Extraction automatique d'affixes pour la reconnaissance d'entités nommées chimiques
| Autor: | Dupont, Yoann, Tellier, Isabelle, Lautier, Christian, Dinarelli, Marco |
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| Přispěvatelé: | Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Temis, Université Sorbonne Paris Cité (USPC), Université Paris sciences et lettres (PSL), Dupont, Yoann, Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA) |
| Jazyk: | francouzština |
| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | EGC EGC, Jan 2016, Reims, France |
| Popis: | National audience; Nous détaillons ici une approche permettant de détecter des affixes à partir de dictionnaires en se basant sur l’algorithme de la plus longue sous-chaîne commune, dans le cadre de la reconnaissance d’entités nommées chimiques sur CHEMDNER (Krallinger et al., 2015). Nous verrons ensuite des méthodes de sélection et de tri pour choisir les plus pertinents. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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