Désambiguïsation d’entités nommées par apprentissage de modèles d’entités à large échelle

Hani Daher; Romaric Besançon; Olivier Ferret; Hervé Le Borgne; Anne-Laure Daquo; Youssef Tamaazousti

Désambiguïsation d’entités nommées par apprentissage de modèles d’entités à large échelle

Hani Daher ^{1, 2} Romaric Besançon ¹ Olivier Ferret ¹ Hervé Le Borgne ¹ Anne-Laure Daquo ¹ Youssef Tamaazousti ^{1, 3}

1 DIASI - Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs

2 LVIC - Laboratoire Vision et Ingénierie des Contenus

DIASI - Département Intelligence Ambiante et Systèmes Interactifs : DRT/LIST/DIASI

3 MICS - Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes

Abstract : The objective of Entity Linking is to connect an entity mention in a text to a known entity in a knowledge base. The general approach for this task is to generate, for a given mention, a set of candidate entities from the base and determine, in a second step, the best one. This paper focuses on this last step and proposes a method based on learning a function that discriminates an entity from its most ambiguous ones. We adopt a model that is able to deal with large knowledge bases. Thus our contribution lies in the strategy to learn efficiently such a model. We propose three strategies with different efficiency/performance tradeoff. The approach is experimentally validated on six datasets of the TAC evaluation campaigns by using Freebase and DBpedia as reference knowledge bases

Keywords : Entity IR Entity retrieval Entity linking Negative sample selection

Document type :

Conference papers

Domain :

Computer Science [cs] / Information Retrieval [cs.IR]

Computer Science [cs] / Document and Text Processing

Complete list of metadatas

https://hal-cea.archives-ouvertes.fr/cea-01857881
Contributor : Olivier Ferret <>
Submitted on : Friday, August 17, 2018 - 3:30:58 PM
Last modification on : Thursday, February 7, 2019 - 3:27:43 PM

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