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Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets
Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets
Résumé : Dans une base de connaissance, les entités se veulent pérennes mais certains événements induisent que les relations entre ces entités sont instables. C'est notamment le cas pour des relations entre organisations, produits, ou marques, entités qui peuvent être rachetées. Dans cet article, nous proposons une approche permettant d'extraire des relations d'appartenance entre deux entités afin de peu-pler une base de connaissance. L'extraction des relations à partir d'une source dynamique d'informations telle que Twitter permet d'atteindre cet objectif en temps réel. L'approche consiste à modéliser les événements en s'appuyant sur une ressource lexico-sémantique. Une fois les entités liées au Web des données ouvertes (en particulier DBpedia), des règles linguistiques sont appliquées pour finalement générer les triplets RDF qui représentent les événements.
Cited literature [16 references]
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01473718
Contributor : Frédérique Segond <>
Submitted on : Wednesday, February 22, 2017 - 10:58:27 AM
Last modification on : Sunday, March 7, 2021 - 9:34:47 PM
Long-term archiving on: : Tuesday, May 23, 2017 - 1:22:57 PM
Contributor : Frédérique Segond <>
Submitted on : Wednesday, February 22, 2017 - 10:58:27 AM
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File
EGC2017_accepted_6_pages.pdf
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