Dans cet article, nous proposons une méthode d’appariement de contenus d’actualité multimédias, considérant les exigences à la fois sémantiques et temporelles du besoin d’information. La pertinence d’une vidéo pour un article de presse est mesurée par deux indices, l’un saisissant la similarité de leurs contenus, l’autre la cohérence de leurs dates d’édition. Nous présentons également une méthodologie d’évaluation s’affranchissant des standards comparant les résultats du système à des résultats de référence, en soumettant les paires de documents proposées automatiquement à un panel d’utilisateurs chargé de juger de leur pertinence.

Cet article présente CROC 1 (Coreference Resolution for Oral Corpus), un premier système de résolution des coréférences en français reposant sur des techniques d’apprentissage automatique. Une des spécificités du système réside dans son apprentissage sur des données exclusivement orales, à savoir ANCOR (anaphore et coréférence dans les corpus oraux), le premier corpus de français oral transcrit annoté en relations anaphoriques. En l’état actuel, le système CROC nécessite un repérage préalable des mentions. Nous détaillons les choix des traits – issus du corpus ou calculés – utilisés par l’apprentissage, et nous présentons un ensemble d’expérimentations avec ces traits. Les scores obtenus sont très proches de ceux de l’état de l’art des systèmes conçus pour l’écrit. Nous concluons alors en donnant des perspectives sur la réalisation d’un système end-to-end valable à la fois pour l’oral transcrit et l’écrit.