Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets

Résumé : Dans une base de connaissance, les entités se veulent pérennes mais certains événements induisent que les relations entre ces entités sont instables. C'est notamment le cas pour des relations entre organisations, produits, ou marques, entités qui peuvent être rachetées. Dans cet article, nous proposons une approche permettant d'extraire des relations d'appartenance entre deux entités afin de peu-pler une base de connaissance. L'extraction des relations à partir d'une source dynamique d'informations telle que Twitter permet d'atteindre cet objectif en temps réel. L'approche consiste à modéliser les événements en s'appuyant sur une ressource lexico-sémantique. Une fois les entités liées au Web des données ouvertes (en particulier DBpedia), des règles linguistiques sont appliquées pour finalement générer les triplets RDF qui représentent les événements.
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Communication dans un congrès
EGC2017 - Conférence Extraction et Gestion des Connaissances , Jan 2017, Grenoble, France. 〈http://egc2017.imag.fr/〉
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Contributeur : Frédérique Segond <>
Soumis le : mercredi 22 février 2017 - 10:58:27
Dernière modification le : mercredi 13 décembre 2017 - 10:16:05
Document(s) archivé(s) le : mardi 23 mai 2017 - 13:22:57

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Cédric Lopez, Elena Cabrio, Frédérique Segond. Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets. EGC2017 - Conférence Extraction et Gestion des Connaissances , Jan 2017, Grenoble, France. 〈http://egc2017.imag.fr/〉. 〈hal-01473718〉

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