Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2017

Relations extraction to populate a knowledge base from Tweets

Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets

Abstract

Dans une base de connaissance, les entités se veulent pérennes mais certains événements induisent que les relations entre ces entités sont instables. C'est notamment le cas pour des relations entre organisations, produits, ou marques, entités qui peuvent être rachetées. Dans cet article, nous proposons une approche permettant d'extraire des relations d'appartenance entre deux entités afin de peu-pler une base de connaissance. L'extraction des relations à partir d'une source dynamique d'informations telle que Twitter permet d'atteindre cet objectif en temps réel. L'approche consiste à modéliser les événements en s'appuyant sur une ressource lexico-sémantique. Une fois les entités liées au Web des données ouvertes (en particulier DBpedia), des règles linguistiques sont appliquées pour finalement générer les triplets RDF qui représentent les événements.
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Dates and versions

hal-01473718 , version 1 (22-02-2017)

Identifiers

  • HAL Id : hal-01473718 , version 1

Cite

Cédric Lopez, Elena Cabrio, Frédérique Segond. Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets. EGC2017 - Conférence Extraction et Gestion des Connaissances , Jan 2017, Grenoble, France. ⟨hal-01473718⟩
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