Apprendre des repr\'esentations jointes de mots et d'entit\'es pour la d\'esambigu\" d'entit\'es (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)
Jos{\'e} Moreno, Romaric Besan{\c{c}}on, Romain Beaumont, Eva D{'}hondt, Anne-Laure Ligozat, Sophie Rosset, Xavier Tannier, Brigitte Grau
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La d\'esambigu\" sation d'entit\'es (ou liaison d'entit\'es), qui consiste \`a relier des mentions d'entit\'es d'un texte \`a des entit\'es d'une base de connaissance, est un probl\`eme qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances \`a partir de textes. Une difficult\'e de cette t\^ache est la r\'esolution d'ambigu\" t\'es car les syst\`emes ont \`a choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fond\'ee sur l'apprentissage joint de repr\'esentations distribu\'ees des mots et des entit\'es dans le m\^eme espace, ce qui permet d'\'etablir un mod\`ele robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d'entit\'e et les entit\'es candidates.