@inproceedings{moreno-etal-2017-apprendre,
title = {Apprendre des repr{\'e}sentations jointes de mots et d`entit{\'e}s pour la d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)},
author = "Moreno, Jos{\'e} G. and
Besan{\c{c}}on, Romaric and
Beaumont, Romain and
D{'}Hondt, Eva and
Ligozat, Anne-Laure and
Rosset, Sophie and
Tannier, Xavier and
Grau, Brigitte",
editor = "Eshkol-Taravella, Iris and
Antoine, Jean-Yves",
booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs",
month = "6",
year = "2017",
address = "Orl{\'e}ans, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-long.13/",
pages = "182--195",
language = "fra",
abstract = {La d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s (ou liaison d`entit{\'e}s), qui consiste {\`a} relier des mentions d`entit{\'e}s d`un texte {\`a} des entit{\'e}s d`une base de connaissance, est un probl{\`e}me qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances {\`a} partir de textes. Une difficult{\'e} de cette t{\^a}che est la r{\'e}solution d`ambigu{\"i}t{\'e}s car les syst{\`e}mes ont {\`a} choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fond{\'e}e sur l`apprentissage joint de repr{\'e}sentations distribu{\'e}es des mots et des entit{\'e}s dans le m{\^e}me espace, ce qui permet d'{\'e}tablir un mod{\`e}le robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d`entit{\'e} et les entit{\'e}s candidates.}
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<title>Apprendre des représentations jointes de mots et d‘entités pour la désambiguïsation d‘entités (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)</title>
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%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs
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%X La désambiguïsation d‘entités (ou liaison d‘entités), qui consiste à relier des mentions d‘entités d‘un texte à des entités d‘une base de connaissance, est un problème qui se pose, entre autre, pour le peuplement automatique de bases de connaissances à partir de textes. Une difficulté de cette tâche est la résolution d‘ambiguïtés car les systèmes ont à choisir parmi un nombre important de candidats. Cet article propose une nouvelle approche fondée sur l‘apprentissage joint de représentations distribuées des mots et des entités dans le même espace, ce qui permet d’établir un modèle robuste pour la comparaison entre le contexte local de la mention d‘entité et les entités candidates.
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[Apprendre des représentations jointes de mots et d’entités pour la désambiguïsation d’entités (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-long.13/) (Moreno et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)
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- José G. Moreno, Romaric Besançon, Romain Beaumont, Eva D’Hondt, Anne-Laure Ligozat, Sophie Rosset, Xavier Tannier, and Brigitte Grau. 2017. Apprendre des représentations jointes de mots et d’entités pour la désambiguïsation d’entités (Combining Word and Entity Embeddings for Entity Linking). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs, pages 182–195, Orléans, France. ATALA.