@inproceedings{hernandez-grau-2005-detection,
title = "D{\'e}tection Automatique de Structures Fines du Discours",
author = "Hernandez, Nicolas and
Grau, Brigitte",
editor = "Jardino, Mich{\`e}le",
booktitle = "Actes de la 12{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
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pages = "211--220",
abstract = "Dans ce papier, nous pr{\'e}sentons un syst{\`e}me de D{\'e}tection de Structures fines de Texte (appel{\'e} DST). DST utilise un mod{\`e}le pr{\'e}dictif obtenu par un algorithme d{'}apprentissage qui, pour une configuration d{'}indices discursifs donn{\'e}s, pr{\'e}dit le type de relation de d{\'e}pendance existant entre deux {\'e}nonc{\'e}s. Trois types d{'}indices discursifs ont {\'e}t{\'e} consid{\'e}r{\'e}s (des relations lexicales, des connecteurs et un parall{\'e}lisme syntaxico-s{\'e}mantique) ; leur rep{\'e}rage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre syst{\`e}me se classe parmi les plus performants.",
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<title>Détection Automatique de Structures Fines du Discours</title>
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<title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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%X Dans ce papier, nous présentons un système de Détection de Structures fines de Texte (appelé DST). DST utilise un modèle prédictif obtenu par un algorithme d’apprentissage qui, pour une configuration d’indices discursifs donnés, prédit le type de relation de dépendance existant entre deux énoncés. Trois types d’indices discursifs ont été considérés (des relations lexicales, des connecteurs et un parallélisme syntaxico-sémantique) ; leur repérage repose sur des heuristiques. Nous montrons que notre système se classe parmi les plus performants.
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[Détection Automatique de Structures Fines du Discours](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.22) (Hernandez & Grau, JEP/TALN/RECITAL 2005)
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