@inproceedings{bouaziz-etal-2016-un,
    title = "Un Corpus de Flux {TV} Annot{\'e}s pour la Pr{\'e}diction de Genres (A Genre Annotated Corpus of {F}rench Multi-channel {TV} Streams for Genre Prediction)",
    author = "Bouaziz, Mohamed  and
      Morchid, Mohamed  and
      Dufour, Richard  and
      Linar{\`e}s, Georges  and
      Correa, Prosper",
    booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP",
    month = "7",
    year = "2016",
    address = "Paris, France",
    publisher = "AFCP - ATALA",
    url = "https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.20",
    pages = "173--181",
    abstract = "Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thode de pr{\'e}diction de genres d{'}{\'e}missions t{\'e}l{\'e}vis{\'e}es couvrant 2 jours de diffusion de 4 cha{\^\i}nes TV fran{\c{c}}aises structur{\'e}s en {\'e}missions annot{\'e}es en genres. Ce travail traite des m{\'e}dias de masse de flux de cha{\^\i}nes t{\'e}l{\'e}vis{\'e}es et rejoint l{'}effort global d{'}extraction de connaissance {\`a} partir de cette grande quantit{\'e} de donn{\'e}es produites continuellement. Le corpus employ{\'e} est fourni par l{'}entreprise EDD, anciennement appel{\'e}e {``}L{'}Europ{\'e}enne de Donn{\'e}es{''}, une entreprise sp{\'e}cialis{\'e}e dans la gestion des flux multim{\'e}dias. Les exp{\'e}riences d{\'e}taill{\'e}es dans cet article montrent qu{'}une approche simple fond{\'e}e sur un mod{\`e}le de n-grammes permet de pr{\'e}dire le genre d{'}une {\'e}mission selon un historique avec une pr{\'e}cision avoisinant les 50 {\%}.",
    language = "French",
}