@inproceedings{gonzalez-gallardo-etal-2023-injection,
title = "Injection de connaissances temporelles dans la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es historiques",
author = "Gonz{\'a}lez-Gallardo, Carlos-Emiliano and
Boros, Emanuela and
Giamphy, Edward and
Hamdi, Ahmed and
Moreno, Jose and
Doucet, Antoine",
editor = "Servan, Christophe and
Vilnat, Anne",
booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles d{\'e}j{\`a} soumis ou accept{\'e}s en conf{\'e}rence internationale",
month = "6",
year = "2023",
address = "Paris, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-international.8",
pages = "65--73",
abstract = "Dans cet article, nous abordons la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es dans des documents historiques multilingues. Cette t{\^a}che pr{\'e}sente des multiples d{\'e}fis tels que les erreurs g{\'e}n{\'e}r{\'e}es suite {\`a} la num{\'e}risa- tion et la reconnaissance optique des caract{\`e}res de ces documents. En outre, les documents historiques posent un autre d{\'e}fi puisque leurs collections sont distribu{\'e}es sur une p{\'e}riode de temps assez longue et suivent {\'e}ventuellement plusieurs conventions orthographiques qui {\'e}voluent au fil du temps. Nous explorons, dans ce travail, l{'}id{\'e}e d{'}injecter des connaissance temporelles {\`a} l{'}aide de graphes pour une reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es plus performante. Plus pr{\'e}cis{\'e}ment, nous r{\'e}cup{\'e}rons des contextes suppl{\'e}mentaires, s{\'e}mantiquement pertinents, en explorant les informations temporelles fournies par les collections historiques et nous les incluons en tant que repr{\'e}sentations mises en commun dans un mod{\`e}le NER bas{\'e} sur un transformeur. Nous exp{\'e}rimentons avec deux collections r{\'e}centes en anglais, fran{\c{c}}ais et allemand, compos{\'e}es de journaux historiques (19C-20C) et de commentaires classiques (19C). Les r{\'e}sultats montrent l{'}efficacit{\'e} de l{'}injection de connaissances temporelles dans des ensembles de donn{\'e}es, des langues et des types d{'}entit{\'e}s diff{\'e}rents.",
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<title>Injection de connaissances temporelles dans la reconnaissance d’entités nommées historiques</title>
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<title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale</title>
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<abstract>Dans cet article, nous abordons la reconnaissance d’entités nommées dans des documents historiques multilingues. Cette tâche présente des multiples défis tels que les erreurs générées suite à la numérisa- tion et la reconnaissance optique des caractères de ces documents. En outre, les documents historiques posent un autre défi puisque leurs collections sont distribuées sur une période de temps assez longue et suivent éventuellement plusieurs conventions orthographiques qui évoluent au fil du temps. Nous explorons, dans ce travail, l’idée d’injecter des connaissance temporelles à l’aide de graphes pour une reconnaissance d’entités nommées plus performante. Plus précisément, nous récupérons des contextes supplémentaires, sémantiquement pertinents, en explorant les informations temporelles fournies par les collections historiques et nous les incluons en tant que représentations mises en commun dans un modèle NER basé sur un transformeur. Nous expérimentons avec deux collections récentes en anglais, français et allemand, composées de journaux historiques (19C-20C) et de commentaires classiques (19C). Les résultats montrent l’efficacité de l’injection de connaissances temporelles dans des ensembles de données, des langues et des types d’entités différents.</abstract>
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%X Dans cet article, nous abordons la reconnaissance d’entités nommées dans des documents historiques multilingues. Cette tâche présente des multiples défis tels que les erreurs générées suite à la numérisa- tion et la reconnaissance optique des caractères de ces documents. En outre, les documents historiques posent un autre défi puisque leurs collections sont distribuées sur une période de temps assez longue et suivent éventuellement plusieurs conventions orthographiques qui évoluent au fil du temps. Nous explorons, dans ce travail, l’idée d’injecter des connaissance temporelles à l’aide de graphes pour une reconnaissance d’entités nommées plus performante. Plus précisément, nous récupérons des contextes supplémentaires, sémantiquement pertinents, en explorant les informations temporelles fournies par les collections historiques et nous les incluons en tant que représentations mises en commun dans un modèle NER basé sur un transformeur. Nous expérimentons avec deux collections récentes en anglais, français et allemand, composées de journaux historiques (19C-20C) et de commentaires classiques (19C). Les résultats montrent l’efficacité de l’injection de connaissances temporelles dans des ensembles de données, des langues et des types d’entités différents.
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[Injection de connaissances temporelles dans la reconnaissance d’entités nommées historiques](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-international.8) (González-Gallardo et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)
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