Extraction d'entités nommées à partir de descriptions d'espèces - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Extraction d'entités nommées à partir de descriptions d'espèces

Vincent Guigue
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262697
Régine Vignes-Lebbe
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1262707
Marc Pignal

Résumé

Les descriptions d'espèces contiennent des informations importantes sur les caractéristiques morphologiques des espèces, mais l'extraction de connaissances structurées à partir de ces descriptions est souvent chronophage. Nous proposons un modèle texte-graphe adapté aux descriptions d'espèces en utilisant la reconnaissance d'entités nommées (NER) faiblement supervisée. Après avoir extrait les entités nommées, nous reconstruisons les triplets en utilisant des règles de dépendance pour créer le graphe. Notre méthode permet de comparer différentes espèces sur la base de caractères morphologiques et de relier différentes sources de données. Les résultats de notre étude se concentrent sur notre modèle NER et démontrent qu'il est plus performant que les modèles de référence et qu'il constitue un outil précieux pour la communauté de l'écologie et de la biodiversité.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04131571 , version 1 (20-06-2023)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04131571 , version 1

Citer

Maya Sahraoui, Vincent Guigue, Régine Vignes-Lebbe, Marc Pignal. Extraction d'entités nommées à partir de descriptions d'espèces. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.111-126. ⟨hal-04131571⟩
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