Partitioning semantics forentity resolution and linkrepairs in bibliographicknowledge bases

Léa Guizol 1
1 GRAPHIK - Graphs for Inferences on Knowledge
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
Résumé : Nous proposons une approche qualitative pour la résolution d'entités et la répa- ration de liens dans une base de connaissances bibliographiques. Notre question de recherche est: Comment détecter et réparer les liens erronés dans une base de connaissances bibliographiques en utilisant des méthodes qualitatives ? L'approche proposée se décompose en deux grandes parties. La première contribution est une sémantique de partitionnement utilisant des critères symboliques et servant à détecter les liens erronés. La seconde contribution est un algorithme réparant les liens erronés. Nous avons implémenté notre approche et proposé une évaluation qualitative et quantitative pour la sémantique de partitionnement ainsi que prouvé les propriétés des algorithmes utilisés pour la réparation de liens.
Mots-clés : IA
Type de document :
Thèse
Artificial Intelligence [cs.AI]. Universite Montpellier 2, 2014. English
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Contributeur : Madalina Croitoru <>
Soumis le : jeudi 27 novembre 2014 - 13:50:04
Dernière modification le : samedi 27 janvier 2018 - 01:30:47
Document(s) archivé(s) le : lundi 2 mars 2015 - 09:23:49

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Léa Guizol. Partitioning semantics forentity resolution and linkrepairs in bibliographicknowledge bases. Artificial Intelligence [cs.AI]. Universite Montpellier 2, 2014. English. 〈tel-01088103〉

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