Ali Reza Ebadat

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2011

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Utilisation de critères linguistiques de surface pour l’extraction de relation dans les textes bio-médicaux (Using shallow linguistic features for relation extraction in bio-medical texts)
Ali Reza Ebadat | Vincent Claveau | Pascale Sébillot
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Dans cet article, nous proposons de modéliser la tâche d’extraction de relations à partir de corpus textuels comme un problème de classification. Nous montrons que, dans ce cadre, des représentations fondées sur des informations linguistiques de surface sont suffisantes pour que des algorithmes d’apprentissage artificiel standards les exploitant rivalisent avec les meilleurs systèmes d’extraction de relations reposant sur des connaissances issues d’analyses profondes (analyses syntaxiques ou sémantiques). Nous montrons également qu’en prenant davantage en compte les spécificités de la tâche d’extraction à réaliser et des données disponibles, il est possible d’obtenir des méthodes encore plus efficaces tout en exploitant ces informations simples. La technique originale à base d’apprentissage « paresseux » et de modèles de langue que nous évaluons en extraction d’interactions géniques sur les données du challenge LLL2005 dépasse les résultats de l’état de l’art.

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Extracting Protein-Protein Interactions with Language Modelling
Ali Reza Ebadat
Proceedings of the Second Student Research Workshop associated with RANLP 2011