| 1 |
Two-level classification for dialogue act recognition in task-oriented dialogues
|
|
|
|
In: COLING-2020 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02954413 ; COLING-2020, Oct 2020, Barcelona, Spain (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 2 |
A coherence model for sentence ordering
|
|
|
|
In: Natural Language Processing and Information Systems 24th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems, NLDB 2019, Salford, UK, June 26–28, 2019, Proceedings ; NLDB-2019 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02299211 ; NLDB-2019, 2019, Manchester, United Kingdom. ⟨10.1007/978-3-030-23281-8⟩ (2019)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 3 |
Résumé Automatique Multilingue. Expérimentations sur l'Anglais, l'Arabe et le Français
|
|
|
|
In: Traitement Automatique des Langues ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01507722 ; Traitement Automatique des Langues, 2014, Baltimore, United States (2014)
|
|
Abstract:
International audience ; La tâche du résumé multilingue vise à concevoir des systèmes de résumé très peu dépendants de la langue. L'approche par extraction est au coeur de ces systèmes, elle permet à l'aide de méthodes statistiques de sélectionner les phrases les plus pertinentes dans la limite de la taille du résumé. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé multilingue, elle extrait les phrases dont les termes sont des plus discriminants. De plus, nous étudions l'impact des différents traitements linguistiques de base : le découpage en phrases, l'analyse lexicale, le filtrage des mots vides et la racinisation sur la couverture ainsi que la notation des phrases. Nous évaluons les performances de notre approche dans un contexte multilingue : l'anglais, l'arabe et le français en utilisant le jeu de données TAC MultiLing 2011.
|
|
Keyword:
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; Discriminant analysis; Multilingual evaluation; Multilingual summarization; NLP
|
|
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01507722
|
|
BASE
|
|
Hide details
|
|
|
| 4 |
Minimum Redundancy and Maximum Relevance for Single and multi-document Arabic Text Summarization
|
|
|
|
In: ISSN: 1319-1578 ; EISSN: 1319-1578 ; Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01486088 ; Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, Elsevier 2014, 26 (4), pp.450-461. ⟨10.1016/j.jksuci.2014.06.008⟩ (2014)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
|
|
