@ARTICLE{10.21494/ISTE.OP.2020.0464, 

TITLE={DataNews : Contextualisation de valeurs chiffrées dans des dépêches}, 
  
AUTHOR={Chloé Monnin, Olivier Hamon, Victor Schmitt, Brice Terdjman, }, 
	
JOURNAL={Recherche d’information, document et web sémantique}, 
	
VOLUME={3}, 

NUMBER={Numéro 1}, 
	
YEAR={2020}, 

URL={https://openscience.fr/DataNews-Contextualisation-de-valeurs-chiffrees-dans-des-depeches}, 
	
DOI={10.21494/ISTE.OP.2020.0464}, 
	
ISSN={2516-3280}, 
	
ABSTRACT={L’Open Data fournit de nombreuses données publiques avec une couverture très large, mais aucune base n’a jamais été structurée à partir d’informations issues de l’actualité. À travers DataNews, notre objectif est d’aller chercher automatiquement des données afin d’offrir un moyen de les réutiliser. Pour ce faire, nous avons tout d’abord défini une typologie d’événements dans le contexte spécifique des décès dans des dépêches AFP. Puis, en se limitant aux catastrophes naturelles, nous avons regroupé ces dépêches par événement afin de pouvoir les identifier. La dernière étape a pour objectif de construire des patrons d’extraction afin de collecter les valeurs correspondant au nombre de morts, de même que le contexte associé à ces valeurs. Les résultats de nos évaluations nous ont confirmé le fort potentiel de notre méthode qui pourrait amener à l’élaboration de plusieurs applications.}}