@inproceedings{chauche-etal-2003-classification,
title = "Classification automatique de textes {\`a} partir de leur analyse syntaxico-s{\'e}mantique",
author = "Chauch{\'e}, Jacques and
Prince, Violaine and
Jaillet, Simon and
Teisseire, Maguelonne",
editor = "Daille, B{\'e}atrice and
Morin, Emmanuel",
booktitle = "Actes de la 10{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jun,
year = "2003",
address = "Batz-sur-Mer, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-long.4",
pages = "55--64",
abstract = "L{'}hypoth{\`e}se soutenue dans cet article est que l{'}analyse de contenu, quand elle est r{\'e}alis{\'e}e par un analyseur syntaxique robuste avec calcul s{\'e}mantique dans un mod{\`e}le ad{\'e}quat, est un outil de classification tout aussi performant que les m{\'e}thodes statistiques. Pour {\'e}tudier les possibilit{\'e}s de cette hypoth{\`e}se en mati{\`e}re de classification, {\`a} l{'}aide de l{'}analyseur du Fran{\c{c}}ais, SYGMART, nous avons r{\'e}alis{\'e} un projet en grandeur r{\'e}elle avec une soci{\'e}t{\'e} qui propose des s{\'e}lections d{'}articles en revue de presse. Cet article pr{\'e}sente non seulement les r{\'e}sultats de cette {\'e}tude (sur 4843 articles finalement s{\'e}lectionn{\'e}s), mais aussi cherche {\`a} montrer que l{'}analyse de contenu automatis{\'e}e, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une cat{\'e}gorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement cr{\'e}{\'e}e {\`a} partir d{'}une reconnaissance de {``}similarit{\'e}s{''}de surface.",
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<title>Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique</title>
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<title>Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de “similarités”de surface.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique
%A Chauché, Jacques
%A Prince, Violaine
%A Jaillet, Simon
%A Teisseire, Maguelonne
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%Y Morin, Emmanuel
%S Actes de la 10ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
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%X L’hypothèse soutenue dans cet article est que l’analyse de contenu, quand elle est réalisée par un analyseur syntaxique robuste avec calcul sémantique dans un modèle adéquat, est un outil de classification tout aussi performant que les méthodes statistiques. Pour étudier les possibilités de cette hypothèse en matière de classification, à l’aide de l’analyseur du Français, SYGMART, nous avons réalisé un projet en grandeur réelle avec une société qui propose des sélections d’articles en revue de presse. Cet article présente non seulement les résultats de cette étude (sur 4843 articles finalement sélectionnés), mais aussi cherche à montrer que l’analyse de contenu automatisée, quand elle est possible, est un moyen fiable de produire une catégorisation issue du sens (quand il est calculable), et pas simplement créée à partir d’une reconnaissance de “similarités”de surface.
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%P 55-64
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[Classification automatique de textes à partir de leur analyse syntaxico-sémantique](https://aclanthology.org/2003.jeptalnrecital-long.4) (Chauché et al., JEP/TALN/RECITAL 2003)
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