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        <title>Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of French Multi-channel TV Streams for Genre Prediction)</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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    <abstract>Cet article présente une méthode de prédiction de genres d’émissions télévisées couvrant 2 jours de diffusion de 4 chaînes TV françaises structurés en émissions annotées en genres. Ce travail traite des médias de masse de flux de chaînes télévisées et rejoint l’effort global d’extraction de connaissance à partir de cette grande quantité de données produites continuellement. Le corpus employé est fourni par l’entreprise EDD, anciennement appelée “L’Européenne de Données”, une entreprise spécialisée dans la gestion des flux multimédias. Les expériences détaillées dans cet article montrent qu’une approche simple fondée sur un modèle de n-grammes permet de prédire le genre d’une émission selon un historique avec une précision avoisinant les 50 %.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of French Multi-channel TV Streams for Genre Prediction)
%A Bouaziz, Mohamed
%A Morchid, Mohamed
%A Dufour, Richard
%A Linarès, Georges
%A Correa, Prosper
%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
%G French
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%X Cet article présente une méthode de prédiction de genres d’émissions télévisées couvrant 2 jours de diffusion de 4 chaînes TV françaises structurés en émissions annotées en genres. Ce travail traite des médias de masse de flux de chaînes télévisées et rejoint l’effort global d’extraction de connaissance à partir de cette grande quantité de données produites continuellement. Le corpus employé est fourni par l’entreprise EDD, anciennement appelée “L’Européenne de Données”, une entreprise spécialisée dans la gestion des flux multimédias. Les expériences détaillées dans cet article montrent qu’une approche simple fondée sur un modèle de n-grammes permet de prédire le genre d’une émission selon un historique avec une précision avoisinant les 50 %.
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%P 173-181

Markdown (Informal)

[Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of French Multi-channel TV Streams for Genre Prediction)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.20) (Bouaziz et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of French Multi-channel TV Streams for Genre Prediction) (Bouaziz et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Mohamed Bouaziz, Mohamed Morchid, Richard Dufour, Georges Linarès, and Prosper Correa. 2016. Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of French Multi-channel TV Streams for Genre Prediction). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP, pages 173–181, Paris, France. AFCP - ATALA.