Ce mémoire explore l'utilisation conjointe de WikiData et de Wikipédia pour créer une ressource d'entités nommées (NER) annotée : DataNER. Il fait suite aux travaux ayant utilisé les bases de connaissance Freebase et DBpedia et tente de les remplacer avec WikiData, une base de connaissances collaborative dont la croissance continue est garantie par une communauté active. Malheureusement, les résultats du processus proposé dans ce mémoire ne sont pas à la hauteur des attentes initiales.
Ce document décrit dans un premier temps la façon dont on construit DataNER. L'utilisation des ancres de Wikipédia permet d'identifier un grand nombre d'entités nommées dans la ressource et le programme NECKAr permet de les classifier parmi les classes LOC, PER, ORG et MISC en utilisant WikiData. On décrit de ce fait les détails de ce processus, dont la façon dont on utilise les données de Wikipédia et WikiData afin de produire de nouvelles entités nommées et comment calibrer les paramètres du processus de création de DataNER.
Dans un second temps, on compare DataNER à d'autres ressources similaires en utilisant des modèles de NER ainsi qu'avec des comparaisons manuelles. Ces comparaisons nous permettent de mettre en valeur différentes raisons pour lesquelles les données de DataNER ne sont pas d'aussi bonne qualité que celles de ces autres ressources.
On conclut de ce fait sur des pistes d'améliorations de DataNER ainsi que sur un commentaire sur le travail effectué, tout en insistant sur le potentiel de cette méthode de création de corpus. / This master's thesis explores the joint use of WikiData and Wikipedia to make an annotated named entities (NER) corpus : DataNER. It follows papers which have used the knowledge bases DBpedia and Freebase and attempts at replacing them with WikiData, a collaborative knowledge base with an active community guaranteeing its continuous growth. Unfortunately, the results of the process described in this thesis did not reach our initial expectations.
This document first describes the way in which we build DataNER. The use of Wikipedia anchors enable us to identify a significant quantity of named entities in the resource and the NECKAr toolkit labels them with classes LOC, PER, ORG and MISC using WikiData. Thus, we describe the details of the corpus making process, including the way in which we infer more named entities thanks to Wikipedia and WikiData, as well as how we calibrate the making of DataNER with all the information at our availability.
Secondly, we compare DataNER with other similar corpora using models trained on each of them, as well as manual comparisons. Those comparisons enable us to identify different reasons why the quality of DataNER does not match the one of those other corpora.
We conclude by giving ideas as to how to enhance the quality of DataNER, giving a more personal comment of the work that has been accomplished and insisting on the potential of using Wikipedia and WikiData to automatically create a corpus.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/27061 |
| Date | 04 1900 |
| Creators | Pagès, Lucas |
| Contributors | Langlais, Philippe |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
| Format | application/pdf |
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