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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