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Integrating Dependency Parses with Sequential Patterns to Improve Relation Extraction ; Apport des dépendances syntaxiques et des patrons séquentiels à l'extraction de relations
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In: TALN 2018 ; https://hal.inria.fr/hal-02079719 ; TALN 2018, May 2018, Rennes, France (2018)
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Abstract:
National audience ; In this paper, we investigate the contribution of syntactic features to the task of unsupervised clustering of semantic relation instances. Instances, i.e. couples of concepts appearing in scientific texts, are represented in a couple-pattern matrix over co-occurrence contexts. Various possible contextual representation features are compared, using sequential pattern mining and syntactic path extraction. We compare the purely lexical feature space with a combined representation, and conclude that adding syntactic features has the potential to improve clustering performance. ; Dans cet article, nous étudions la contribution de propriétés syntaxiques à la tâche de clustering d'instances de relations sémantiques. Les instances, constituées de couples de concepts apparaissant dans des textes scientifiques, sont représentées dans une matrice où on les croise avec une représentation de leur contexte de co-occurrence. Différentes variantes de représentations sont envisagées pour ce contexte, en faisant appel à la fouille de données séquentielles et à l'analyse syntaxique en dépendances. Nos comparaisons suggèrent que les attributs issus d'analyses syntaxiques permettent d'améliorer la qualité du clustering final.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO]Computer Science [cs]; apprentissage n.; clustering; Extraction d’Information; Information Extraction; relations sémantiques; semantic relations
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URL: https://hal.inria.fr/hal-02079719 https://hal.inria.fr/hal-02079719/file/TALN2018__Apport_des_d_pendances_syntaxiques_et_des_patrons_s_quentiels___l_extraction_de_relations.pdf https://hal.inria.fr/hal-02079719/document
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ANCOR-AS: Enriching the ANCOR Corpus with Syntactic Annotations
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In: LREC 2018 - 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.inria.fr/hal-01744572 ; LREC 2018 - 11th edition of the Language Resources and Evaluation Conference, May 2018, Miyazaki, Japan ; http://lrec2018.lrec-conf.org/en/ (2018)
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Coreference Resolution for French Oral Data: Machine Learning Experiments with ANCOR
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In: Computational Linguistics and Intelligent Text Processing. ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01889593 ; Computational Linguistics and Intelligent Text Processing., n° 9623-9624, Springer, 2018, Lecture Notes in Computer Science (2018)
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Universal Dependencies 2.2
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01930733 ; 2018 (2018)
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Experiences in using deep and shallow parsing to detect entity mentions in oral French ; Apports des analyses syntaxiques pour la détection automatique de mentions dans un corpus de français oral
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In: TALN 2017 ; https://hal.inria.fr/hal-01558711 ; TALN 2017, Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), Jun 2017, Orléans, France ; http://taln2017.cnrs.fr (2017)
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Combining Syntactic and Sequential Patterns for Unsupervised Semantic Relation Extraction.
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01591501 ; CEUR-WS.org. Macedonia. 1881, pp.81-84, 2017, Interactions between Data Mining and Natural Language Processing 2017 (2017)
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Structured Named Entity Recognition by Cascading CRFs
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579109 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
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Label-Dependencies Aware Recurrent Neural Networks
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579071 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary ; http://www.cicling.org/2017/ (2017)
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Syntax-based queries for non-specialists: a new perspective on similarity research
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In: American Association for Corpus Linguistics (AACL) & Technology for Second Language Learning (TSLL) ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01741060 ; American Association for Corpus Linguistics (AACL) & Technology for Second Language Learning (TSLL), Sep 2016, Ames (Iowa), United States (2016)
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De l'exemple construit à l'exemple attesté : un système de requêtes syntaxiques pour non-spécialistes
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In: Atelier Enseignement des Langues et TAL ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01399520 ; Atelier Enseignement des Langues et TAL, Jul 2016, Paris, France ; https://sites.google.com/site/eltal2016taln/home (2016)
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From built examples to attested examples: a syntax-based query system for non-specialists
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In: PACLIC30 ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01399523 ; PACLIC30, Jong-Bok Kim, Oct 2016, Seoul, South Korea ; http://paclic30.khu.ac.kr/ (2016)
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Understanding Social Media Texts with Minimum Human Effort on #Twitter
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In: Language and the new (instant) media (PLIN) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01490018 ; Language and the new (instant) media (PLIN), May 2016, Louvain-la-Neuve, Belgium (2016)
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Coreference Resolution for French Oral Data: Machine Learning Experiments with ANCOR
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In: 17th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing'2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01344977 ; 17th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICLing'2016), Apr 2016, Konya, Turkey ; http://www.cicling.org/2016/ (2016)
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Semantic Annotation of the ACL Anthology Corpus for the Automatic Analysis of Scientific Literature
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In: LREC 2016 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01360407 ; LREC 2016, May 2016, Portoroz, Slovenia (2016)
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DEMOCRAT : description et modélisation des chaînes de référence ; DEMOCRAT : description et modélisation des chaînes de référence: Outils pour l'annotation de corpus et le traitement automatique
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In: Salon Partenariats Recherche et Industries de la Langue (PAREIL), Vingt-troisième conférence sur le traitement automatique des langues naturelles (TALN 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01384485 ; Salon Partenariats Recherche et Industries de la Langue (PAREIL), Vingt-troisième conférence sur le traitement automatique des langues naturelles (TALN 2016), Jul 2016, Paris, France. 2016 (2016)
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Domain Adaptation for Named Entity Recognition Using CRFs
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In: LREC 2016 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01473397 ; LREC 2016, May 2016, Portoroz, Slovenia ; http://lrec2016.lrec-conf.org/en/ (2016)
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New Recurrent Neural Network Variants for Sequence Labeling
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In: ISSN: 0302-9743 ; Lecture Notes in Computer Science ; 17th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01489955 ; 17th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, Apr 2016, Konya, Turkey (2016)
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Analyse syntaxique de l'ancien français : quelles propriétés de la langue influent le plus sur la qualité de l'apprentissage ?
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In: TALN 22 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01251006 ; TALN 22, Jun 2015, Caen, France. ; https://taln2015.greyc.fr/articlesenlignetaln/ (2015)
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Étiquetage morpho-syntaxique de tweets avec des CRF
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In: TALN 2015 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01473383 ; TALN 2015, Jun 2015, Caen, France ; https://taln2015.greyc.fr/ (2015)
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Coreference Resolution for Oral Corpus: a machine learning experiment with ANCOR corpus ; Les coréférences à l'oral : une expérience d'apprentissage automatique sur le corpus ANCOR
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In: ISSN: 1248-9433 ; EISSN: 1965-0906 ; Revue TAL ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01153297 ; Revue TAL, ATALA (Association pour le Traitement Automatique des Langues), 2015, Traitement automatique du langage parlé, 55 (2), pp.97-121 ; http://www.atala.org/-Volume-55- (2015)
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