Détection de concepts pertinents pour le résumé automatique de conversations par recombinaison de patrons
Jérémy Trione, Benoit Favre, Frederic Bechet
Résumé : Ce papier décrit une approche pour créer des résumés de conversations parlées par remplissage de patrons. Les patrons sont générés automatiquement à partir de fragments généralisés depuis un corpus de résumés d’apprentissage. Les informations nécessaires pour remplir les patrons sont détectées dans les transcriptions des conversations et utilisées pour sélectionner les fragments candidats. L’approche obtient un score ROUGE-2 de 0.116 sur le corpus RATP-DECODA. Les résultats obtenus montrent que cette approche abstractive est plus performante que les approches extractives utilisées habituellement dans le domaine du résumé automatique.
Mots clés : Résumé, synopsis, patron, abstractif, ROUGE, icsiboost, variables de patron.