@inproceedings{grabar-eshkol-2015-des,
    title = "...des conf{\'e}rences enfin disons des causeries... D{\'e}tection automatique de segments en relation de paraphrase dans les reformulations de corpus oraux",
    author = "Grabar, Natalia  and
      Eshkol, Iris",
    editor = "Lecarpentier, Jean-Marc  and
      Lucas, Nadine",
    booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
    month = jun,
    year = "2015",
    address = "Caen, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2015.jeptalnrecital-long.26/",
    pages = "303--316",
    abstract = "Notre travail porte sur la d{\'e}tection automatique des segments en relation de reformulation paraphrastique dans les corpus oraux. L`approche propos{\'e}e est une approche syntagmatique qui tient compte des marqueurs de reformulation paraphrastique et des sp{\'e}cificit{\'e}s de l`oral. Les donn{\'e}es de r{\'e}f{\'e}rence sont consensuelles. Une m{\'e}thode automatique fond{\'e}e sur l`apprentissage avec les CRF est propos{\'e}e afin de d{\'e}tecter les segments paraphras{\'e}s. Diff{\'e}rents descripteurs sont exploit{\'e}s dans une fen{\^e}tre de taille variable. Les tests effectu{\'e}s montrent que les segments en relation de paraphrase sont assez difficiles {\`a} d{\'e}tecter, surtout avec leurs fronti{\`e}res correctes. Les meilleures moyennes atteignent 0,65 de F-mesure, 0,75 de pr{\'e}cision et 0,63 de rappel. Nous avons plusieurs perspectives {\`a} ce travail pour am{\'e}liorer la d{\'e}tection des segments en relation de paraphrase et pour {\'e}tudier les donn{\'e}es depuis d`autres points de vue."
}