Équipe projet : Hussein AL-NATSHEH, Djamel A. ZIGHED, Fabrice MUHLENBACH, Lucie MARTINET et Fabien RICO.
Ce projet de recherche appliquée a pour but de construire un outil de lecture assistée par ordinateur à travers des recommandations d’articles scientifiques reposant sur des similarités sémantiques entre les textes. L’application développée est un système de recommandation d’articles scientifiques basé sur le contenu qui permet de réaliser des extensions de corpus constitués de textes présentant un intérêt pour l’utilisateur au moyen d’une bibliothèque scientifique numérique.
Publications associées au projet :
- [Al-Natsheh et al. 2017] Hussein T. Al-Natsheh, Lucie Martinet, Fabrice Muhlenbach, Fabien Rico, Djamel A. Zighed (2017). « Semantic Search-by-Examples for Scientific Topic Corpus Expansion in Digital Libraries », 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDM Workshops 2017, New Orleans, LA, USA, November 18-21, 2017, p. 747-756, Raju Gottumukkala, Xia Ning, Guozhu Dong, Vijay Raghavan, Srinivas Aluru, George Karypis, Lucio Miele, Xindong Wu, Eds., IEEE Computer Society.
- [Martinet et al. 2018] Lucie Martinet, Hussein T. Al-Natsheh, Fabien Rico, Fabrice Muhlenbach, Djamel A. Zighed (2018). « Étiquetage thématique automatisé de corpus par représentation sémantique », 18èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2018, 23-26 Janvier 2018, Paris-Nord, France, Éditions RNTI, à paraître.
Présentation lors du séminaire technique 2017 :
Les questions/réponses :
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