@inproceedings{houbre-etal-2023-classification,
title = "Classification de relation pour la g{\'e}n{\'e}ration de mots-cl{\'e}s absents",
author = {Houbre, Ma{\"e}l and
Boudin, Florian and
Daille, B{\'e}atrice},
editor = {Boudin, Florian and
Daille, B{\'e}atrice and
Dufour, Richard and
El, Oumaima and
Houbre, Ma{\"e}l and
Jourdan, L{\'e}ane and
Kooli, Nihel},
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<abstract>Les modèles encodeur-décodeur constituent l’état de l’art en génération de mots-clés. Cependant, malgré de nombreuses adaptations de cette architecture, générer des mots-clés absents du texte du document est toujours une tâche difficile. Cette étude montre qu’entraîner au préalable un modèle sur une tâche de classification de relation entre un document et un mot-clé, permet d’améliorer la génération de mots-clés absents.</abstract>
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[Classification de relation pour la génération de mots-clés absents](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-arts.8) (Houbre et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)
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