NDLI: Génération automatique de billets journalistiques : singularité et normalité d'une sélection

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Génération automatique de billets journalistiques : singularité et normalité d'une sélection

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Vizzini, Jérémy Labbé, Cyril Portet, François
Copyright Year	2017
Abstract	La generation automatique de billets journalistiques est utilisee pour transcrire en texte des informations repondant a une requete utilisateur : pre- visions meteo, resultats d’elections, sportifs ou boursiers... En general, le texte genere se contente de decrire les donnees pertinentes sans souligner leurs sin- gularites ou normalite par rapport a un sur-ensemble. Or, la plupart du temps, les connaissances disponibles permettent de souligner ce type d’informations. En effet, les donnees decrivent une meme information a differents instants ou pour differents groupes. Il est donc envisageable de detecter automatiquement le caractere exceptionnel d’un prix ou d’une defaite electorale. Cet article pre- sente une demarche et un outil permettant de specifier un generateur de texte comparant une selection de donnees a l’ensemble des donnees disponibles. Les singularites et les regularites exprimables a partir d’une selection de donnees sont illustrees a travers un exemple (resultats d’elections). L’explicitation des connaissances (modeles, ressources langagieres,...) necessaires a la construction du generateur de textes a pour objectif de rendre l’approche generique et appli- cable a differents domaines (meteo, elections, sports,...). Le prototype Summy a ete realise pour valider la faisabilite de l’approche en utilisant les donnees des elections regionales. Ce prototype permet notamment de montrer comment au- tomatiquement exprimer en langage naturel la singularite ou la normalite d’un sous-ensemble de donnees par rapport a l’ensemble.
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01491520/file/summy_ws.pdf
Alternate Webpage(s)	https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01491520/document
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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