| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Unsupervised Named-Entity Recognition: Generating Gazetteers and Resolving Ambiguity (PDF, 243 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Nadeau, D.; Rechercher : Turney, Peter1; Rechercher : Matwin, S. |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | 19th Canadian Conference on Artificial Intelligence, June 7, 2006, Québec City, Québec, Canada |
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| Résumé | Dans le présent document, nous proposons un système de reconnaissance d'entités nommées (REN) qui corrige deux limitations majeures dont il est question fréquemment dans le domaine. Premièrement, le système ne nécessite aucune intervention humaine, comme l'étiquetage manuel des données de formation ou la création de toponymies. Deuxièmement, le système peut traiter plus que les trois types classiques d'entités nommées (personne, lieu et organisation). Nous décrivons l'architecture du système et nous comparons ses performances à un système supervisé. Nous évaluons de manière expérimentale le système dans un corpus standard, et ce à l'aide des trois types classiques d'entités nommées et aussi à l'aide d'un nouveau corpus comportant un nouveau type d'entités nommées (marques de véhicules). |
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| Date de publication | 2006 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48727 |
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| Numéro NPARC | 5763522 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Signaler une correction | Signaler une correction (s'ouvre dans un nouvel onglet) |
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| Identificateur de l’enregistrement | 82701912-a9a3-4e63-a9ad-69279a1c30a5 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-10-09 |
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