Une mesure de pertinence pour le tri de l'information dans un document

Nous nous intéressons à la construction des index de ``fin de livre'' qui sont des outils de navigation et de recherche d'information dans un document. Ce travail ets largement effectué à laC'est un travail essentiellement manuel main et le coût de la construction est parfois rédhibitoire. Il y a donc un réel besoin pour des outils automatiques assistant la construction d'index.\ Nous proposons un outil d'aide à la construction et à la consultation d'index, IndDoc, qui permet de dégrossir le travail d'indexation tout en assurant sa cohérence. L'un des enjeux de la construction d'index est la sélection des informations: sélection des entrées les plus pertinentes et des renvois au texte les plus intéressantes. Cette sélection est évidemment utile pour le lecteur qui doit trouver suffisamment d'information mais sans en être submergé. Elle est également précieuse pour l'auteur de l'index qui doit valider et corriger une ébauche d'index produite automatiquement par IndDoc.\ Nous montrons comment cette sélection de l'information est réalisée par IndDoc. Nous proposons une mesure qui permet de trier les entrées par ordre de pertinence décroissante et une méthode pour calculer les renvois au texte à associer à chaque entrée de l'index.

Data and Resources

Additional Info

Field Value
Source Atelier Acquisition, apprentissage et exploitation de connaissances sémantiques pour l'accès au contenu textuel, Plateforme AFIA
Author Nazarenko, Adeline, Aït El Mekki, Touria
Maintainer CCSD
Last Updated May 5, 2026, 14:09 (UTC)
Created May 5, 2026, 14:09 (UTC)
Identifier hal-00098059
Language fr
contributor Laboratoire d'Informatique de Paris-Nord (LIPN) ; Université Paris 13 (UP13)-Institut Galilée-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
coverage Laval, France
creator Nazarenko, Adeline
date 2003-05-05T00:00:00
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metadata_modified 2024-11-29T00:00:00
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