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RNTI

MODULAD
Extraction de relations pour le peuplement d'une base de connaissance à partir de tweets
In EGC 2017, vol. RNTI-E-33, pp.375-380
Résumé
Dans une base de connaissance, les entités se veulent pérennes mais
certains événements induisent que les relations entre ces entités sont instables.
C'est notamment le cas pour des relations entre organisations, produits, ou marques,
entités qui peuvent être rachetées. Dans cet article, nous proposons une approche
permettant d'extraire des relations d'appartenance entre deux entités afin de peu-
pler une base de connaissance. L'extraction des relations à partir d'une source
dynamique d'informations telle que Twitter permet d'atteindre cet objectif en
temps réel. L'approche consiste à modéliser les événements en s'appuyant sur
une ressource lexico-sémantique. Une fois les entités liées au Web des données
ouvertes (en particulier DBpedia), des règles linguistiques sont appliquées pour
finalement générer les triplets RDF qui représentent les événements.