@inproceedings{zaratiana-etal-2023-selection,
title = "S{\'e}lection globale de segments pour la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es",
author = "Zaratiana, Urchade and
El Khbir, Niama and
Holat, Pierre and
Tomeh, Nadi and
Charnois, Thierry",
editor = "Servan, Christophe and
Vilnat, Anne",
booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles d{\'e}j{\`a} soumis ou accept{\'e}s en conf{\'e}rence internationale",
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year = "2023",
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pages = "169--177",
abstract = "La reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es est une t{\^a}che importante en traitement automatique du langage naturel avec des applications dans de nombreux domaines. Dans cet article, nous d{\'e}crivons une nouvelle approche pour la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es, dans laquelle nous produisons un ensemble de segmentations en maximisant un score global. Pendant l{'}entra{\^\i}nement, nous optimisons notre mod{\`e}le en maximisant la probabilit{\'e} de la segmentation correcte. Pendant l{'}inf{\'e}rence, nous utilisons la programmation dynamique pour s{\'e}lectionner la meilleure segmentation avec une complexit{\'e} lin{\'e}aire. Nous prouvons que notre approche est sup{\'e}rieure aux mod{\`e}les champs de Markov conditionnels et semi-CMC pour la reconnaissance d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es.",
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<title>Sélection globale de segments pour la reconnaissance d’entités nommées</title>
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<title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale</title>
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%X La reconnaissance d’entités nommées est une tâche importante en traitement automatique du langage naturel avec des applications dans de nombreux domaines. Dans cet article, nous décrivons une nouvelle approche pour la reconnaissance d’entités nommées, dans laquelle nous produisons un ensemble de segmentations en maximisant un score global. Pendant l’entraînement, nous optimisons notre modèle en maximisant la probabilité de la segmentation correcte. Pendant l’inférence, nous utilisons la programmation dynamique pour sélectionner la meilleure segmentation avec une complexité linéaire. Nous prouvons que notre approche est supérieure aux modèles champs de Markov conditionnels et semi-CMC pour la reconnaissance d’entités nommées.
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Markdown (Informal)
[Sélection globale de segments pour la reconnaissance d’entités nommées](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-international.19) (Zaratiana et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)
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- Urchade Zaratiana, Niama El Khbir, Pierre Holat, Nadi Tomeh, and Thierry Charnois. 2023. Sélection globale de segments pour la reconnaissance d’entités nommées. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 4 : articles déjà soumis ou acceptés en conférence internationale, pages 169–177, Paris, France. ATALA.