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Conference papers

Relier automatiquement des entités textuelles à des concepts d'une ontologie par apprentissage avec (presque) aucune donnée

Arnaud Ferré 1 Mouhamadou Ba 1 Robert Bossy 1 Thomas Lavergne 2 Louise Deléger 1 Pierre Zweigenbaum 2 Claire Nédellec 1
1 MaIAGE - Mathématiques et Informatique Appliquées du Génome à l'Environnement [Jouy-En-Josas]
2 LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur
Mots-clés : Ontologie apprentissage automatique traitement automatique des langues naturelles extraction d'information normalisation d'entité
Document type :
Conference papers
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https://hal.inrae.fr/hal-03530148
Contributor : Claire Nédellec Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Monday, January 17, 2022 - 5:17:51 PM
Last modification on : Tuesday, March 15, 2022 - 3:22:18 AM
Long-term archiving on: : Monday, April 18, 2022 - 9:11:03 PM

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IN-OVIVE-2019_paper_2.pdf
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  • HAL Id : hal-03530148, version 1

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INRAE | LISN-ILES | LISN | INRA | LIMSI | GS-ENGINEERING | UNIV-PARIS-SACLAY | GS-COMPUTER-SCIENCE | CNRS | SORBONNE-UNIVERSITE | SU-TI

Citation

Arnaud Ferré, Mouhamadou Ba, Robert Bossy, Thomas Lavergne, Louise Deléger, et al.. Relier automatiquement des entités textuelles à des concepts d'une ontologie par apprentissage avec (presque) aucune donnée. Atelier IN-OVIVE 7ème édition, des 30èmes Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances, Jul 2019, Toulouse, France. ⟨hal-03530148⟩

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