Equipe taln

• Analyses linguistiques : découpage du texte en mots, analyse morphosyntaxique et lemmatisation et conversion au format Multext à l’aide TreeTagger ;
• Extraction terminologique monolingue : détection d’occurrences de termes simples et complexes, normalisation et regroupement des termes en fonction de leurs variations, filtrage statistique ; listes de termes en format tsv et TBX.
• Alignement terminologique bilingue : plusieurs types d’alignement par paires de langues sont proposés qui adoptent différentes approches : distributionnelle pour les termes simples, compositionnelle ou mixte pour les termes complexes et les composés savants.

Keyphrase generation is the task of predict-ing a set of lexical units that conveys the main content of a source text. Existing datasets for keyphrase generation are only readily avail-able for the scholarly domain and include non-expert annotations. In this paper we present KPTimes, a large-scale dataset of news texts paired with editor-curated keyphrases. Exploring the dataset, we show how editors tag documents, and how their annotations differ from those found in existing datasets. We also train and evaluate state-of-the-art neural keyphrase generation models on KPTimesto gain insights on how well they perform on the news domain.

More informations here https://www.aclweb.org/anthology/W19-8617.pdf