Utilisation de la Linguistique Systémique Fonctionnelle pour la détection des noms de personnes ambigus
Thomas Heitz
Résumé : Dans cet article, nous nous proposons de construire un lexique étiqueté selon les principes de la Linguistique Systémique Fonctionnelle (LSF) et de l’appliquer à la détection des noms de personnes ambigus dans les textes. Nous ne faisons pas d’analyse complète mais testons plutôt si certaines caractéristiques de la LSF peuvent permettre de compléter les modèles linguistiques actuellement utilisés pour la détection des entités nommées. Nous souhaitons ainsi apporter une contribution à l’application du formalisme LSF dans l’analyse automatique de textes après son application déjà éprouvée à la génération de textes.
Abstract : In this paper, we propose to build a tagged lexicon according to the Systemic Functional Linguistics (SFL) principles and to apply it to the recognition of ambiguous person names in texts. We do not achieve a complete analysis but rather test if some characteristics of the SFL could enable the completion of actual linguistic models used in named entity recognition. We want thus to bring a contribution to the application of the SFL model in automatic text analysis while it already proved its usefulness for text generation.
Mots clés : Linguistique Systémique Fonctionnelle, Détection des entités nommées, Fouille de textes
Keywords : Systemic Functional Linguistics, Named entity recognition, Text mining