Thèse soutenue

Génération automatique de texte avec des grammaires catégorielles abstraites
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Auteur / Autrice : Raphael Salmon
Direction : Laurence Danlos
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique. Génération automatique de texte
Date : Soutenance le 10/07/2017
Etablissement(s) : Sorbonne Paris Cité
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation : Université Paris Diderot - Paris 7 (1970-2019)
Laboratoire : Laboratoire de linguistique formelle (Paris) (1972-....)
Jury : Président / Présidente : Sylvain Pogodalla
Examinateurs / Examinatrices : Laurence Danlos, Sylvain Pogodalla, Patrick Saint-Dizier, Guy Lapalme, Frédéric Meunier
Rapporteurs / Rapporteuses : Patrick Saint-Dizier, Guy Lapalme

Résumé

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Cette thèse explore l'usage des Grammaires Categorielles Abstraites (CGA) pour la Génération Automatique de Texte (GAT) dans un contexte industriel. Les systèmes GAT basés sur des théories linguistiques ont un long historique, cependant ils sont relativement peu utilisés en industrie, qui préfère les approches plus "pragmatiques", le plus souvent pour des raisons de simplicité et de performance. Cette étude montre que les avancées récentes en linguistique computationnelle permettent de concilier le besoin de rigueur théorique avec le besoin de performance, en utilisant CGA pour construire les principaux modules d'un système GAT de qualité industrielle ayant des performances comparables aux méthodes habituellement utilisées en industrie.