Cet article présente un état de l'art et une comparaison des méthodes non supervisées et automatiques d'extraction de mots-clés à partir des contenus textuels de documents. Nous évaluons plusieurs méthodes de la littérature sur deux corpus de documents en comparant des termes-clés extraits et ceux associés initialement aux documents. Nous avons pu constater que la méthode basée sur une mesure TF-IDF était celle qui renvoie les résultats les plus proches des mots-clés des auteurs des documents
International audienceLe recours croissant aux « très grands corpus » en Traitement Automatique des ...
Nous décrivons un corpus de données visuelles et sémantiques collectées à partir d'un jeu. Nous avon...
Dans cet article, nous étudions l'appariement document-requête basé sur des similarités sémantiques ...
National audienceCet article présente les principales méthodes d'extraction automatique de termes-cl...
International audienceCet article présente un état de l'art et une comparaison des méthodes non supe...
National audienceLes termes-clés sont les mots ou les expressions polylexicales qui représentent le ...
Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montr...
Afin de calculer la similarité document-requête, la majorité des modèles en recherche d'information...
Afin de participer au Web de données pour l'agriculture, nous voulons réutiliser AGRO-VOC qui est un...
National audienceCet article traite de la complémentarité de l'acquisition automatique et de la cons...
International audienceCet article présente une méthode pour construire, à partir d'une ressource lex...
Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montré...
National audiencePour une communauté, la terminologie est essentielle car elle permet de décrire, éc...
International audienceLe présent article s'inscrit dans une démarche générale d'élaboration d'outils...
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