L’extraction d’entités nommées : une opportunité pour le secteur culturel ?
Notice bibliographique
Résumé
[étude] Les champs de métadonnées non structurés tels que « description » offrent une plus-value considérable à la compréhension pour les utilisateurs finals. Néanmoins, leur caractère non structuré les rend peu exploitables dans un contexte électronique et d’automatisation. Cet article explore les possibilités et les limitations de la reconnaissance d’entités nommées (« Named-Entity Recognition », NER) et de l’extraction terminologique (« Term Extraction », TE) dans la prospection de données non structurées afin d’en extraire des concepts significatifs. Ces concepts permettent de tirer parti d’une recherche et d’une navigation améliorées, mais peuvent également jouer un rôle très important dans la recherche en humanités numériques. À travers une étude de cas basée sur les champs de description des archives historiques de la ville de Québec, les auteurs, Simon HENGCHEN, Seth van HOOLAND, Ruben VERBORGH et Max DE WILDE, proposent une évaluation de quatre services tiers d’extraction d’entités afin de promouvoir l’expérimentation de la reconnaissance d’entités nommées et l’extraction terminologique. Dans le but de couvrir autant le NER que la TE, ils utilisent, pour l’évaluation des entités nommées, une approche quantitative basée sur la précision, le rappel et le F-score calculés sur la base d’un référent manuel (« gold standard corpus »). Une seconde approche, plus qualitative, permet ensuite de prendre en compte la pertinence des termes extraits et aborde la question du multilinguisme.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».