The NoRDF Project Modeling and extracting complex information from natural language text

La chaire NoRDF est un projet scientifique à l’école d’ingénieurs Télécom Paris qui vise à modéliser et extraire des informations complexes à partir d’un texte en langage naturel. Plus précisément, nous voulons enrichir les bases de connaissances avec des événements, des causes, des conditions, des préséances, des histoires, des négations et des croyances. En particulier, nous étudierons l’expression du sentiment.

Nous voulons extraire ce type d’informations à grande échelle à partir de sources structurées et non structurées, et nous voulons permettre aux machines de raisonner dessus. Le projet rassemble des recherches sur la représentation des connaissances, sur le raisonnement et sur l’extraction d’informations, et se veut utile pour des applications telles que la détection des “fake news”, la modélisation de controverses ou l’analyse de l’e-réputation d’une entreprise.

Sélectionné et soutenu financièrement par l’Agence nationale de la recherche (ANR) et par l’Agence de l’innovation de défense (AID) dans le cadre du Programme National pour l’IA, le projet bénéficie d’un budget total de 1,3 million d’euros pour une durée de quatre ans. Il s’appuie également sur l’expérience, les cas d’usage et le soutien financier de quatre partenaires industriels : Converteo, EDF, Groupe BPCE et Schlumberger.

Le projet NoRDF est piloté par Fabian Suchanek, Professeur à Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, spécialiste des bases de connaissances et des ontologies et co-créateur de la célèbre base de connaissances YAGO. Chloé Clavel, Professeure à Télécom Paris et spécialiste du traitement du langage naturel, en est la co-responsable sur le volet de l’analyse des sentiments.

Voir une présentation (en anglais)

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