Jean-Louis, Ludovic
[Author]
;
Paris 11
[Contributor];
Ferret, Olivier
[Contributor]
Approches supervisées et faiblement supervisées pour l’extraction d’événements et le peuplement de bases de connaissances ; Supervised and weakly-supervised approaches for complex-event extraction and knowledge base population
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Media type:
E-Book;
Electronic Thesis;
Still Image;
Text
Title:
Approches supervisées et faiblement supervisées pour l’extraction d’événements et le peuplement de bases de connaissances ; Supervised and weakly-supervised approaches for complex-event extraction and knowledge base population
Footnote:
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Description:
La plus grande partie des informations disponibles librement sur le Web se présentent sous une forme textuelle, c'est-à-dire non-structurée. Dans un contexte comme celui de la veille, il est très utile de pouvoir présenter les informations présentes dans les textes sous une forme structurée en se focalisant sur celles jugées pertinentes vis-à-vis du domaine d'intérêt considéré. Néanmoins, lorsque l'on souhaite traiter ces informations de façon systématique, les méthodes manuelles ne sont pas envisageables du fait du volume important des données à considérer.L'extraction d'information s'inscrit dans la perspective de l'automatisation de ce type de tâches en identifiant dans des textes les informations concernant des faits (ou événements) afin de les stocker dans des structures de données préalablement définies. Ces structures, appelées templates (ou formulaires), agrègent les informations caractéristiques d'un événement ou d'un domaine d'intérêt représentées sous la forme d'entités nommées (nom de lieux, etc.).Dans ce contexte, le travail de thèse que nous avons mené s'attache à deux grandes problématiques : l'identification des informations liées à un événement lorsque ces informations sont dispersées à une échelle textuelle en présence de plusieurs occurrences d'événements de même type;la réduction de la dépendance vis-à-vis de corpus annotés pour la mise en œuvre d'un système d'extraction d'information.Concernant la première problématique, nous avons proposé une démarche originale reposant sur deux étapes. La première consiste en une segmentation événementielle identifiant dans un document les zones de texte faisant référence à un même type d'événements, en s'appuyant sur des informations de nature temporelle. Cette segmentation détermine ainsi les zones sur lesquelles le processus d'extraction doit se focaliser. La seconde étape sélectionne à l'intérieur des segments identifiés comme pertinents les entités associées aux événements. Elle conjugue pour ce faire une extraction de relations entre entités à un ...