Une nouvelle approche pour l’extraction automatique des entités nommées.

Abstract

Aujourd’hui, un grand nombre de sources d'information publiques (sites internet, presse, radio, télévision, etc.) a fait émergé le besoin de rechercher cette masse de documents afin d'en extraire des connaissances rtinentes dans un but donné. Pour pouvoir identifier correctement les informations qui doivent être présentes à l'utilisateur de tels systèmes nécessitent généralement l'intervention d'un processus de traitement automatique du langage naturel (TALN) et ce afin de déterminer l'intention derrière la demande de l'utilisateur et pour révéler les entités nommées présentes dans ce dernier.L'extraction automatique de l'information est un processus important et nécessaire au moment où les informations sont devenues des dossiers électroniques, que ce soit dans des sites commerciaux, d'actualités ou de médias sociaux. Cependant, l’extraction des informations sans utilisation de moyens auxiliaires ou spécification du contenu de ce que l'utilisateur veut avec précision, ne lui donne pas des résultats satisfaisants et efficaces, car il est possible de se retrouver dans certains cas de similitude ou d'erreur complète.Pour résoudre ce problème, des entités nommées pour réduire la portée des résultats et améliorer leur qualité sont impliquées. L’objectif d’utiliser les entités nommées dans l’extraction de l’information est de renforcer la performance des résultats données et améliorer leur qualité. Dans ce mémoire nous présenterons une notre approche proposée d’un système d’extraction d’information, des réseaux sociaux (Facebook) sur les accidents afin d’extraire des entités nommées temporelles et spatiales avec des événements.