Appel: TAL, Entites nommees et relations

[Thierry Hamon]

Date: Thu, 31 Jan 2013 13:48:40 +0100
From: Sophie Rosset <sophie.rosset at limsi.fr>
Message-ID: <20130131124840.GF16449 at m17.limsi.fr>
X-url: http://www.atala.org/-Revue-TAL-


Numéro spécial de la revue TAL sur "les Entités Nommées et leurs
relations"

Direction :

Sophia Ananiadou (Sophia.ananiadou at manchester.ac.uk) 
Nathalie Friburger (nathalie.friburger at univ-tours.fr)
Sophie Rosset (sophie.rosset at 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 at manchester.ac.uk) 
Nathalie Friburger (nathalie.friburger at univ-tours.fr)
Sophie Rosset (sophie.rosset at 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


************************* ENGLISH ******************************

Call for paper, TAL Journal, special issue on 'Named Entity and
relations'

[apologies for cross posting]             

FIRST CALL FOR PAPERS

NAMED ENTITY, NAMED ENTITY RECOGNITION, NAMED ENTITY RELATION

A SPECIAL SPECIAL ISSUE OF THE < TRAITEMENT AUTOMATIQUE DES LANGUES >
(TAL) JOURNAL http://www.atala.org/-Revue-TAL


Guest editors:

Sophia Ananiadou (Sophia.ananiadou at manchester.ac.uk) 
Nathalie Friburger (nathalie.friburger at univ-tours.fr)
Sophie Rosset (sophie.rosset at limsi.fr)

We wish to invite papers on new research relating to Named Entities
(NEs), their recognition (NER) or the extraction of NE relations
(NERelX), one of the most widely studied areas in information extraction
as they are useful for several NLP applications (information retrieval,
question-answering, machine translation, summarisation, etc.).

NEs include proper nouns but also entities expressed through other
nominal expressions, such as multi-word units, classified into types
which may be coarse or fine-grained according to domain or user
requirements. Despite years of research, NER still includes several
challenges, such as correct classification, resolution of ambiguity,
synonym detection, coreference and variability (e.g., acronyms,
orthography). Several methods have been used to improve the prediction
of correct classes, ranging from rule-based and dictionary-based
approaches, to semi-supervised, and unsupervised machine learning
techniques.  Evaluation depends on the existence of gold (or silver)
standards and domain specificity (e.g. genes, proteins, symptoms in
health records, etc). Evaluation of NREelX is even more complex when
considered in the end-to-end case. How can we evaluate NERelX while
taking into account the errors coming from previous analysis steps?


We invite submissions on all topics relating to NE, NER and NE relation
extraction, including:

- Definition and typology of NEs, multi-word units

- Domain and document adaptation methods in NER (abstracts, full papers,
  wikipedia, domain specific documents, new social media like twitter,
  online threads, spoken documents, etc.)

- Detecting NE spans and structural analysis of NEs (NE parsing)

- Cross-document coreference and entity linking

- NE Tracking through time, social or geographical groups, intra- and
  inter-document NE tracking etc.

- Normalisation aspects of NE (coreference, disambiguation)

- Recognising NEs in general language and special domains

- Guidelines and annotation tools of NE resources, NE corpora

- Cross-language aspects in NE extraction

- Evaluation, comparison and critical assessment of tools

- NE and NLP applications dependant or based on NEs

LANGUAGE

Manuscripts may be submitted in English or French. French-speaking
authors are requested to submit their contributions in French.

THE JOURNAL

TAL (Traitement Automatique des Langues / Natural Language Processing)
is an international journal published by ATALA (French Association for
Natural Language Processing, http://www.atala.org) since 1959 with the
support of CNRS (National Centre for Scientific Research). It has moved
to an electronic mode of publication, with printing on demand.
http://www.atala.org/-Revue-TAL-

IMPORTANT DATES

April 15, 2013     Deadline for submissions
July 2013	   Notification to authors
Autumn 2013	   Publication

 

PAPER SUBMISSION

Papers must describe original, completed, and unpublished work.  Each
submission will be reviewed by two programme committee members. Authors
who intend to submit a paper are encouraged to contact the guest editors
of the special issue, with a one page extended abstract.  Papers (25
pages, PDF format) must be submitted on Sciencesconf platform [address
available soon] FORMAT

Accepted papers will be maximum 25 pages long in PDF. Style sheets are
available for download on the Web site of the journal
(http://www.atala.org/-Revue-TAL-)

PC members (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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Message diffuse par la liste Langage Naturel <LN at cines.fr>
Informations, abonnement : http://www.atala.org/article.php3?id_article=48
English version       : 
Archives                 : http://listserv.linguistlist.org/archives/ln.html
                                http://liste.cines.fr/info/ln

La liste LN est parrainee par l'ATALA (Association pour le Traitement
Automatique des Langues)
Information et adhesion  : http://www.atala.org/
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