BIBLIOME : Acquisition et Formalisation de Connaissances à partir de Textes - Archive ouverte HAL Access content directly
Journal Articles Bulletin de l'Association Française pour l'Intelligence Artificielle Year : 2020

BIBLIOME : Acquisition et Formalisation de Connaissances à partir de Textes

Abstract

L’équipe Bibliome développe des méthodes d’extraction et de formalisation d’information à partir de textes écrits. Ces méthodes identifient et formalisent des informations et connaissances précises dans de larges corpus de documents de genres divers et les mettent en relation, faisant appel à des méthodes de traitement automatique de la langue et d’apprentissage automatique. Les principaux travaux concernent trois sujets : 1. l’apprentissage automatique pour la reconnaissance et la formalisation d’entités et de relations ; 2. la conception de terminologies et d’ontologies ; 3. l’intégration et l’évaluation des méthodes dans une infrastructure partagée. Nos recherches sont guidées par des besoins applicatifs qui permettent de valider nos méthodes et d’identifier les objectifs prioritaires dans des domaines variés de la biologie, microbiolologie, génétique et phénotypes des plantes et des animaux d’élevage.
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hal-03025321 , version 1 (21-01-2021)

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  • HAL Id : hal-03025321 , version 1

Cite

Robert Bossy, Arnaud Ferré, Équipe Bibliome, Claire Nédellec, Louise Deleger. BIBLIOME : Acquisition et Formalisation de Connaissances à partir de Textes. Bulletin de l'Association Française pour l'Intelligence Artificielle, 2020, Dossier « Technologies du Langage Humain », 107, pp.7-9. ⟨hal-03025321⟩
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