TY  - Type of reference 
TI  - Représentation vectorielle de documents pour l’indexation de notices bibliographiques 
AU  - Morgane Marchand 
AU  - Geoffroy Fouquier 
AU  - Emmanuel Marchand 
AU  - Guillaume Pitel 
AB  - Cet article présente la contribution d’eXenSa à l’édition 2016 du DÉfi Fouille de Textes (DEFT) dont la tâche consiste
à indexer des documents scientifiques par des mots-clefs, préalablement sélectionnés par des professionnels. Le système proposé est
purement statistique et combine une approche graphique et une approche sémantique. La première approche cherche dans le titre et
le résumé du document des mots graphiquement proches des mots-clefs du thésaurus. La seconde approche attribue à un nouveau
document des mots-clefs associés aux documents du corpus d’entraînement qui lui sont sémantiquement proches. Les deux approches
utilisent des représentations vectorielles apprises en utilisant l’algorithme NC-ISC, un algorithme stochastique de factorisation de matrices.
Notre approche a été classée première en terme de F-mesure sur deux des corpus de spécialité proposés et deuxième sur les deux
autres. 
DO  - 10.21494/ISTE.OP.2018.0208 
JF  - Recherche d’information, document et web sémantique 
KW  - Indexation,  mots-clefs,  espaces sémantiques,  représentation vectorielle de mots, Indexation,  keywords,  semantic spaces,  word vector embedding,  
L1  - https://openscience.fr/IMG/pdf/iste_ridows17v1n4.pdf 
LA  - fr 
PB  - ISTE OpenScience 
DA  - 2018/01/9 
SN  - 2516-3280 
TT  - Document vector embeddings for bibliographic records indexing 
UR  - https://openscience.fr/Representation-vectorielle-de-documents-pour-l-indexation-de-notices 
IS  - Numéro 1 
VL  - 1 
ER  -