Knowledge Base Population based on Entity Graph Analysis

Résumé : Le peuplement de base de connaissance (KBP) est une tâche importante qui présente de nombreux défis pour le traitement automatique des langues. L'objectif de cette tâche est d'extraire des connaissances de textes et de les structurer afin de compléter une base de connaissances. Nous nous sommes intéressés à la reconnaissance de relations entre entités. L'extraction de relations (RE) entre une paire de mentions d'entités est une tâche difficile en particulier pour les relations en domaine ouvert. Généralement, ces relations sont extraites en fonction des informations lexicales et syntaxiques au niveau de la phrase. Cependant, l'exploitation d'informations globales sur les entités n'a pas encore été explorée. Nous proposons d'extraire un graphe d'entités du corpus global et de calculer des caractéristiques sur ce graphe afin de capturer des indices des relations entre paires d'entités. Pour évaluer la pertinence des fonctionnalités proposées, nous les avons testées sur une tâche de validation de relation dont le but est de décider l'exactitude de relations extraites par différents systèmes. Les résultats expérimentaux montrent que les caractéristiques proposées conduisent à améliorer les résultats de l'état de l'art.
Type de document :
Thèse
Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Saclay, 2018. English. 〈NNT : 2018SACLS092〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [134 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01810983
Contributeur : Abes Star <>
Soumis le : vendredi 8 juin 2018 - 13:45:06
Dernière modification le : mardi 20 novembre 2018 - 14:04:02
Document(s) archivé(s) le : dimanche 9 septembre 2018 - 20:01:22

Fichier

70072_RAHMAN_2018_diffusion.pd...
Version validée par le jury (STAR)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01810983, version 1

Collections

Citation

Md Rashedur Rahman. Knowledge Base Population based on Entity Graph Analysis. Computation and Language [cs.CL]. Université Paris-Saclay, 2018. English. 〈NNT : 2018SACLS092〉. 〈tel-01810983〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

220

Téléchargements de fichiers

149