Apprentissage automatique pour
l'extraction de réseaux de régulation
géniques à partir d'articles
DigiCosme ‐ Groupe de tr...
Plan de la présentation
1.  Du texte aux connaissances
Un cas typique d'IE : du texte à l'ontologie
2.  Le cas d'IE pour l...
Du texte aux connaissances
Un exemple sur les bacteries
Du texte aux connaissances
Un exemple sur les bacteries
Du texte aux connaissances
Un exemple sur les bacteries
IE pour l'extraction d'un réseau
Challenge BioNLP '13 : Tâche GRN, extraction d'un réseau
de régulation génique
IE pour l'extraction d'un réseau
Challenge BioNLP '13 : Tâche GRN, extraction d'un réseau
de régulation génique
IE pour l'extraction d'un réseau
Challenge BioNLP '13 : Tâche PC, Pathway curation
Réseau de régulation ailleurs :
IE pour l'extraction d'un réseau
Arabidopsis thaliana
Gene regulatory network for secondar...
IE pour l'extraction d'un réseau
Arabidopsis thaliana
Modèle de connaissance pour le réseau de régulation de la phase
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Un cycle complet d' IE
Composantes
Un cycle complet d'IE
Architecture de la suite Alvis
Un cycle complet d'IE
Editeur en ligne d'annotations
Un cycle complet d'IE
Schéma et Modèle A.thaliana
Modèle de connaissance pour le réseau de régulation de la phase
de dével...
Un cycle complet d'IE
Apprentissage Automatique
1.  Traitement linguistique :
lemmmatisation,
segmentation,
POS tagging
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Apprentissage Automatique
1.  Traitement linguistique
2.  Extraction d'Entités Nommées :
terminologi...
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Apprentissage Automatique
1.  Traitement linguistique
2.  Extraction d'Entités Nommées
3.  Résolutio...
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Apprentissage Automatique
1.  Traitement linguistique
2.  Extraction d'Entités Nommées
3.  Résolutio...
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Extraction de Relations par AlvisRE
Approche à noyau, basée sur informations syntaxiques et
sémantiq...
Un cycle complet d'IE
Extraction de Relations par AlvisRE
Combine l'intuition d'une fonction de similarité...
Pas besoin d...
Représentation
Un cycle complet d'IE
Extraction de Relations par AlvisRE
Représentation
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Représentation
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Extraction de Relations par AlvisRE
Représentation
Un cycle complet d'IE
Extraction de Relations par AlvisRE
Alignement
Un cycle complet d'IE
Extraction de Relations par AlvisRE
Results on Benchmarks
Un cycle complet d'IE
Extraction de Relations par AlvisRE
Corpus "Concurrence" AlvisRE
‐‐ PRE REC F1...
Un cycle complet d'IE
Moteur de recherche sémantique
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Dialekti VALSAMOU - Presentation - 08 juin 2015

  1. 1. Apprentissage automatique pour l'extraction de réseaux de régulation géniques à partir d'articles DigiCosme ‐ Groupe de travail D2K Dialekti VALSAMOU ‐ 8 juin 2015 0
  2. 2. Plan de la présentation 1.  Du texte aux connaissances Un cas typique d'IE : du texte à l'ontologie 2.  Le cas d'IE pour l'extraction d'un réseau, exemples de la vraie vie Challenge BioNLP '13, ma thèse, ... 3.  Approfondir en IE Un système complet : du 0 au réseau (ou presque) Apprentissage pour l'extraction de relations
  3. 3. Du texte aux connaissances Un exemple sur les bacteries
  4. 4. Du texte aux connaissances Un exemple sur les bacteries
  5. 5. Du texte aux connaissances Un exemple sur les bacteries
  6. 6. IE pour l'extraction d'un réseau Challenge BioNLP '13 : Tâche GRN, extraction d'un réseau de régulation génique
  7. 7. IE pour l'extraction d'un réseau Challenge BioNLP '13 : Tâche GRN, extraction d'un réseau de régulation génique
  8. 8. IE pour l'extraction d'un réseau Challenge BioNLP '13 : Tâche PC, Pathway curation
  9. 9. Réseau de régulation ailleurs : IE pour l'extraction d'un réseau Arabidopsis thaliana Gene regulatory network for secondary cell wall biosynthesis in Arabidopsis root xylem. (Interactions)
  10. 10. IE pour l'extraction d'un réseau Arabidopsis thaliana Modèle de connaissance pour le réseau de régulation de la phase de développement de la graine
  11. 11. Un cycle complet d' IE Composantes
  12. 12. Un cycle complet d'IE Architecture de la suite Alvis
  13. 13. Un cycle complet d'IE Editeur en ligne d'annotations
  14. 14. Un cycle complet d'IE Schéma et Modèle A.thaliana Modèle de connaissance pour le réseau de régulation de la phase de développement de la graine
  15. 15. Un cycle complet d'IE Apprentissage Automatique 1.  Traitement linguistique : lemmmatisation, segmentation, POS tagging analyse syntactique, ... 2.  Extraction d'Entités Nommées 3.  Résolution d'anaphores et coréférences 4.  Extraction de relations (binaire) et événements (n‐naire)
  16. 16. Un cycle complet d'IE Apprentissage Automatique 1.  Traitement linguistique 2.  Extraction d'Entités Nommées : terminologies (source ou résultat), ontologies, (source, alignement..) règles, apprentissage, ... 3.  Résolution d'anaphores et coréférences 4.  Extraction de relations (binaire) et événements (n‐naire)
  17. 17. Un cycle complet d'IE Apprentissage Automatique 1.  Traitement linguistique 2.  Extraction d'Entités Nommées 3.  Résolution d'anaphores et coréférences : systèmes de règles 4.  Extraction de relations (binaire) et événements (n‐naire)
  18. 18. Un cycle complet d'IE Apprentissage Automatique 1.  Traitement linguistique 2.  Extraction d'Entités Nommées 3.  Résolution d'anaphores et coréférences 4.  Extraction de relations (binaire) et événements (n-naire) : rel. binaires : entre deux arguments (entités) événements : relations plus complèxes approches à features ou à noyau (fonctions de similarité) plusieurs type d'informations exploitées pre‐traitement des données : syntaxe, surface, .. sources et outils externes (semantique distributionnelle)
  19. 19. Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE Approche à noyau, basée sur informations syntaxiques et sémantiques 1.  Preparation de la représentation Calcul de co‐occurrences Chemin entre arguments sur le graphe de dépencences syntaxiques 2.  Calcul de matrice de similarité Fonction de similarité: alignement global de séquence 3.  Classification SVM linéaire (Empirical Kernel Map)
  20. 20. Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE Combine l'intuition d'une fonction de similarité... Pas besoin de feature engineering .. avec une représentation vectorielle compatible avec les features supplémentaires Chaque instance est représentée par Un vecteur composé de la similarité entre cette instance et tous les instances d'entraînement
  21. 21. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  22. 22. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  23. 23. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  24. 24. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  25. 25. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  26. 26. Représentation Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  27. 27. Alignement Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE
  28. 28. Results on Benchmarks Un cycle complet d'IE Extraction de Relations par AlvisRE Corpus "Concurrence" AlvisRE ‐‐ PRE REC F1 PRE REC F1 LLL 70,9 95,4 79,7 63,3 77,1 69,5 BB 28 82 42 70 51 59
  29. 29. Un cycle complet d'IE Moteur de recherche sémantique
  30. 30. merci!

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