Extraction de relations : combiner les techniques pour s'adapter à la diversité du texte - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2017

Extraction de relations : combiner les techniques pour s'adapter à la diversité du texte

Résumé

Extraire des relations d'hyperonymie à partir des textes est une des étapes clés de la construction automatique d'ontologies et du peuplement de bases de connaissances. Plusieurs types de méthodes (linguis-tiques, statistiques, combinées) ont été exploités par une variété de propositions dans la littérature. Les apports respectifs et la complémentarité de ces méthodes sont cependant encore mal identifiés pour optimiser leur com-binaison. Dans cet article, nous nous intéressons à la complémentarité de deux méthodes de nature différente, l'une basée sur les patrons linguistiques, l'autre sur l'apprentissage supervisé, pour identifier la relation d'hy-peronymie à travers différents modes d'expression. Nous avons appliqué ces méthodes à un sous-corpus de Wikipedia en français, composé des pages de désambiguïsation. Ce corpus se prête bien à la mise en oeuvre des deux approches retenues car ces textes sont particulièrement riches en relations d'hyperonymie, et contiennent à la fois des formulations rédigées et d'autres syntaxiquement pauvres. Nous avons comparé les résultats des deux méthodes prises indépendamment afin d'établir leurs performances respectives, avec le résultat des deux méthodes appliquées ensemble. Les meilleurs résultats obtenus correspondent à ce dernier cas de figure avec une F-mesure de 0.68. De plus, l'extracteur Wikipedia issu de ce travail permet d'enrichir la ressource séman-tique DBPedia en français : 55% des relations exprimées et identifiées par notre extracteur ne sont pas présentes dans DBPedia.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01570070 , version 1 (01-09-2020)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01570070 , version 1
  • OATAO : 19050

Citer

Adel Ghamnia, Mouna Kamel, Cassia Trojahn dos Santos, Cécile Fabre, Nathalie Aussenac-Gilles. Extraction de relations : combiner les techniques pour s'adapter à la diversité du texte. 28èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2017), AFIA : Association française pour l'intelligence artificielle, Jul 2017, Caen, France. pp.86-97. ⟨hal-01570070⟩
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