Utilisation de Représentations Distribuées de Relations pour la Désambiguïsation d’Entités Nommées (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking ) (2018)

Abstract: L’identification des entités nommées dans un texte est une étape fondamentale pour de nombreuses tâches d’extraction d’information. Pour avoir une identification complète, une étape de désambiguïsation des entités similaires doit être réalisée. Celle-ci s’appuie souvent sur la seule description textuelle des entités. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entités : cette information peut également être exploitée pour améliorer la désambiguïsation des entités. Nous proposons dans cet article une approche d’apprentissage de représentations distribuées de ces relations et leur utilisation pour la tâche de désambiguïsation d’entités nommées. Nous montrons le gain de cette méthode sur un corpus d’évaluation standard, en anglais, issu de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

## introduction dans le domaine de l'extraction d'information à partir de textes, la reconnaissance d'entités nommées prend une place particulièrement importante, d'une part parce qu'elle peut servir à représenter le contenu thématique de certains documents de façon informative et concise (de qui on parle, où se situe l'action . . . ) et d'autre part parce que ces entités sont en général nécessaires à tous les traitements plus complexes qui peuvent être entrepris à la suite, comme l'extraction de relations ou d'événements, ou le remplissage automatique de bases de connaissances. de ce fait, la qualité et la précision de la reconnaissance des entités nommées est fondamentale. une étape additionnelle augmentant la précision de l'identification des entités consiste à lever l'ambiguïté entre des entités ayant des mentions identiques ou similaires. cette étape de désambiguïsation d'entités nommées (aussi appelée liaison référentielle d'entités ou entity linking) s'appuie sur l'utilisation d'une base de connaissances contenant les entités connues a priori servant de référence pour la désambiguïsation @xcite . par exemple, la mention d'entité « castro » correspond à deux entités différentes dans les contextes suivants foot_0 : obama and castro shake hands as u.s. and cuba seek better ties. par ailleurs, des travaux récents ont montré que l'usage de représentations sémantiques distribuées (word embeddings) sur le modèle de word2vec @xcite , construites pour représenter de façon jointe les mots des textes et les entités nommées d'une base de connaissances, peut améliorer la détection de la similarité entre les mentions d'entités et les entités de cette base, augmentant ainsi la précision de la désambiguïsation @xcite @xcite . nous proposons, dans cette étude, d'associer ces deux idées en apprenant des représentations distribuées des relations entre les entités d'une base de connaissances et en exploitant ces représentations pour aider la désambiguïsation des entités nommées. ## conclusion et perspectives nous présentons dans cet article une approche pour l'exploitation des relations entre les entités présentes dans une base de connaissances pour aider la désambiguïsation des entités nommées. cette méthode s'appuie sur un apprentissage de représentations pour les relations (relation embeddings) exploitant le modèle word2vec sur les contextes relationnels des entités dans la base de connaissances. en évaluant ce modèle sur les données de la campagne d'évaluation tac edl 2015, nous montrons que l'ajout de cette connaissance permet d'améliorer les performances d'un système de désambiguïsation d'entités de façon significative. comme nous l'avons montré, la prise en compte d'un certain contexte autour d'une mention d'entité est intéressante mais doit être contrôlée soigneusement. une extension possible de ce travail est de considérer le contexte à un niveau plus large, en l'occurrence celui du document, en réalisant de façon jointe la désambiguïsation d'un ensemble de mentions à l'instar des travaux menés à la suite de @xcite ou de @xcite par exemple.