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        <title>Reconnaissance d’Entités Nommées fondée sur des Modèles de Langue Enrichis avec des Définitions des Types d’Entités</title>
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        <dateIssued>2023-06</dateIssued>
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            <title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA)</title>
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    <abstract>Des études récentes ont identifié de nouveaux défis dans la tâche de reconnaissance d’entités nommées (NER), tels que la reconnaissance d’entités complexes qui ne sont pas des phrases nominales simples et/ou figurent dans des entrées textuelles courtes, avec une faible quantité d’informations contextuelles. Cet article propose une nouvelle approche qui relève ce défi, en se basant sur des modèles de langues pré-entraînés par enrichissement des définitions des types d’entités issus d’une base de connaissances. Les expériences menées dans le cadre de la tâche MultiCoNER I de SemEval ont montré que l’approche proposée permet d’atteindre des gains en performance par rapport aux modèles de référence de la tâche.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Reconnaissance d’Entités Nommées fondée sur des Modèles de Langue Enrichis avec des Définitions des Types d’Entités
%A Lovón Melgarejo, Jesús
%A Moreno, Jose
%A Besançon, Romaric
%A Ferret, Olivier
%A Tamine, Lynda
%Y Zargayouna, Haïfa
%S Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA)
%D 2023
%8 June
%I ATALA
%C Paris, France
%G French
%F lovon-melgarejo-etal-2023-reconnaissance
%X Des études récentes ont identifié de nouveaux défis dans la tâche de reconnaissance d’entités nommées (NER), tels que la reconnaissance d’entités complexes qui ne sont pas des phrases nominales simples et/ou figurent dans des entrées textuelles courtes, avec une faible quantité d’informations contextuelles. Cet article propose une nouvelle approche qui relève ce défi, en se basant sur des modèles de langues pré-entraînés par enrichissement des définitions des types d’entités issus d’une base de connaissances. Les expériences menées dans le cadre de la tâche MultiCoNER I de SemEval ont montré que l’approche proposée permet d’atteindre des gains en performance par rapport aux modèles de référence de la tâche.
%U https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-coria.12
%P 185-194

Markdown (Informal)

[Reconnaissance d’Entités Nommées fondée sur des Modèles de Langue Enrichis avec des Définitions des Types d’Entités](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-coria.12) (Lovón Melgarejo et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

• Reconnaissance d’Entités Nommées fondée sur des Modèles de Langue Enrichis avec des Définitions des Types d’Entités (Lovón Melgarejo et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

ACL

• Jesús Lovón Melgarejo, Jose Moreno, Romaric Besançon, Olivier Ferret, and Lynda Tamine. 2023. Reconnaissance d’Entités Nommées fondée sur des Modèles de Langue Enrichis avec des Définitions des Types d’Entités. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA), pages 185–194, Paris, France. ATALA.