POPCORN : IA d'extraction d'information à partir de sources textuelles pour le renseignement militaire - GETALP
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

POPCORN : IA d'extraction d'information à partir de sources textuelles pour le renseignement militaire

Résumé

Le projet de recherche collaboratif POPCORN (Peuplement OPérationnel de bases de COnnaissances et Réseaux de Neurones) a pour objectif de porter à maturité des technologies d'extraction d'informations contenues dans des documents textuels. L'article présente nos contributions autour de l'un de nos cas d'usage "renseignement militaire" concernant trois questions : Quelles données utiliser pour l'entraînement de nos modèles d'intelligence artificielle ? Quelles informations extraire ? Quels modèles adopter ? Nous exposons dans cet article les résultats obtenus sur deux tâches : l'extraction d'entités d'intérêt et l'extraction des relations entre ces entités.
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Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-04782410 , version 1 (14-11-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04782410 , version 1

Citer

Cédric Lopez, Sylvain Verdy, Guillaume Gadek, Maxime Prieur, Didier Schwab, et al.. POPCORN : IA d'extraction d'information à partir de sources textuelles pour le renseignement militaire. 6th Conference on Artificial Intelligence for Defense (CAID 2024), Nov 2024, Rennes, France. ⟨hal-04782410⟩
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