Représentations vectorielles et apprentissage automatique pour l’alignement d’entités textuelles et de concepts d’ontologie : application à la biologie

Informations générales
Nom
Ferré
Prénom
Arnaud
Diplôme
Thèse
Année
2019
Détails de la thèse/HDR
Jury
Nathalie Aussenac
Emmanuel Morin
Alexandre Allauzen
Vincent Claveau
Directeur (pour les thèses)
Claire Nédellec
Pierre Zweigenbaum
Ecole Doctorale (pour les thèses)
Résumé en français
L'augmentation considérable de la quantité des données textuelles rend aujourd’hui difficile leur analyse sans l’assistance d’outils. Or, un texte rédigé en langue naturelle est une donnée non-structurée, c’est-à-dire qu’elle n’est pas interprétable par un programme informatique spécialisé, sans lequel les informations des textes restent largement sous-exploitées. Parmi les outils d’extraction automatique d’information, nous nous intéressons aux méthodes d’interprétation automatique de texte pour la tâche de normalisation d’entité qui consiste en la mise en correspondance automatique des mentions d’entités de textes avec des concepts d’un référentiel. Pour réaliser cette tâche, nous proposons une nouvelle approche par alignement de deux types de représentations vectorielles d’entités capturant une partie de leur sens : les plongements lexicaux pour les mentions textuelles et des “plongements ontologiques” pour les concepts, conçus spécifiquement pour ce travail. L’alignement entre les deux se fait par apprentissage supervisé. Les méthodes développées ont été évaluées avec un jeu de données de référence du domaine biologique et elles représentent aujourd’hui l’état de l’art pour ce jeu de données. Ces méthodes sont intégrées dans une suite logicielle de traitement automatique des langues et les codes sont partagés librement.