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Une expérience de fusion pour l annotation d'entités nommées

Caroline Brun, Nicolas Dessaigne, Maud Ehrmann, Baptiste Gaillard, Sylvie Guillemin-Lanne, Guillaume Jacquet, Aaron Kaplan, Marianna Kucharski, Claude Martineau, Aurélie Migeotte, Takuya Nakamura, Stavroula Voyatzi
Résumé: Nous présentons une expérience de fusion d?annotations d?entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l?intégration et à la validation d?applications opérationnelles autour de l?ingénierie des connaissances et de l?analyse de l?information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d?abord les quatre annotateurs d?entités nommées à l?origine de cette expérience. Chacun d?entre eux fournit des annotations d?entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L?algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.

Abstract: In this paper, we present an experiment aimed at merging named entity annotations provided by different annotators. This work has been performed as part of the Infom@gic project, whose goal is the integration and validation of knowledge engineering and information analysis applications, and which is supported by the pole of competitiveness Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». We first describe the four annotators, which provide named entity annotations that conform to guidelines defined in the Infom@gic project. Then we present an algorithm for merging the different annotations. It uses information about the compatibility of various annotations and can point out conflicts, and thus yields annotations that are more reliable than those of any single annotator. We conclude by describing and interpreting the merging results obtained on a manually annotated reference corpus.
TALN 2009 (Traitement Automatique du Langage Naturel), Senlis, France, June 24-26 2009
2009
2009/021