e}rature utilisent uniquement les t{\^e}tes des syntagmes pour repr{\'e}senter les entit{\'e}s. Pourtant, le groupe complet (par exemple, {''}un homme arm{\'e}{''}) apporte une information plus discriminante (que {''}homme{''}).

SENTER

M\'ethode faiblement supervis\'ee pour l'extraction d'opinion cibl\'ee dans un domaine sp\'ecifique

no code implementations JEPTALNRECITAL 2015 Romaric Besan{\c{c}}on

La d{\'e}tection d{'}opinion cibl{\'e}e a pour but d{'}attribuer une opinion {\`a} une caract{\'e}ristique particuli{\`e}re d{'}un produit donn{\'e}.

Evaluation of Unsupervised Information Extraction

no code implementations LREC 2012 Wei Wang, Romaric Besan{\c{c}}on, Olivier Ferret, Brigitte Grau

Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems.

Open Information Extraction Relation Extraction

Evaluation of a Complex Information Extraction Application in Specific Domain

no code implementations LREC 2012 Romaric Besan{\c{c}}on, Olivier Ferret, Ludovic Jean-Louis

Operational intelligence applications in specific domains are developed using numerous natural language processing technologies and tools.

Named Entity Recognition

Cannot find the paper you are looking for? You can Submit a new open access paper.