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Semantic historical gazetteers and related NLP and corpus linguistics applications / Carmen Brando in Journal of Map & Geography Libraries, vol 13 n° 1 ([01/05/2017])  

Public [article]  inJournal of Map & Geography Libraries > vol 13 n° 1 [01/05/2017] . - pp 1 - 6 Titre : Semantic historical gazetteers and related NLP and corpus linguistics applications Type de document : Article/Communication Auteurs : Carmen Brando , Auteur ; Francesca Frontini, Auteur Année de publication : 2017 Article en page(s) : pp 1 - 6 Note générale : bibliogaphie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] corpus [Termes IGN] données localisées [Termes IGN] répertoire toponymique [Termes IGN] traitement du langage naturel Numéro de notice : A2017-866 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/15420353.2017.1307307 Date de publication en ligne : 11/05/2017 En ligne : https://doi.org/10.1080/15420353.2017.1307307 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=89873 [article]

Évaluation de la qualité des sources du Web de Données pour la résolution d'entités nommées / Carmen Brando in Ingénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI, vol 21 n° 5 - 6 (septembre - décembre 2016)  

Public [article]  inIngénierie des systèmes d'information, ISI : Revue des sciences et technologies de l'information, RSTI > vol 21 n° 5 - 6 (septembre - décembre 2016) . - pp 31 - 54 Titre : Évaluation de la qualité des sources du Web de Données pour la résolution d'entités nommées Type de document : Article/Communication Auteurs : Carmen Brando , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Francesca Frontini, Auteur Année de publication : 2016 Article en page(s) : pp 31 - 54 Note générale : bibliographie Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] évaluation des données [Termes IGN] jeu de données [Termes IGN] qualité des données [Termes IGN] web des données Mots-clés libres : résolution d’entités nommées  humanités numériques Résumé : (auteur) Les applications d’édition numérique de textes mettent à profit les URI du web de données afin d’identifier les entités nommées mentionnés et encore pour accéder à des informations complémentaires sur ces entités. On appelle résolution d’entités nommées la tâche qui consiste à assigner automatiquement une référence choisie au sein d’une base de connaissances à une mention d’entité nommée préalablement étiquetée dans un texte. Cependant, les sources de données du web de données mises à contribution pour ce type d’applications peuvent présenter des problèmes de qualité ayant des conséquences néfastes sur les résultats obtenus. Dans cet article, nous présentons une étude empirique réalisée afin d’évaluer la qualité de jeux de données du web de données en tant que bases de connaissances potentielles pour une application de résolution d’entités nommées dans le contexte des humanités numériques. Pour ce faire, nous nous appuyons sur des mesures d’évaluation de la qualité des sources de données du web de données de l’état de l’art mises en œuvre du point de vue de l’adéquation des données à un besoin particulier. Nous testons ces mesures sur des sources de données de deux types : une source de données du web de données généraliste et d’autres portant sur des domaines plus spécifiques. L’objectif visé est de déterminer s’il est possible d’évaluer a priori laquelle de ces sources de données sera la plus à même de produire de bons résultats de résolution d’entités nommées dans le cas de textes littéraires en français. Numéro de notice : A2016--093 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueNat DOI : 10.3166/isi.21.5-6.31-54 En ligne : https://doi.org/10.3166/isi.21.5-6.31-54 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84619 [article]

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Linked data quality for domain-specific named-entity linking / Carmen Brando (2016) 

Public Titre : Linked data quality for domain-specific named-entity linking Type de document : Article/Communication Auteurs : Carmen Brando , Auteur ; Nathalie Abadie , Auteur ; Francesca Frontini, Auteur Editeur : Association internationale francophone Extraction et Gestion des Connaissances Année de publication : 2016 Conférence : EGC 2016, 16e conférence internationale francophone Extraction et Gestion des Connaissances 18/01/2016 22/01/2016 Reims France , EGC 2016, Atelier QLOD Qualité des Données du Web 19/01/2016 19/01/2016 Reims France Importance : pp 13 - 24 Note générale : bibliographie présenté lors de l'atelier "Qualité des Données du Web" (QLOD) Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Géomatique web [Termes IGN] base de connaissances [Termes IGN] corpus [Termes IGN] prise en compte du contexte [Termes IGN] traitement du langage naturel [Termes IGN] Uniform Resource Identifier [Termes IGN] web des données Résumé : (auteur) We present outgoing research whose goal is to assess quality of Linked Data for its usage in domain-specific Named-entity Linking (NEL). NEL is the task of assigning appropriate referents, typically an Uniform Resource Identifier (URI), to mentions of entities (e.g. persons or places) identified in textual documents. Nowadays, many of these approaches strongly rely on Linked Data as knowledge base. However, the scope of the chosen data sets can have an important influence on the performances of NEL as texts often concern specific domains of knowledge. In this paper, we describe LD quality aspects which should be considered for improving NEL in domain-specific contexts, then propose quality metrics and compute them for both French DBpedia and the French National Library (BnF) data sets thereby to discuss the opportunity of using these data sets for the linking of authors in old French Literary digital editions. Our ultimate goal is to improve a Natural Language Processing (NLP) pipeline for the automatic annotation of these texts. Numéro de notice : C2016-022 Affiliation des auteurs : LASTIG COGIT+Ext (2012-2019) Thématique : GEOMATIQUE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésNat DOI : sans Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=84621

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