Utilisation de Repr\'esentations Distribu\'ees de Relations pour la D\'esambigu\" d'Entit\'es Nomm\'ees (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking )

Abstract

L'identification des entit\'es nomm\'ees dans un texte est une \'etape fondamentale pour de nombreuses t\^aches d'extraction d'information. Pour avoir une identification compl\`ete, une \'etape de d\'esambigu\" sation des entit\'es similaires doit \^etre r\'ealis\'ee. Celle-ci s'appuie souvent sur la seule description textuelle des entit\'es. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entit\'es : cette information peut \'egalement \^etre exploit\'ee pour am\'eliorer la d\'esambigu\" sation des entit\'es. Nous proposons dans cet article une approche d'apprentissage de repr\'esentations distribu\'ees de ces relations et leur utilisation pour la t\^ache de d\'esambigu\" sation d'entit\'es nomm\'ees. Nous montrons le gain de cette m\'ethode sur un corpus d'\'evaluation standard, en anglais, issu de la t\^ache de d\'esambigu\" sation d'entit\'es de la campagne TAC-KBP.

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