Concepts de plus proches voisins dans des graphes de connaissances.

National audienceNous introduisons la notion de concept de voisins comme alternative à la notion de distance numérique dans le but d'identifier les objets les plus similaires à un objet requête, comme dans la méthode des plus proches voisins. Chaque concept de voisins est composé d'une intension qui décrit symboliquement ce que deux objets ont en commun et d'une extension qui englobe les objets qui se trouvent entre les deux. Nous définissons ces concepts de voisins pour des données complexes, les graphes de connaissances, où les n\oe{}uds jouent le rôle d'objets. Nous décrivons un algorithme anytime permettant d'affronter la complexité élevée de la tâche et nous présentons de premières expérimentations sur un graphe RDF de plus de 120.000 triplets

A Two-Step Approach for Explainable Relation Extraction

International audienceKnowledge Graphs (KG) offer easy-to-process information. An important issue to build a KG from texts is the Relation Extraction (RE) task that identifies and labels relationships between entity mentions. In this paper, to address the RE problem, we propose to combine a deep learning approach for relation detection, and a symbolic method for relation classification. It allows to have at the same time the performance of deep learning methods and the interpretability of symbolic methods. This method has been evaluated and compared with state-ofthe-art methods on TACRED, a relation extraction benchmark, and has shown interesting quantitative and qualitative results

Concepts de plus proches voisins dans des graphes de connaissances.

National audienceNous introduisons la notion de concept de voisins comme alternative à la notion de distance numérique dans le but d'identifier les objets les plus similaires à un objet requête, comme dans la méthode des plus proches voisins. Chaque concept de voisins est composé d'une intension qui décrit symboliquement ce que deux objets ont en commun et d'une extension qui englobe les objets qui se trouvent entre les deux. Nous définissons ces concepts de voisins pour des données complexes, les graphes de connaissances, où les n\oe{}uds jouent le rôle d'objets. Nous décrivons un algorithme anytime permettant d'affronter la complexité élevée de la tâche et nous présentons de premières expérimentations sur un graphe RDF de plus de 120.000 triplets