Une mesure de pertinence pour le tri de l'information dans un document
type: Dataset
description: 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.
issued: 2026-05-05T14:09:07.507983
language: fr
modified: 2026-05-05T14:09:07.507987
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keyword: segmentation-thematique

Une mesure de pertinence pour le tri de l'information dans un document
type: Distribution
format: HTML
issued: 2026-05-05T14:09:07.514740
modified: 2026-05-05T14:09:07.497744
access URL: https://hal.science/hal-00098059

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type: Agent