Classification de relations pour l’intelligence économique et concurrentielle (Relation Classification for Competitive and Economic Intelligence ) (2020)

Abstract: L’extraction de relations reliant des entités par des liens sémantiques à partir de texte a fait l’objet de nombreux travaux visant à extraire des relations génériques comme l’hyperonymie ou spécifiques comme des relations entre gènes et protéines. Dans cet article, nous nous intéressons aux relations économiques entre deux entités nommées de type organisation à partir de textes issus du web. Ce type de relation, encore peu étudié dans la littérature, a pour but l’identification des liens entre les acteurs d’un secteur d’activité afin d’analyser leurs écosystèmes économiques. Nous présentons B IZ R EL, le premier corpus français annoté en relations économiques, ainsi qu’une approche supervisée à base de différentes architectures neuronales pour la classification de ces relations. L’évaluation de ces modèles montre des résultats très encourageants, ce qui est un premier pas vers l’intelligence économique et concurrentielle à partir de textes pour le français.

## motivations l'extraction de relations sémantiques est une tâche d'extraction d'information qui permet de détecter les liens sémantiques reliant des entités à partir d'expressions en langage naturel, dans le but de produire de l'information structurée à partir de textes bruts @xcite . les entités ainsi reliées peuvent être exprimées par des syntagmes nominaux désignant des classes @xcite , comme entreprise, produit, ou des entités nommées @xcite , comme google, paris. cette tâche, qui s'apparente à un problème de classification supervisée de fragments de phrases, a fait l'objet de nombreux travaux basés sur des approches à base de patrons @xcite , à base de traits ou de noyaux @xcite , ou neuronales @xcite . nous distinguons ceux qui classifient des relations génériques telles que les relations cause-effet, message-sujet @xcite ou encore des relations d'hypernonymie ou de synonymie @xcite , et ceux se focalisant sur des relations spécifiques telles que les relations biomédicales reliant des protéines ou des gènes @xcite @xcite . les approches s'appuyant sur de l'apprentissage supervisé utilisent des corpus manuellement annotés par des types de relations prédéfinis dont la plupart sont en anglais (tels que les corpus de semeval-2010 tâche 8 @xcite , tacred @xcite et @xcite ). nous citons néanmoins quelques corpus dans d'autres @xcite pour le chinois et l'arabe, ou rerelem @xcite pour le portugais. dans cet article, nous nous intéressons à la classification de relations économiques prédéfinies entre deux entités nommées de type organisation (org) à partir de textes issus du web. ces relations permettent de créer des réseaux commerciaux, valoriser des entreprises et suivre leurs activités. c'est donc un moyen crucial pour l'identification des liens entre les acteurs d'un secteur d'activité et pour l'analyse de leurs écosystèmes économiques. contrairement aux relations génériques, peu de travaux se sont attaqués à la classification des relations économiques. ces derniers se focalisent principalement sur deux types de relations, la compétition et la coopération @xcite . les techniques adoptées visent à adapter les travaux sur la classification de relations génériques pour prendre en compte la spécificité des relations économiques. les approches varient de méthodes à base de patrons @xcite à des approches supervisées @xcite ou semi-supervisées @xcite . là encore, les données utilisées pour entraîner ces différents systèmes sont majoritairement en anglais @xcite avec quelques initiatives en allemand @xcite et en chinois @xcite . à notre connaissance, il n'existe aucun corpus annoté pour la classification de relations économiques pour la langue française. dans ce contexte, nous proposons : dans la suite de cet article, la section 2 présente un bref état de l'art des approches de classification de relations. la section 3 définit les relations économiques d'intérêt et rapporte la procédure suivie pour construire le corpus bizrel. la section 4 décrit les modèles utilisés, ainsi que les résultats obtenus. une analyse d'erreur est présentée en section 5. nous présentons les perspectives envisagées des travaux futurs en section 6.