Classifying texts through natural language parsing and semantic filtering

Jacques Chauché 1 Violaine Prince 1
1 TEXTE - Exploration et exploitation de données textuelles
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Abstract : This paper presents a study in text classification through semantic and syntactic natural language processing. The authors have used a parser for French, SYGFRAN, and applied it to a real project of press articles classification. The results of this research on a corpus of 4, 843 texts containing more than 76, 000 sentences are described. Classification into 37 categories has been obtained through meaning discrimination by semantic filtering techniques, explained in the document.
Type de document :
Communication dans un congrès
3rd International Language and Technology Conference, Oct 2007, Poznan, Pologne, pp.012-020, 2007, 〈www.ltc.amu.edu.pl〉
Liste complète des métadonnées

https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00178563
Contributeur : Violaine Prince-Barbier <>
Soumis le : jeudi 11 octobre 2007 - 15:28:30
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:23
Document(s) archivé(s) le : lundi 24 septembre 2012 - 13:17:09

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  • HAL Id : lirmm-00178563, version 1

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Jacques Chauché, Violaine Prince. Classifying texts through natural language parsing and semantic filtering. 3rd International Language and Technology Conference, Oct 2007, Poznan, Pologne, pp.012-020, 2007, 〈www.ltc.amu.edu.pl〉. 〈lirmm-00178563〉

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