Reconnaissance d’entités nommées : enrichissement d’un système à base de connaissances à partir de techniques de fouille de textes
Damien Nouvel, Arnaud Soulet, Jean-Yves Antoine, Nathalie Friburger, Denis Maurel
Résumé : Dans cet article, nous présentons et analysons les résultats du système de reconnaissance d’entités nommées CasEN lors de sa participation à la campagne d’évaluation Ester2. Nous identifions quelles ont été les difficultés pour notre système, essentiellement : les mots hors-vocabulaire, la métonymie, les frontières des entités nommées. Puis nous proposons une approche pour améliorer les performances de systèmes à base de connaissances, en utilisant des techniques exhaustives de fouille de données séquentielles afin d’extraire des motifs qui représentent les structures linguistiques en jeu lors de la reconnaissance d’entités nommées. Enfin, nous décrivons l’expérimentation menée à cet effet, donnons les résultats obtenus à ce jour et en faisons une première analyse.
Abstract : In this paper, we present and analyze the results obtained by our named entity recognition system, CasEN, during the Ester2 evaluation campaign.We identify on what difficulties our system was the most challenged, which mainly are : out-of-vocabulary words, metonymy and detection of the boundaries of named entities. Next, we propose a direction which may help us for improving performances of our system, by using exhaustive hierarchical and sequential data mining algorithms. This approach aims at extracting patterns corresponding to useful linguistic constructs for recognizing named entities. Finaly, we describe our experiments, give the results we currently obtain and analyze those results.
Mots clés : Reconnaissance d’Entités Nommées, Séquences Hiérarchiques, Motifs, Ester2
Keywords : Named Entity Recognition, Hierarchical Sequences, Patterns, Ester2