Sélection d'articles de LREC'2010

En général avant chaque participation à un colloque, je sélectionne une série d'articles qui couvrent mes intérêts de recherche.

Par ailleurs depuis le début de l'année universitaire 2010, nous essayons toutes les trois semaines environ de faire un point biblio sur un colloque du moment. Chacun lit un article en prévision de la rencontre et éventuellement après un rapide tour de table des articles lus, si l'assistance le souhaite le présente pendant une dizaine de minutes. Ces réunions sont informelles, interactives et durent 30 à 45 minutes.

Autant faire partager ce travail. Parmi les thèmes qui m'intéressent il y a l'analyse du discours, les architectures de TAL et les outils d'analyse générique, et l'extraction d'information/connaissances.

J'essayerai d'être systématique sur le thème de l'analyse de discours.

Ci-dessous une première sélection issue de LREC'2010

• 58 Nathanael Chambers and Dan Jurafsky A Database of Narrative Schemas
• 330  Raffaella Bernardi, Manuel Kirschner and Zorana Ratkovic Context Fusion: The role of Discourse Structure and Centering Theory
• 184  Sara Tonelli, Giuseppe Riccardi, Rashmi Prasad and Aravind Joshi Annotation of Discourse Relations for Conversational Spoken Dialogs
• 336  Xuchen Yao, Irina Borisova and Mehwish Alam The PDTB XML: the XMLization of the Penn Discourse Treebank 2.0
• 479  Amal Al-Saif and Katja Markert The Leeds Arabic Discourse Treebank: Annotating Discourse Connectives for Arabic
• 481 Ioana Vasilescu, Sophie Rosset and Martine Adda-Decker On the role of discourse markers in interactive spoken question answering systems
• 582 Stergos Afantenos, Pascal Denis and Philippe Muller Learning Recursive Segments for Discourse Parsing
• 796  Markus Egg and Gisela Redeker How complex is discourse structure?
• 820 Rui Wang and Caroline Sporleder Constructing a Textual Semantic Relation Corpus Using a Discourse Treebank
• 935  Rashmi Prasad and Aravind Joshi Shallow Discourse Parsing: Exploiting Sentence Position and Paragraph Structure for Classifying Connectives and Identifying their Arguments