Rémy Kessler


2017

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AGOHRA : génération d’une ontologie dans le domaine des ressources humaines [AGOHRA: ontology generation in the human resources field]
Rémy Kessler | Guy Lapalme
Traitement Automatique des Langues, Volume 58, Numéro 1 : Varia [Varia]

2014

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Music period detection of music collections using learning techniques (Détection de périodes musicales d’une collection de musique par apprentissage) [in French]
Rémy Kessler | Nicolas Béchet | Audrey Laplante | Dominic Forest
Proceedings of TALN 2014 (Volume 2: Short Papers)

2012

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Extraction de dates saillantes pour la construction de chronologies thématiques [Salient date extraction for building query-based timelines]
Rémy Kessler | Xavier Tannier | Caroline Hagège | Véronique Moriceau | André Bittar
Traitement Automatique des Langues, Volume 53, Numéro 2 : Traitement automatique des informations temporelles et spatiales en langage naturel [Automatic Processing for Temporal and Spatial Information in Natural Language]

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Finding Salient Dates for Building Thematic Timelines
Rémy Kessler | Xavier Tannier | Caroline Hagège | Véronique Moriceau | André Bittar
Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

2009

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Profilage de candidatures assisté par Relevance Feedback
Rémy Kessler | Nicolas Béchet | Juan-Manuel Torres-Moreno | Mathieu Roche | Marc El-Bèze
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Le marché d’offres d’emploi et des candidatures sur Internet connaît une croissance exponentielle. Ceci implique des volumes d’information (majoritairement sous la forme de texte libre) qu’il n’est plus possible de traiter manuellement. Une analyse et catégorisation assistées nous semble pertinente en réponse à cette problématique. Nous proposons E-Gen, système qui a pour but l’analyse et catégorisation assistés d’offres d’emploi et des réponses des candidats. Dans cet article nous présentons plusieurs stratégies, reposant sur les modèles vectoriel et probabiliste, afin de résoudre la problématique du profilage des candidatures en fonction d’une offre précise. Nous avons évalué une palette de mesures de similarité afin d’effectuer un classement pertinent des candidatures au moyen des courbes ROC. L’utilisation d’une forme de relevance feedback a permis de surpasser nos résultats sur ce problème difficile et sujet à une grande subjectivité.

2008

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E-Gen : Profilage automatique de candidatures
Rémy Kessler | Juan-Manuel Torres-Moreno | Marc El-Bèze
Actes de la 15ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

La croissance exponentielle de l’Internet a permis le développement de sites d’offres d’emploi en ligne. Le système E-Gen (Traitement automatique d’offres d’emploi) a pour but de permettre l’analyse et la catégorisation d’offres d’emploi ainsi qu’une analyse et classification des réponses des candidats (Lettre de motivation et CV). Nous présentons les travaux réalisés afin de résoudre la seconde partie : on utilise une représentation vectorielle de texte pour effectuer une classification des pièces jointes contenus dans le mail à l’aide de SVM. Par la suite, une évaluation de la candidature est effectuée à l’aide de différents classifieurs (SVM et n-grammes de mots).