@inproceedings{pastor-etal-2024-la,
title = "La reconnaissance automatique des relations de coh{\'e}rence {RST} en fran{\c{c}}ais.",
author = "Pastor, Martial and
Bran Marino, Erik and
Oostdijk, Nelleke",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.34/",
pages = "499--507",
language = "fra",
abstract = "Les parseurs de discours ont suscit{\'e} un int{\'e}r{\^e}t consid{\'e}rable dans les r{\'e}centes applications de traitement automatique du langage naturel. Cette approche d{\'e}passe les limites traditionnelles de la phrase et peut s'{\'e}tendre pour englober l`identification de relation de discours. Il existe plusieurs parseurs sp{\'e}cialis{\'e}s dans le traitement autmatique du discours, mais ces derniers ont {\'e}t{\'e} principalement {\'e}valu{\'e}s sur des corpus anglais. Par cons{\'e}quent, il n`est pas {\'e}vident de bien cerner les {\'e}l{\'e}ments linguistiques importants sur lesquels les parseurs se basent pour classifier les relations de discours en dehors de l`anglais. Cet article {\'e}value les performances du parseur DMRST sur le corpus RST-DT traduit en fran{\c{c}}ais. Nous constatons que les performances de classification des relations de discours en fran{\c{c}}ais sont comparables {\`a} celles obtenues pour d`autres langues. En analysant les succ{\`e}s et {\'e}checs de la classification des relations, nous soulignons l`impact des marqueurs de discours et des structures syntaxiques sur la pr{\'e}cision du parseur."
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<title>La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français.</title>
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[La reconnaissance automatique des relations de cohérence RST en français.](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.34/) (Pastor et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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