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Information Extraction has recently been extended to new areas by loosening the constraints on the strict definition of the extracted information and allowing to design more open information extraction systems. In this new domain of unsupervised information extraction, we focus on the task of extracting and characterizing <i>a priori</i> unknown relations(More)
Unsupervised methods gain more and more attention nowadays in information extraction area, which allows to design more open extraction systems. In the domain of unsupervised information extraction, clustering methods are of particular importance. However, evaluating the results of clustering remains difficult at a large scale, especially in the absence of a(More)
We present in this article the system we developed for participating to the slot filling task in the Knowledge Base Population (KBP) track of the 2011 Text Analysis Conference (TAC). This system is based on a weakly supervised approach and lexical patterns. In this participation , we tested more specifically the integration of an additional unsupervised(More)
RÉSUMÉ. Cet article se situe dans le cadre de l'extraction d'information non supervisée en domaine ouvert en se concentrant sur l'extraction et le regroupement à large échelle de relations entre entités nommées de type non défini a priori. L'étape d'extraction combine l'utilisation de critères simples mais efficaces et une procédure de filtrage à base(More)
RÉSUMÉ. En contexte de veille, l'extraction d'information non supervisée a pour but d'extraire des relations entre entités sans fournir de connaissances a priori sur les natures de ces relations. Dans ce contexte, nous nous intéressons à l'identification et la caractérisation de nouvelles relations entre des types d'entités fixés. Nous présentons dans cet(More)
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