Estimer la notoriété d’un nom propre via W ikipedia (Estimate the notoriety of a Proper name using W ikipedia) (2016)

Abstract: Cet article propose de calculer, via Wikipedia, un indice de notoriété pour les entrées du dictionnaire relationnel multilingue de noms propres Prolexbase. Cet indice de notoriété dépend de la langue et participera, d’une part, à la construction d’un module de Prolexbase pour la langue arabe et, d’autre part, à la révision de la notoriété actuellement présente pour les autres langues de la base. Pour calculer la notoriété, nous utilisons la méthode SAW (précédée du calcul de l’entropie de Shannon) à partir de cinq valeurs numériques déduites de Wikipedia.

## introduction la constitution d'un dictionnaire commence par le choix des entrées à y placer ou non. cela est surtout vrai pour des dictionnaires édités sur papier, mais aussi pour des dictionnaires électroniques où certaines entrées peuvent augmenter inutilement l'ambiguïté. de plus, "il faut mentionner l'important problème que pose l'absence des noms propres dans les dictionnaires de langue" @xcite et, pourrait-on ajouter aujourd'hui dans les dictionnaires électroniques. @xcite constate que, dans la reconnaissance des entités nommées, "without gazetteers […] locations come out badly", mais il ajoute "the collection of gazetteers need not be a bottleneck: @xcite relatively small gazetteers are sufficient to give good precision and recall". en effet, les noms propres et leurs dérivés sont très souvent ambigus et une trop grande importance du dictionnaire peut créer des difficultés. la recherche du mot paris sur geonames 1 donne des centaines de résultats, score à peine amélioré en précisant le type city (210 résultats). sur wikipedia 2 , la même recherche conduit directement à la capitale de la france (qui est le plus connu des noms propres désignés par le mot paris) et indique qu'il existe un grand nombre de pages homonymes. paris (france) a plus de notoriété que d'autres villes du même nom. bien sûr, d'autres critères spécifiques au corpus traité peuvent influencer les choix, mais un dictionnaire générique doit s'appuyer sur cette notion. l'évaluation de cette notoriété n'est cependant pas évidente. doit-elle juste reposer sur le choix d'un expert ? plusieurs travaux suggèrent l'utilisation du web sémantique, et plus précisément de l'encyclopédie en ligne wikipedia. en particulier, le macro connections group au mit media lab, qui travaille sur la quantification, l'analyse et la visualisation de la culture mondiale, a développé le projet panthéon @xcite qui calcule une notoriété universelle pour les personnes célèbres à travers l'histoire. dans ce projet, on prend en compte le nombre de différentes versions linguistiques de wikipédia ayant un article sur cette personne (en appliquant un filtre : ce nombre doit être supérieur à 25) et on calcule un indice de popularité historique (historical popularity index). cette approche a été testée de plusieurs manières, entre autres par une comparaison avec le jeu de données de l'accomplissement humain (ha) ; ha est une compilation de 3 869 personnes notables dans les arts et les sciences, basée sur des encyclopédies imprimées : panthéon contient 40 % des entrées disponibles dans ha, avec une corrélation significative entre les mesures d'impact historique dans panthéon et dans ha. dans l'étude, sur vingt-quatre éditions linguistiques de wikipedia, réalisée par @xcite : à partir de la version anglaise, les auteurs ont extrait 1,1 million d'articles biographiques, puis ils ont cherché par les liens inter-langues les éventuelles pages correspondantes dans les vingt-trois autres éditions linguistiques et calculé un classement moyen basé entre autres sur le pagerank. en regardant les cinquante premiers de chaque édition, ils les répartissent en : citons aussi @xcite qui s'intéresse non pas à la notoriété, mais à la qualité et à la fiabilité des articles de wikipédia. pour cela, les auteurs ont listé cinq indices : enfin, présentons rapidement prolexbase @xcite . il s'agit d'une ressource libre foot_2 , un dictionnaire relationnel multilingue de noms propres, au format lmf (iso 24613), depuis @xcite . au niveau multilingue se trouvent des pivots qui représentent un point de vue sur les noms propres et se projettent sur chaque langue en des prolexèmes, ensembles de formes morphosémantiquement liées (alias et dérivés ## le calcul de la notoriété nous avons donc obtenu pour chaque nom propre cinq indices de notoriété. nous allons maintenant calculer une valeur finale, égale à 1, 2 ou 3. pour cela, nous avons effectué un calcul multicritères, la méthode saw (simple additive weighting) @xcite qui nécessite d'attribuer un poids à chaque critère. ce poids est parfois défini arbitrairement par l'utilisateur. nous avons préféré le déduire du calcul de l'entropie @xcite , comme, entre autres, @xcite ou @xcite .