@inproceedings{gallina-2019-etat,
    title = "Etat de l{'}art des m{\'e}thodes d{'}apprentissage profond pour l{'}extraction automatique de termes-cl{\'e}s (State of the art of deep learning methods for automatic keyphrase extraction )",
    author = "Gallina, Ygor",
    editor = "Morin, Emmanuel  and
      Rosset, Sophie  and
      Zweigenbaum, Pierre",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2019.jeptalnrecital-recital.5/",
    pages = "513--524",
    language = "fra",
    abstract = "Les termes-cl{\'e}s facilitent la recherche de documents dans de larges collections de donn{\'e}es. Le co{\^u}t d{'}annotation de document en termes-cl{\'e}s tr{\`e}s {\'e}lev{\'e}, c{'}est pourquoi les chercheurs s{'}int{\'e}ressent {\`a} cette probl{\'e}matique. Dans cet article nous pr{\'e}sentons un {\'e}tat de l{'}art sur l{'}extraction automatique de termes-cl{\'e}s en nous int{\'e}ressant particuli{\`e}rement aux mod{\`e}les d{'}apprentissage profond. En effet, la r{\'e}cente publication d{'}un demi-million de documents annot{\'e}s {\`a} permis le d{\'e}veloppement de mod{\`e}les neuronaux profonds."
}