@inproceedings{wang-etal-2011-filtrage,
title = "Filtrage de relations pour l{'}extraction d{'}information non supervis{\'e}e (Filtering relations for unsupervised information extraction)",
author = "Wang, Wei and
Besan{\c{c}}on, Romaric and
Ferret, Olivier and
Grau, Brigitte",
editor = "Lafourcade, Mathieu and
Prince, Violaine",
booktitle = "Actes de la 18e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
month = jun,
year = "2011",
address = "Montpellier, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.8",
pages = "43--48",
abstract = "Le domaine de l{'}extraction d{'}information s{'}est r{\'e}cemment d{\'e}velopp{\'e} en limitant les contraintes sur la d{\'e}finition des informations {\`a} extraire, ouvrant la voie {\`a} des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l{'}extraction d{'}information non supervis{\'e}e, nous nous int{\'e}ressons {\`a} l{'}identification et la caract{\'e}risation de nouvelles relations entre des types d{'}entit{\'e}s fix{\'e}s. Un des d{\'e}fis de cette t{\^a}che est de faire face {\`a} la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l{'}on consid{\`e}re des corpus de grande taille. Nous pr{\'e}sentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant m{\'e}thode heuristique et m{\'e}thode par apprentissage. Nous {\'e}valuons ce filtrage de mani{\`e}re intrins{\`e}que et par son impact sur un regroupement s{\'e}mantique des relations.",
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<title>Filtrage de relations pour l’extraction d’information non supervisée (Filtering relations for unsupervised information extraction)</title>
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<abstract>Le domaine de l’extraction d’information s’est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l’extraction d’information non supervisée, nous nous intéressons à l’identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d’entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l’on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.</abstract>
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%S Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
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%X Le domaine de l’extraction d’information s’est récemment développé en limitant les contraintes sur la définition des informations à extraire, ouvrant la voie à des applications de veille plus ouvertes. Dans ce contexte de l’extraction d’information non supervisée, nous nous intéressons à l’identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d’entités fixés. Un des défis de cette tâche est de faire face à la masse importante de candidats pour ces relations lorsque l’on considère des corpus de grande taille. Nous présentons dans cet article une approche pour le filtrage des relations combinant méthode heuristique et méthode par apprentissage. Nous évaluons ce filtrage de manière intrinsèque et par son impact sur un regroupement sémantique des relations.
%U https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.8
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Markdown (Informal)
[Filtrage de relations pour l’extraction d’information non supervisée (Filtering relations for unsupervised information extraction)](https://aclanthology.org/2011.jeptalnrecital-court.8) (Wang et al., JEP/TALN/RECITAL 2011)
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