Hugo Mougard


2016

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How Document Pre-processing affects Keyphrase Extraction Performance
Florian Boudin | Hugo Mougard | Damien Cram
Proceedings of the 2nd Workshop on Noisy User-generated Text (WNUT)

The SemEval-2010 benchmark dataset has brought renewed attention to the task of automatic keyphrase extraction. This dataset is made up of scientific articles that were automatically converted from PDF format to plain text and thus require careful preprocessing so that irrevelant spans of text do not negatively affect keyphrase extraction performance. In previous work, a wide range of document preprocessing techniques were described but their impact on the overall performance of keyphrase extraction models is still unexplored. Here, we re-assess the performance of several keyphrase extraction models and measure their robustness against increasingly sophisticated levels of document preprocessing.

2015

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Alignement multimodal de ressources éducatives et scientifiques
Hugo Mougard
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues

Cet article présente certaines questions de recherche liées au projet COC O 1 . L’ambition de ce projet est de valoriser les ressources éducatives et académiques en exploitant au mieux les différents médias disponibles (vidéos de cours ou de présentations d’articles, manuels éducatifs, articles scientifiques, présentations, etc). Dans un premier temps, nous décrirons le problème d’utilisation jointe de ressources multimédias éducatives ou scientifiques pour ensuite introduire l’état de l’art dans les domaines concernés. Cela nous permettra de présenter quelques questions de recherche sur lesquelles porteront des études ultérieures. Enfin nous finirons en introduisant trois prototypes développés pour analyser ces questions.

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Concept-based Summarization using Integer Linear Programming: From Concept Pruning to Multiple Optimal Solutions
Florian Boudin | Hugo Mougard | Benoit Favre
Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing