Projet EDyLex
HR-REN

Exploitation des chemins syntaxiques de relations extraits
en vue de la reconnaissance d'entités nommées

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Description des deux méthodes

HR-REN comporte deux systèmes qui exploitent les chemins syntaxiques de relations extraits par HR en vue de la reconnaissance d'ENs.
Le premier réalise l'identification ou la recatégorisation des ENs en utilisant les chemins de relations comme patrons d'extraction.
Le second système génère des patrons textuels pour la reconnaissance d'ENs à partir de chemins de relations tout en exploitant leurs différents contextes.

Chemins syntaxiques de relations comme patrons pour extraction

• Code Extraction d'ENs

  • HR-REN

• Liste des patrons
  • patrons.txt
    ensemble des patrons utilisés pour l'extraction
  • chem2pat
    script permettant de transformer les chemins de relations extraits par HR (format résultat) en format lisible par "HR-REN"
• Exemples de résultat obtenu
  Corpus utilisé : Résultat de l'analyse d'un mois de dépêches AFP (janvier 2007) réalisée par FRMG au format Passage (fichiers fusionnés)
  • Couples d'ENs extraits
    liste des couples d'ENs extraits (affichage en phrases annotées)
  • Propositions
    liste des candidats EN entraits
    

    Notes : "par mét." indique l'emploi par méthonymie, et "anaphorique" indique l'emploi anaphorique.

Génération de patrons textuels à partir de chemins de rlations

• Code pour la génération par transformation des chemins

  • HR-REN2TXT

    script permettant de créer des patrons textuels à partir de résultats d'extraction des chemins syntaxiques de relations

• Patrons textuels obtenus
  Corpus utilisé : Résultat d'extraction des chemins syntaxiques de relations fourni par HR (ex. fichiers Classes des relations IND-ORG, IND-COM)
  Les fichiers résultats suivants contiennent en début de fichier la liste des chemins utilisés.
  • Patrons Directeur
  • Patrons Directrice
  • Patrons Économiste
  • Patrons Entraîneur
  • Patrons Patron
  • Patrons PDG
  • Patrons Président
  • Patrons Professeur

Publication

• Yayoi NAKAMURA-DELLOYE (2011). Named entity extraction for ontology enrichment, IPSJ Special Interest Group - Information Fundamentals and Access Technologies (IFAT), Japan.