Text Summarization by Sentence Extraction and Syntactic Pruning
| dc.contributor.author | Gagnon, Michel | |
| dc.contributor.author | Da Sylva, Lyne | |
| dc.date.accessioned | 2013-05-29T13:35:39Z | |
| dc.date.available | 2013-05-29T13:35:39Z | |
| dc.date.issued | 2005-08 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/1866/9619 | |
| dc.description.sponsorship | CRSNG | fr |
| dc.subject | compression de texte | fr |
| dc.subject | analyse de dépendances | fr |
| dc.subject | élagage syntaxique | fr |
| dc.title | Text Summarization by Sentence Extraction and Syntactic Pruning | fr |
| dc.type | Contribution à un congrès / Conference object | fr |
| dc.contributor.affiliation | Université de Montréal. Faculté des arts et des sciences. École de bibliothéconomie et des sciences de l'information | fr |
| dcterms.abstract | Nous présentons une méthode hybride pour le résumé de texte, en combinant l'extraction de phrases et l'élagage syntaxique des phrases extraites. L'élagage syntaxique est effectué sur la base d’une analyse complète des phrases selon un parseur de dépendances, analyse réalisée par la grammaire développée au sein d'un logiciel commercial de correction grammaticale, le Correcteur 101. Des sous-arbres de l'analyse syntaxique sont supprimés quand ils sont identifiés par les relations ciblées. L'analyse est réalisée sur un corpus de divers textes. Le taux de réduction des phrases extraites est d’en moyenne environ 74%, tout en conservant la grammaticalité ou la lisibilité dans une proportion de plus de 64%. Étant donné ces premiers résultats sur un ensemble limité de relations syntaxiques, cela laisse entrevoir des possibilités pour une application de résumé automatique de texte. | fr |
| dcterms.language | eng | fr |
| oaire.citationTitle | Proceedings of Computational Linguistics in the North East | |
| oaire.citationConferencePlace | Gatineau (Québec) | |
| oaire.citationConferenceDate | 2005-08-26 |
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