Utilisation des relations d’une base de connaissances pour la désambiguïsation d’entités nommées (Using the Relations of a Knowledge Base to Improve Entity Linking ) (2016)

Abstract: L’identification des entités nommées dans un texte est une tâche essentielle des outils d’extraction d’information dans de nombreuses applications. Cette identification passe par la reconnaissance d’une mention d’entité dans le texte, ce qui a été très largement étudié, et par l’association des entités reconnues à des entités connues, présentes dans une base de connaissances. Cette association repose souvent sur une mesure de similarité entre le contexte textuel de la mention de l’entité et un contexte textuel de description des entités de la base de connaissances. Or, ce contexte de description n’est en général pas présent pour toutes les entités. Nous proposons d’exploiter les relations de la base de connaissances pour ajouter un indice de désambiguïsation pour ces entités. Nous évaluons notre travail sur des corpus d’évaluation standards en anglais issus de la tâche de désambiguïsation d’entités de la campagne TAC-KBP.

## introduction l'extraction d'information a pour but d'analyser automatiquement des textes pour en extraire une information structurée. porté par plusieurs grandes campagnes d'évaluation telles que muc (message understanding conference), ace (automatic content extraction) et plus récemment tac (text analysis conference), ce domaine s'est structuré autour de tâches comme la reconnaissance automatique d'entités nommées dans les textes, l'identification de la coréférence, l'extraction de relations entre entités, ou l'extraction d'événements (qui peut être vue comme une extraction de relations n-aires entre les entités), aussi appelé remplissage automatique de formulaires (slot filling) @xcite . une étape supplémentaire de l'extraction d'information, identifiée plus récemment, est de faire automatiquement le lien entre les entités reconnues dans le texte et des entités connues, présentes dans une base de connaissances existante. cette étape est appelée désambiguïsation d'entités nommées ou entity linking. cette tâche s'inscrit parfois dans le cadre plus général d'une désambiguïsation globale de tous les concepts d'un texte par rapport à une base de connaissances, qu'ils soient portés par une entité nommée ou par une expression nominale : c'est le cas de systèmes comme wikify @xcite pour wikipédia ou babelfy @xcite pour la ressource encyclopédique babelnet @xcite . les systèmes de désambiguïsation d'entités @xcite s'appuient généralement sur deux types d'éléments : d'une part, des caractéristiques hors-contexte des entités, comme la similarité entre la chaîne de caractères de l'entité à désambiguïser et les formes connues des entités (noms, alias) dans la base de connaissances ; d'autre part, des caractéristiques contextuelles évaluant la similarité du contexte textuel de l'entité à désambiguïser avec un contexte textuel associé à l'entité cible dans la base de connaissances. ce dernier est souvent un texte descriptif extrait de la page wikipédia de l'entité. or, dans des bases de connaissances de très grande taille comme freebase, qui contient plusieurs dizaines de millions d'entités, nombre de ces entités n'ont aucune information de description ou de contexte textuel associée. de plus, les bases de connaissances sont en général structurées par des relations transverses qui lient les entités entre elles et qui forment une source d'information supplémentaire importante qui n'est, souvent, pas exploitée. nous proposons dans cet article d'exploiter cette information pour enrichir la notion de contexte des entités en prenant en compte leurs relations avec d'autres entités dans la base de connaissances, ce qui permet de pallier partiellement le manque de description textuelle associée aux entités. dans notre approche, l'exploitation des relations se fait de façon simple, par l'utilisation d'une représentation vectorielle des relations permettant une mise en oeuvre efficace de cette similarité, à la différence d'approches exploitant des structures sémantiques plus riches mais plus coûteuses comme amr (abstract meaning representation), utilisé par @xcite . nous évaluons notre approche sur des collections de référence annotées, en anglais, extraites de la tâche de peuplement de base de connaissances (kbp -knowledge base population) des campagnes d'évaluation tac, et plus particulièrement, de la tâche de découverte et désambiguïsation des entités (edl -entity discovery and linking), même si nous n'évaluerons que la partie désambiguïsation, en supposant que la reconnaissance des entités a déjà été effectuée. nous présentons l'approche proposée dans la section suivante, avant d'en proposer une évaluation dans la section 3, en détaillant les bases de connaissances et les collections utilisées, ainsi que les résultats obtenus, qui montrent que cette approche peut amener des améliorations sur la précision d'identification des entités, même si les résultats globaux restent similaires. la tâche que nous considérons est donc, étant donné une mention d'entité dans un texte, de déterminer l'entité de la base de connaissance à laquelle elle réfère ou si elle n'est liée à aucune entité connue (on parle d'entité nil pour la référence). notre approche de désambiguïsation suit alors un processus standard @xcite : pour chaque mention d'entité à désambiguïser, les trois étapes suivantes sont ainsi réalisées : ces trois étapes sont présentées plus en détail dans les sections suivantes.