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Le résumé automatique de textes - LaLIC - Université Paris-Sorbonne

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Chapitre 2 : <strong>Le</strong> <strong>résumé</strong> <strong>automatique</strong> <strong>de</strong> <strong>textes</strong><br />

Image 1 : Interface <strong>de</strong> Copernic Summarizer, ©Copernic<br />

D’après l’éditeur <strong>de</strong> Copernic Summarizer, les techniques utilisées sont <strong>de</strong> nature<br />

statistique et linguistique. L’extraction <strong>de</strong>s concepts clés d’un document, ceux-ci étant<br />

fournis par l’application en complément du <strong>résumé</strong>, semble se faire avec l’emploi <strong>de</strong><br />

métho<strong>de</strong>s fréquentielles, tandis que la construction du <strong>résumé</strong> avec l’estimation <strong>de</strong> la<br />

pertinence <strong>de</strong>s phrases utilise, en plus <strong>de</strong>s concepts clés, <strong>de</strong>s marques <strong>de</strong> surface,<br />

comme <strong>de</strong>s cues phrases, ainsi que la position textuelle très certainement 33 .<br />

3.5.3. Pertinence Summarizer<br />

<strong>Le</strong> logiciel Pertinence Summarizer a été développé par l’entreprise Pertinence,<br />

fondée par A. <strong>Le</strong>hmam à la suite <strong>de</strong> ces premiers travaux dans le domaine du <strong>résumé</strong><br />

<strong>automatique</strong> [<strong>Le</strong>hmam 1995]. Il fonctionne sur quatorze langues dont dix européennes<br />

(français, anglais, allemand, etc.), trois asiatiques (coréen, chinois et japonais), ainsi que<br />

33 Cela ressort également <strong>de</strong> ce que nous avons pu observer dans la première évaluation faite dans le<br />

chapitre 5.<br />

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