Classification de relations pour l’intelligence économique et concurrentielle
Hadjer Khaldi, Amine Abdaoui, Farah Benamara, Grégoire Sigel and Nathalie Aussenac-Gilles
L’extraction de relations est une tâche d’extraction d’information qui permet de détecter les liens sémantiques reliant des entités. Cette tâche a fait l’objet de nombreux travaux visant à extraire des relations génériques comme l’hyperonymie ou spécifiques comme des relations entre gènes et protéines. Dans cet article, nous nous intéressons aux relations économiques entre deux entités nommées de type organisation à partir de textes issus du web. Ce type de relation, encore peu étudié dans la littérature, a pour but l’identification des liens entre les acteurs d’un secteur d’activité afin d’analyser leurs écosystèmes économiques.
Nous présentons BizRel, le premier corpus français annoté en relations économiques ainsi qu’une approche supervisée à base de différentes architectures neuronales pour la classification de ces relations. L’évaluation de ces modèles montre des résultats très encourageants, ce qui est un premier pas vers l’intelligence économique et concurrentielle à partir de textes pour le français.
Nous présentons BizRel, le premier corpus français annoté en relations économiques ainsi qu’une approche supervisée à base de différentes architectures neuronales pour la classification de ces relations. L’évaluation de ces modèles montre des résultats très encourageants, ce qui est un premier pas vers l’intelligence économique et concurrentielle à partir de textes pour le français.