Hypernym extraction from W ikipedia (2016)

Abstract: Hypernym extraction from Wikipédia The volume of available documents on the Web continues to increase, the texts contained in these documents are rich information describing concepts and relationships between concepts specific to a particular field. In this paper, we propose and exploit an hypernymy extractor based on lexico-syntactic patterns designed for Wikipedia semi-structured pages, especially the disambiguation pages, to enrich a knowledge base as BabelNet and DBPedia. The results show a precision of 0.68 and a recall of 0.75 for the patterns that we have defined, and an enrichment rate up to 33% for both BabelNet and DBPédia semantic resources.

## introduction l'objectif de notre travail est l'enrichissement de bases de connaissances sémantiques de type babelnet @xcite ou dbpédia @xcite à partir des informations contenues dans des documents textuels semi-structurés. ces bases de connaissances jouent aujourd'hui un rôle clé dans de nombreuses applications du tal, et leur alimentation constitue donc un enjeu important afin de rendre disponibles des informations lexico-sémantiques multilingues à large échelle. a l'heure actuelle, la construction de ces réseaux se fonde principalement sur des ressources existantes telles wordnet ou sur l'exploitation de la partie structurée des documents encyclopédiques de wikipédia 1 . ainsi, des extracteurs dédiés se focalisent sur les infobox, les catégories, ou les liens définis dans les pages wikipédia @xcite . les contenus textuels des documents, riches en information décrivant des concepts et des relations entre ces concepts, mais plus difficilement accessibles, sont généralement sous-exploités. différentes méthodes ont cependant été définies pour extraire à partir des textes des informations (termes et relations sémantiques entre termes) susceptibles d'alimenter ces bases de connaissances. ces travaux utilisent généralement des extracteurs de termes et font appel à des techniques fondées sur l'application de patrons morpho-syntaxiques dans la lignée de @xcite , sur le principe de proximité distributionnelle @xcite , ou sur l'exploitation de structures textuelles spécifiques, par exemple les définitions @xcite ou les structures énumératives @xcite . notre travail de recherche vise à enrichir le web des données pour le français en mettant en oeuvre de façon combinée plusieurs méthodes d'extraction de termes et de relations entre termes à partir des textes, pour l'acquisition de différents types de relations sémantiques, en premier lieu l'hyperonymie et la méronymie. comme il a été montré par exemple par @xcite , la combinaison de plusieurs approches est une piste intéressante pour tirer parti de la multiplicité des indices textuels signalant une relation sémantique, et dépasser les limites identifiées pour chaque méthode. notre approche s'appuiera sur un corpus issu de wikipédia en français, dont les articles ont la particularité de combiner différents niveaux de structuration de l'information textuelle. ## corpus et données d'annotation nous avons constitué un corpus à partir du dump de la version française de l'encyclopédie wikipédia. nous avons choisi de nous focaliser dans ce travail sur un type particulier de pages, appelées pages de désambiguïsation (appelée aussi page d'homonymie). ces pages listent les articles dont le titre est ambigu, et donnent une définition de toutes les acceptions recensées. ces pages sont riches en relations d'hyperonymie et ont une structure régulière. par exemple, la page d'homonymie mercure cite plusieurs articles, parmi lesquels :