Extraction et reconstitution de relation n-Aires issues d'articles scientifiques en domaine expérimental guideées par une Ressource Termino-Ontologique

Lentschat Martin, Buche Patrice, Dibie Juliette, Roche Mathieu. 2022. Extraction et reconstitution de relation n-Aires issues d'articles scientifiques en domaine expérimental guideées par une Ressource Termino-Ontologique. In : Actes de la conférence EGC'2022. Amer-Yahia Sihem (ed.), Soulet Arnaud (ed.). s.l. : Éditions RNTI, 497-498. (Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, RNTI-E-38) ISBN 979-10-96289-16-5 Conférence extraction et gestion des connaissances (EGC 2022). 22, Blois, France, 24 Janvier 2022/28 Janvier 2022.

Url - jeu de données - Dataverse Cirad : https://doi.org/10.18167/DVN1/GCZBC9

Résumé : We present different approaches to construct n-Ary relation instances from scientific articles in experimental domains (i.e. food packaging) driven by a Termino-Ontological Resource dealing with the food packaging domain. Our method starts with the identification of partial n-Ary relations in the document tables and seeks to complete them with argument instances from text of the articles. Our approach is based on a new multi-feature representation (i.e. STaRe - Scientific Table Representation) and the n-Ary relation reconstruction based on text-mining methods.

Mots-clés libres : Fouille de textes, Ressource Termino-ontologique, Relation n-aires, Représentation des connaissances, Emballage alimentaire

Auteurs et affiliations

• Lentschat Martin, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA)
• Buche Patrice, INRAE (FRA)
• Dibie Juliette, AgroParisTech (FRA)
• Roche Mathieu, CIRAD-ES-UMR TETIS (FRA) ORCID: 0000-0003-3272-8568

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/600141/)

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