Renard : Extraction de relations à partir de documents narratifs

Renard (Relationship Extraction from NARrative Documents) est un logiciel permettant de réaliser différentes tâches de TALN sur de longs textes narratifs (plus spécifiquement des romans) : reconnaissance d’entités nommées, résolution de coréférences et d’alias, extraction de graphes d’interactions… Les détails sont décrits dans l’article ci-dessous.

  • URL : https://github.com/CompNet/Renard
  • Démo : https://huggingface.co/spaces/compnet-renard/renard-demo
  • Date de production : 2021–présent
  • Publications liées :
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “Renard: A Modular Pipeline for Extracting Character Networks from Narrative Texts,” Journal of Open Source Software 9(98):6574, 2024. DOI: 10.21105/joss.06574. ⟨hal-04611122(citez cet article si vous utilisez le logiciel)
    • Arthur Amalvy, Richard Dufour, & Vincent Labatut, “BERT meets d’Artagnan: Data Augmentation for Robust Character Detection in Novels”. In Workshop on Computational Methods in the Humanities, Lausanne, CH, 2022. ComHumhal-03617722
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “Remplacement de mentions pour ládaptation d’un corpus de reconnaissance d’entités nommées à un domaine cible”. In 29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, Avignon, FR, 2022, pp. 198–205. TALNhal-03651510
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “The Role of Global and Local Context in Named Entity Recognition”. In 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Toronto, CA, 2023, pp. 714–722. DOI: 10.18653/v1/2023.acl-short.62hal-04092431
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic Dataset”. In Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Singapore, SG, 2023, pp. 10372–10382. DOI: 10.18653/v1/2023.emnlp-main.642hal-04237987
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “Apprendre à classer le contexte pour la reconnaissance déntités nommées en utilisant un jeu de données synthétique,” in 19ème Conférence en Recherche d’Information et Applications, La Rochelle, FR, 2024. DOI: 10.24348/coria.2024.abstract_10hal-04504218
    • Arthur Amalvy, Nicolas Diassinous, & Vincent Labatut, “Dynamique des relations dans Lorenzaccio : modélisation par réseaux complexes,” in 3èmes Journées dinformatique théâtrale, Avignon, FR, 2024. ⟨hal-04237987
    • Arthur Amalvy, Vincent Labatut, & Richard Dufour, “The Role of Natural Language Processing Tasks in Automatic Literary Character Network Construction”. In 31st International Conference on Computational Linguistics, Abu Dhabi, UAE, 2025, pp. 8462–8473. COLINGhal-04836363