Rosa Stern


2012

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Annotation référentielle du Corpus Arboré de Paris 7 en entités nommées (Referential named entity annotation of the Paris 7 French TreeBank) [in French]
Benoît Sagot | Marion Richard | Rosa Stern
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 2: TALN

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A Joint Named Entity Recognition and Entity Linking System
Rosa Stern | Benoît Sagot | Frédéric Béchet
Proceedings of the Workshop on Innovative Hybrid Approaches to the Processing of Textual Data

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Population of a Knowledge Base for News Metadata from Unstructured Text and Web Data
Rosa Stern | Benoît Sagot
Proceedings of the Joint Workshop on Automatic Knowledge Base Construction and Web-scale Knowledge Extraction (AKBC-WEKEX)

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Aleda, a free large-scale entity database for French
Benoît Sagot | Rosa Stern
Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)

Named entity recognition, which focuses on the identification of the span and type of named entity mentions in texts, has drawn the attention of the NLP community for a long time. However, many real-life applications need to know which real entity each mention refers to. For such a purpose, often refered to as entity resolution and linking, an inventory of entities is required in order to constitute a reference. In this paper, we describe how we extracted such a resource for French from freely available resources (the French Wikipedia and the GeoNames database). We describe the results of an instrinsic evaluation of the resulting entity database, named Aleda, as well as those of a task-based evaluation in the context of a named entity detection system. We also compare it with the NLGbAse database (Charton and Torres-Moreno, 2010), a resource with similar objectives.

2011

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Coopération de méthodes statistiques et symboliques pour l’adaptation non-supervisée d’un système d’étiquetage en entités nommées (Statistical and symbolic methods cooperation for the unsupervised adaptation of a named entity recognition system)
Frédéric Béchet | Benoît Sagot | Rosa Stern
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

La détection et le typage des entités nommées sont des tâches pour lesquelles ont été développés à la fois des systèmes symboliques et probabilistes. Nous présentons les résultats d’une expérience visant à faire interagir le système à base de règles NP, développé sur des corpus provenant de l’AFP, intégrant la base d’entités Aleda et qui a une bonne précision, et le système LIANE, entraîné sur des transcriptions de l’oral provenant du corpus ESTER et qui a un bon rappel. Nous montrons qu’on peut adapter à un nouveau type de corpus, de manière non supervisée, un système probabiliste tel que LIANE grâce à des corpus volumineux annotés automatiquement par NP. Cette adaptation ne nécessite aucune annotation manuelle supplémentaire et illustre la complémentarité des méthodes numériques et symboliques pour la résolution de tâches linguistiques.

2010

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Traitement des inconnus : une approche systématique de l’incomplétude lexicale
Helena Blancafort | Gaëlle Recourcé | Javier Couto | Benoît Sagot | Rosa Stern | Denis Teyssou
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Cet article aborde le phénomène de l’incomplétude des ressources lexicales, c’est-à-dire la problématique des inconnus, dans un contexte de traitement automatique. Nous proposons tout d’abord une définition opérationnelle de la notion d’inconnu. Nous décrivons ensuite une typologie des différentes classes d’inconnus, motivée par des considérations linguistiques et applicatives ainsi que par l’annotation des inconnus d’un petit corpus selon notre typologie. Cette typologie sera mise en oeuvre et validée par l’annotation d’un corpus important de l’Agence France-Presse dans le cadre du projet EDyLex.

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Détection et résolution d’entités nommées dans des dépêches d’agence
Rosa Stern | Benoît Sagot
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Nous présentons NP, un système de reconnaissance d’entités nommées. Comprenant un module de résolution, il permet d’associer à chaque occurrence d’entité le référent qu’elle désigne parmi les entrées d’un référentiel dédié. NP apporte ainsi des informations pertinentes pour l’exploitation de l’extraction d’entités nommées en contexte applicatif. Ce système fait l’objet d’une évaluation grâce au développement d’un corpus annoté manuellement et adapté aux tâches de détection et de résolution.

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A Lexicon of French Quotation Verbs for Automatic Quotation Extraction
Benoît Sagot | Laurence Danlos | Rosa Stern
Proceedings of the Seventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'10)

Quotation extraction is an important information extraction task, especially when dealing with news wires. Quotations can be found in various configurations. In this paper, we focus on direct quotations introduced by a parenthetical clause, headed by a ""quotation verb"". Our study is based on a large French news wire corpus from the Agence France-Presse. We introduce and motivate an analysis at the discursive level of such quotations, which differs from the syntactic analyses generally proposed. We show how we enriched the Lefff syntactic lexicon so that it provides an account for quotation verbs heading a quotation parenthetical, especially those extracted from a news wire corpus. We also sketch how these lexical entries can be extended to the discursive level in order to model quotations introduced in a parenthetical clause in a complete way.