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• W2395281034 abstract "3 Universite d'Aix-Marseille-LSIS 4 Kware {vincent.bouvier, patrice.bellot}@lsis.org RESUME. La tâche de desambiguisation des entites nommees consiste a lier une mention ambigue d'une entite dans un document a l'entite correspondante dans une base de connaissances. Dans ce travail, nous nous placons dans un cadre applicatif inverse et nous ajoutons une contrainte temporelle : nous souhaitons surveiller un flux de nouveaux documents Web et determiner quels sont ceux mentionnant une entite donnee tout en mesurant l'importance de l'information conte-nue. Une telle approche peut servir a recommander des documents a des contributeurs si une information merite d'etre ajoutee dans la base de connaissances cible. Notre approche repose sur l'utilisation de deux classifieurs prenant en compte, pour determiner l'interet d'un document du flux, des indices comme la frequence de mentions de l'entite dans le temps ou dans le document, sa position ou encore la presence d'entites liees connues. Notre approche et l'impact des parametres utilises ont ete evalues via une participation a la tâche Knowledge Base Acce-leration de TREC 2012 et a positionne notre equipe au rang 3 sur 11 (Bonnefoy et al., 2012). ABSTRACT. Name entity disambiguation is the task of linking an ambiguous name in a document to the unique real-world entity in a kwnoledge base (KB) its represents. We took the opposite problem and add a time constraint : we monitor a data stream to detect in real-time documents about an entity from a KB and determine to what extent the information in those documents matter. It could be used to reduce time lag between the moment a new important information about an entity shows up and the moment it is added to the knowledge base. We used Random Forests combined with time-related features (eg. count of mentions in time) and document and related entities centric features to tackle this problem. The effectiveness and impact of the features used have been evaluated through our participation to the Knowledge Base Acceleration task at TREC 2012 and positionned our team rank 3 on 11 (Bonnefoy et al., 2012). MOTS-CLES : entite nommee, base de connaissances, kba, trec, flux" @default.
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