"Bon, on est où là?" Détection d'entités spatiales dans des topos de randonnées

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à l'auditorium de l'hélioparc
Jauge à 30 personnes. Envoyer un mail à meetup_iapau@posteo.net pour réserver.
Le meetup sera également accessible par visio.

Résumé :
Le discours est une description textuelle qui peut comporter des entités nommées et nominales. La plupart des noms communs ou des mentions nominales dans le langage naturel n'ont pas de signification unique ni simple, mais plutôt un certain nombre de significations connexes. Cette forme d'ambiguïté a conduit au développement d'une tâche dans le traitement du langage naturel connue sous le nom de désambiguïsation du sens des mots (Word Sense Disambiguation). La reconnaissance et la catégorisation des entités nommées et nominales est une étape essentielle dans les méthodes de désambiguïsation du sens des mots. Jusqu'à présent, les systèmes de reconnaissance et de catégorisation des entités nommées se sont principalement concentrés sur l'annotation, la catégorisation et l'identification des entités nommées (Named entity). Cette présentation se concentre sur l'annotation et l'identification des entités nominales spatiales. Nous explorons la combinaison des prolongements de mots (word embeddings) et des algorithmes d'apprentissage supervisé, afin de construire un système de détection des entités nominales de type spatial à partir d'un corpus composé d'articles de Wikipedia et de textes de description de randonnée. Les algorithmes étudiés ont été sélectionnés pour une ou plusieurs de leurs propriétés spécifiques potentiellement utiles à la résolution de cette problématique.

Amine MEDAD, Data Scientist chez LumenAI.
Diplômé d'un master en génie logiciel et d'un master en sciences de l'information et des systèmes. Passionné par le traitement automatique du langage, il travaille sur le développement de solutions d'intelligence artificielle qui répondent aux problématiques liées au TAL. Amine est actuellement data scientist chez LumenAI et travaille sur des problématiques d'indexation de document et d'apprentissage temps réel.