\'Evaluation dune nouvelle structuration th\'ematique hi\'erarchique des textes dans un cadre de r\'esum\'e automatique et de d\'etection d'ancres au sein de vid\'eos (Evaluation of a novel hierarchical thematic structuring of texts in the framework of text summarization and anchor detection for video hyperlinking )

automatique et de d{\'e}tection d{'}ancres au sein de vid{\'e}os Anca Simon1 Guillaume Gravier2 Pascale S{\'e}billot3 (1) Universit{\'e} de Rennes 1, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (2) CNRS, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (3) INSA, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France anca.simon@irisa.fr, guillaume.gravier@irisa.fr, pascale.sebillot@irisa.fr R {\'E}SUM{\'E} Dans cet article, nous {\'e}valuons, {\`a} travers son int{\'e}r{\^e}t pour le r{\'e}sum{\'e} automatique et la d{\'e}tection d{'}ancres dans des vid{\'e}os, le potentiel d{'}une nouvelle structure th{\'e}matique extraite de donn{\'e}es textuelles, compos{\'e}e d{'}une hi{\'e}rarchie de fragments th{\'e}matiquement focalis{\'e}s. Cette structure est produite par un algorithme exploitant les distributions temporelles d{'}apparition des mots dans les textes en se fondant sur une analyse de salves lexicales. La hi{\'e}rarchie obtenue a pour objet de filtrer le contenu non crucial et de ne conserver que l{'}information saillante des textes, {\`a} diff{\'e}rents niveaux de d{\'e}tail. Nous montrons qu{'}elle permet d{'}am{\'e}liorer la production de r{\'e}sum{\'e}s ou au moins de maintenir les r{\'e}sultats de l{'}{\'e}tat de l{'}art, tandis que pour la d{\'e}tection d{'}ancres, elle nous conduit {\`a} la meilleure pr{\'e}cision dans le contexte de la t{\^a}che Search and Anchoring in Video Archives {\`a} MediaEval. Les exp{\'e}riences sont r{\'e}alis{\'e}es sur du texte {\'e}crit et sur un corpus de transcriptions automatiques d{'}{\'e}missions de t{\'e}l{\'e}vision.

PDF Abstract
No code implementations yet. Submit your code now

Datasets


  Add Datasets introduced or used in this paper

Results from the Paper


  Submit results from this paper to get state-of-the-art GitHub badges and help the community compare results to other papers.

Methods


No methods listed for this paper. Add relevant methods here