Appel: Numero special de la revue TAL sur "les Entites Nommees et leurs relations"

[Thierry Hamon]

Date: Wed, 20 Mar 2013 09:20:53 +0100
From: Sophie Rosset <sophie.rosset at limsi.fr>
Message-ID: <20130320082053.GC8544 at m17.limsi.fr>
X-url: http://tal-54-2.sciencesconf.org
X-url: http://www.atala.org/-Revue-TAL-


[Nos excuses pour les envois multiples]   

DEUXIÈME APPEL À CONTRIBUTIONS

Numéro spécial 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
[http://tal-54-2.sciencesconf.org] 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

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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