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ISCApad #182

Saturday, August 10, 2013 by Chris Wellekens

7-3 Numéro spécial de la revue TAL sur 'les Entités Nommées et leurs relations'
  
PREMIER APPEL À CONTRIBUTIONS 
Numéro spécial de la revue TAL sur 'les Entités Nommées et leurs relations'  
 
Direction : Sophia Ananiadou (Sophia.ananiadou@manchester.ac.uk)
 Nathalie Friburger (nathalie.friburger@univ-tours.fr)
 Sophie Rosset (sophie.rosset@limsi.fr) 
Les entités nommées constituent un champ de recherche très actif depuis de 
nombreuses années. Elles sont depuis longtemps considérées comme un point 
central dans de nombreuses applications mettant en jeu des notions comme la 
compréhension, la recherche sémantique, etc. La notion d'Entités Nommées (EN) 
couvre non seulement les noms propres mais aussi des entités plus complexes 
comme les expressions multi-mots. Les entités nommées sont en général typées 
selon des taxonomies plus ou moins vastes et fortement dépendantes du domaine 
d'application ou des besoins considérés. Elles recouvrent classiquement des noms 
désignant des personnes, des lieux ou des organisations mais peuvent aussi se 
rapporter à des notions plus techniques comme les maladies. La détection des entités 
et de leurs relations, malgré de nombreuses années de recherche, reste un problème 
difficile. Les principaux points à résoudre incluent la résolution des ambiguïtés, 
la détection des synonymes, la co-référence et la variabilité (acronymes, orthographe etc.). 
Plusieurs méthodes ont été proposées et évaluées pour améliorer la détection et la 
classification des entités ainsi que leurs relations. Ces méthodes vont des approches
 fondées sur des connaissances explicites (approches à base de règles, de lexiques, etc.) 
aux approches à base d'apprentissage supervisé, faiblement supervisé voire non supervisé. 
L'évaluation des systèmes de détection des entités nécessite au minimum l'existence de 
corpus de référence (gold standard). L'évaluation des relations ajoute un niveau de 
complexité puisqu'il s'agit, le plus souvent, d'une tâche complexe impliquant la détection 
des entités puis des relations entre elles. Comment évaluer la détection des relations dans 
le cadre d'une tâche complète ? Quelle métrique utiliser pour tenir compte des erreurs de la
 tâche précédente (détection des EN) ? Si les entités nommées simples permettent 
d'atteindre de bons voire de très bons résultats, il n'en va pas de même lorsque leur 
définition est complexe ou lorsqu'on traite des domaines spécialisés. Nous invitons donc 
les contributions portant sur tout aspect relatif au traitement des entités nommées, et 
en particulier (liste non exclusive) : - définition et typologie des entités nommées, y 
compris dans un sens étendu - détection des entités nommées et type de documents 
(résumés, articles, ressources collaboratives comme Wikipedia, domaine de spécialité, 
media sociaux comme twitter, emails, file de discussion, parole...) - détection des empans 
et analyse structurelle des EN - co-référence inter-documents et suivi d'entités - suivi 
d'entités à travers le temps, les groupes sociaux et géographiques, suivi d'entités intra- 
et inter-documents, etc. - reconnaissance d'entités nommées dans le domaine général 
ou en domaine de spécialité - guides et schémas d'annotation, outils, méthodes et 
corpus annotés - aspects multilingues, extraction d'entités dans des corpus comparables 
ou parallèles - désambiguïsation des entités - applications et entités - évaluation, 
comparaison et validation d'outils LANGUE Les articles sont écrits en français ou en anglais. 
Les soumissions en anglais ne sont acceptées que pour les auteurs non francophones. 
LA REVUE Depuis 40 ans, TAL (Traitement Automatique des Langues) est un journal
 international publié par l'ATALA (Association pour le Traitement Automatique des Langues) 
avec le soutien du CNRS. Depuis quelques années, il s'agit d'un journal en ligne, des
 versions papier pouvant être obtenues sur commande. Ceci n'affecte en rien le processus 
de relecture et de sélection. 
DATES IMPORTANTES 
* 15 avril 2013 Deadline pour la soumission 
* Juillet 2013 Notification aux auteurs 
* Automne 2013 Publication FORMAT DE LA SOUMISSION Les articles soumis doivent 
décrire un travail original, complet et non publié. Chaque soumission sera étudiée par 
2 membres du comité de programme. Les articles (25 pages environ, format PDF) 
doivent être déposés sur la plateforme Sciencesconf [adresse disponible très bientôt] 
Merci de contacter les éditeurs de cette revue si vous souhaitez y soumettre un article 
en leur fournissant un résumé d'une page. 
Sophia Ananiadou (Sophia.ananiadou@manchester.ac.uk) 
Nathalie Friburger (nathalie.friburger@univ-tours.fr) 
Sophie Rosset (sophie.rosset@limsi.fr) 
Les papiers acceptés feront au maximum 25 pages en PDF. 
Le style est disponible pour téléchargement sur le site du 
journal (http://www.atala.org/-Revue-TAL-) 
COMITE SCIENTIFIQUE (tentative) 
Maud Ehrmann, European Commission, JRC 
Olivier Galibert, LNE, France 
Natalia Grabar, STL, Université de Lille 1 et 3, France 
Kais Haddar, University of Sfax, Tunisie 
Thierry Hamon, LIM&Bio, Paris 13, France 
Sanda Harabagiu, Texas, USA 
Valia Kordoni, Humboldt-Universität, Berlin, Germany 
Anna Korhonen, University of Cambridge, UK 
Ioannis Korkontzelos, University of Manchester, UK 
Anne-Laure Ligozat, LIMSI, France 
Bernardo Magnini, FBK, HLT, Italy 
Makoto Miwa, University of Manchester, UK 
Claire Nedellec, MIG, INRA, France 
Aurélie Névéol, LIMSI, France 
Noaoaki Okazaki, Tohoku University, Japan 
Christian Raymond, IRISA, France 
Fabio Rinaldi, University of Zurich 
Patrick Ruch, University of Geneva, Swiss 
Benoit Sagot, ALPAGE, France 
Satoshi Sekine, NYU, USA 
Jian Su, A-STAR, Singapore 
Junichi Tsujii, Microsoft Research Asia, China 
Patrick Watrin, UCL, CENTAL, Belgique 
Fabio Zanzotto, Tor Vergata, university of Rome, Italy
 
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