TALN Archives : une archive numérique francophone des articles de recherche en Traitement Automatique de la Langue

National audienceLa recherche scientifique est un processus incrémental. La première étape à effectuer avant de débuter des travaux consiste à réaliser un état de l'art des méthodes existantes. La communauté francophone du Traitement Automatique de la Langue (TAL) produit de nombreuses publications scientifiques qui sont malheureusement dispersées sur différents sites et pour lesquelles aucune méta-donnée n'est disponible. Cet article présente la construction de TALN Archives, une archive numérique francophone des articles de recherche en TAL dont le but est d'offrir un accès simplifié aux différents travaux effectués dans notre domaine. Nous présentons également une analyse du réseau de collaboration construit à partir des méta-données que nous avons extraites et dévoilons l'identité du Kevin Bacon de TALN Archives, i.e. l'auteur le plus central dans le réseau de collaboration

LIA/LINA at the INEX 2012 Tweet Contextualization track

International audienceIn this paper we describe our participation in the INEX 2012 Tweet Contextualization track and present our contributions. We combined Information Retrieval, Automatic Summarization and Topic Modeling techniques to provide the context of each tweet. We first formulate a specific query using hashtags and important words in the Tweets to retrieve the most relevant Wikipedia articles. Then, we segment the articles into sentences and compute several measures for each sentence, in order to estimate their contextual relevance to the topics expressed by the Tweets. Finally, the best scored sentences are used to form the context. Official results suggest that our methods performed very well compared to other participants

De quoi parle ce Tweet? Résumer Wikipédia pour contextualiser des microblogs

International audienceLes réseaux sociaux sont au centre des communications sur internet et une grande partie des échanges communautaires se fait à travers eux.Parmi eux, l'apparition de Twitter a donné lieu à la création d'un nouveau type de partage d'informations où les messages sont limités à 140 caractères. Les utilisateurs de ce réseau s'expriment donc succinctement, souvent en temps réel à partir d'un smartphone, et la teneur des messages peut parfois être difficile à comprendre sans contexte. Nous proposons dans cet article une méthode permettant de contextualiser automatiquement des Tweets en utilisant des informations provenant directement de l'encyclopédie en ligne Wikipédia, avec comme but final de répondre à la question : De quoi parle ce Tweet?. Nous traitons ce problème comme une approche de résumé automatique où le texte à résumer est composé d'articles Wikipédia liés aux différentes informations exprimées dans un Tweet. Nous explorons l'influence de différentes méthodes de recherche d'articles liés aux Tweets, ainsi que de plusieurs caractéristiques utiles pour la sélection des phrases formant le contexte. Nous évaluons notre approche en utilisant la collection de la tâche Tweet Contextualization d'INEX 2012 et donnons un aperçu sur ce qui caractérise une phrase importante pour déterminer le contexte d'un Tweet

Contextualisation automatique de Tweets à partir de Wikipédia

National audienceLes réseaux sociaux sont au centre des communications sur internet et une grande partie des échanges communautaires se fait à travers eux. Parmi eux, l'apparition de Twitter a donné lieu à la création d'un nouveau type de partage d'informations où les messages sont limités à 140 caractères. Les utilisateurs de ce réseau s'expriment donc succinctement, souvent en temps réel à partir d'un smartphone, et la teneur des messages peut parfois être difficile à comprendre sans contexte. Nous proposons dans cet article une méthode permettant de contextualiser automatiquement des Tweets en utilisant des informations provenant directement de l'encyclopédie en ligne Wikipédia, avec comme but final de répondre à la question : " De quoi parle ce Tweet ? ". Nous traitons ce problème comme une approche de résumé automatique où le texte à résumer est composé d'articles Wikipédia liés aux différentes informations exprimées dans un Tweet. Nous explorons l'influence de différentes méthodes de recherche d'articles liés aux Tweets, ainsi que de plusieurs caractéristiques utiles pour la sélection des phrases formant le contexte. Nous évaluons notre approche en utilisant la collection de la tâche Tweet Contextualization d'INEX 2012 et donnons un aperçu sur ce qui caractérise une phrase importante pour déterminer le contexte d'un Tweet

Effective Tweet Contextualization with Hashtags Performance Prediction and Multi-Document Summarization

International audienceIn this paper we describe our participation in the INEX 2013 Tweet Contextualization track and present our contributions. Our ap- proach is the same as last year, and is composed of three main com- ponents: preprocessing, Wikipedia articles retrieval and multi-document summarization. We however took advantage of a larger use of hashtags in the topics and used them to enhance the retrieval of relevant Wikipedia articles. We also took advantage of the training examples from last year which allowed us to learn the weights of each sentence selection feature. Two of our submitted runs achieved the two best informativeness results, while our generated contexts where almost as readable as those of the most readable system

Construction automatique d'un large corpus libre annoté morpho-syntaxiquement en français

National audienceCet article étudie la possibilité de créer un nouveau corpus écrit en français annoté morpho-syntaxiquement à partir d'un corpus annoté existant. Nos objectifs sont de se libérer de la licence d'exploitation contraignante du corpus d'origine et d'obtenir une modernisation perpétuelle des textes. Nous montrons qu'un corpus pré-annoté automatiquement peut permettre d'entraîner un étiqueteur produisant des performances état-de-l'art, si ce corpus est suffisamment grand

Concept-based Summarization using Integer Linear Programming: From Concept Pruning to Multiple Optimal Solutions

International audienceIn concept-based summarization, sentence selection is modelled as a budgeted maximum coverage problem. As this problem is NP-hard, pruning low-weight concepts is required for the solver to find optimal solutions efficiently. This work shows that reducing the number of concepts in the model leads to lower Rouge scores, and more importantly to the presence of multiple optimal solutions. We address these issues by extending the model to provide a single optimal solution, and eliminate the need for concept pruning using an approximation algorithm that achieves comparable performance to exact inference

Influence des domaines de spécialité dans l'extraction de termes-clés

National audienceLes termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le contenu principal d'un document. Ils sont utiles pour diverses applications, telles que l'indexation automatique ou le résumé automatique, mais ne sont pas toujours disponibles. De ce fait, nous nous intéressons à l'extraction automatique de termes-clés et, plus particulièrement, à la difficulté de cette tâche lors du traitement de documents appartenant à certaines disciplines scientifiques. Au moyen de cinq corpus représentant cinq disciplines différentes (archéologie, linguistique, sciences de l'information, psychologie et chimie), nous déduisons une échelle de difficulté disciplinaire et analysons les facteurs qui influent sur cette difficulté