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Evaluation of Unsupervised Information Extraction
Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems.
Evaluation of a Complex Information Extraction Application in Specific Domain
Operational intelligence applications in specific domains are developed using numerous natural language processing technologies and tools.
D\'esambigu\"\isation d'entit\'es pour l'induction non supervis\'ee de sch\'emas \'ev\'enementiels
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{''}).
M\'ethode faiblement supervis\'ee pour l'extraction d'opinion cibl\'ee dans un domaine sp\'ecifique
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}.
A Dataset for Open Event Extraction in English
We detail the methodology used for building the corpus and evaluate some existing systems on this new data.
Utilisation des relations d'une base de connaissances pour la d\'esambigu\"\isation d'entit\'es nomm\'ees (Using the Relations of a Knowledge Base to Improve Entity Linking )
L{'}identification des entit{\'e}s nomm{\'e}es dans un texte est une t{\^a}che essentielle des outils d{'}extraction d{'}information dans de nombreuses applications.
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.
Int\'egration de contexte global par amor\ccage pour la d\'etection d'\'ev\'enements (Integrating global context via bootstrapping for event detection)
Les approches neuronales obtiennent depuis plusieurs ann{\'e}es des r{\'e}sultats int{\'e}ressants en extraction d{'}{\'e}v{\'e}nements.
Utilisation de Repr\'esentations Distribu\'ees de Relations pour la D\'esambigu\"\isation d'Entit\'es Nomm\'ees (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )
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.
Building a Multimodal Entity Linking Dataset From Tweets
The method collects text and images to jointly build a corpus of tweets with ambiguous mentions along with a Twitter KB defining the entities.
Repr\'esentation dynamique et sp\'ecifique du contexte textuel pour l'extraction d'\'ev\'enements (Dynamic and specific textual context representation for event extraction)
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.
