Named entities, from Linguistics to NLP: Theoretical status and disambiguation methods
Les Entitées Nommées, de la linguistique au TAL : Statut théorique et méthodes de désambiguïsation
Résumé
Introduced as part of the last Message Understanding Conferences dedicated to information extraction, Named Entity extraction is a well-studied task in Natural Language Processing. The recognition and the categorization of person names, location names, organisation names, etc. is regarded as a fundamental process for a wide variety of natural language processing applications dealing with content analysis and many research works are devoted to it, achieving very good results. Following this success, named entity treatment is moving towards new research prospects with, among others, disambiguation and fined-grained annotation. However, this new challenges make even more crucial the question of named entity definition, which was not much discussed until now.
Two main lines were explored during this PhD project : first we tried to propose a definition of named entities and then we experimented disambiguation methods. After a presentation and a state of the art of the named entity recognition task, we had to examine, from a methodological point of view, how to tackle the question of the definition of named entities. Our approach led us to study, firstly, the linguistic side, with proper names and definite descriptions and, secondly, the computing side, this development aiming at, finally, proposing a named entity definition that takes into account language aspects but also computer systems capacities and requirements. The continuation of the dissertation is about more experimental works, with a presentation of experiments about fined-grained named entity annotation and metonymy resolution methods.
Le traitement des entités nommées fait aujourd’hui figure d’incontournable en Traitement Automatique des Langues. Apparue au milieu des années 1990 à la
faveur des dernières conférences muc (Message Understanding Conferences), la tâche de reconnaissance et de catégorisation des noms de personnes, de lieux, d’organisations, etc. apparaît en effet comme fondamentale pour diverses applications participant de l’analyse de contenu et nombreux sont les travaux se consacrant à sa mise en oeuvre, obtenant des résultats plus qu’honorables. Fort de ce succès, le traitement des entités nommées s’oriente désormais vers de nouvelles perspectives avec, entre autres, la désambiguïsation et une annotation enrichie de ces unités. Ces nouveaux défis rendent cependant d’autant plus cruciale la question du statut théorique des entités nommées, lequel n’a guère été discuté jusqu’à aujourd’hui.
Deux axes de recherche ont par conséquent été investis durant ce travail de thèse : nous avons, d’une part, tenté de proposer une définition des entités nomm ées et, d’autre part, expérimenté des méthodes de désambiguïsation. A la suite d’un état des lieux de la tâche de reconnaissance de ces unités et d’un exposé des difficultés pouvant se présenter à l’occasion d’une telle entreprise, il fut avant tout nécessaire d’examiner, d’un point de vue méthodologique, comment aborder la question de la définition des entités nommées. La démarche adoptée invita à se tourner du cˆoté de la linguistique, avec les noms propres et les descriptions définies, puis du cˆoté du traitement automatique, ce parcours visant au final à proposer une définition tenant compte tant des aspects du langage que des capacit és et exigences des systèmes informatiques. La suite du mémoire rend compte d’un travail davantage expérimental, avec l’exposé d’une méthode d’annotation fine tout d’abord, de résolution de métonymie enfin. Ces travaux, combinant approche symbolique et approche distributionnelle, rendent compte de la possibilité d’une double annotation (catégories générales et catégories fines) et d’une désambiguïsation des entités nommées.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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