Le langage humain contient différents types d’informations. Nous les comprenons de manière inconsciente, mais les expliquer de manière systématique est beaucoup plus difficile. Pour une machine aussi.

La chaire du projet NoRDF « Modeling and extracting complex information from natural language » cherche à résoudre cette problématique : comment apprendre aux algorithmes à modéliser et extraire les informations complexes du langage ? Chloé Clavel et Fabian Suchanek, tous deux chercheurs à Télécom Paris, expliquent les approches de ce nouveau projet.

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