Petits textes pour grandes masses de données

Cyril Labbé (1, 2) , Damien Bras (2, 1) , Claudia Roncancio (2, 1)

1 UGA [2016-2019] - Université Grenoble Alpes [2016-2019]
2 SIGMA - Systèmes d’Information - inGénierie et Modélisation Adaptables

When controlled, omnipresence of data can leverage a potential of services never reached before. We propose an user driven approach to take advantage of massive data streams. Our solution named Stream2Text rests on a personalized and continual refinement of data to generates texts (in natural language) that give in a tailored synthesis of relevant data. This textual stream enables monitoring by a wide range of users. It can also be shared on social networks or be used individually on mobile devices.

. Maîtrisée, l'omniprésence des données offre aujourd'hui un potentiel de services sans précédent. Dans une optique centrée personne, nous proposons une solution étendue pour l'ex-ploitation de masses de données en flux. Notre solution, nommée Stream2Text, s'appuie sur un raffinement personnalisé et continu des données, et produit des textes (en langue naturelle) qui résument de manière personnalisée les données intéressantes pour l'utilisateur. Les flux textuels produits permettent un monitoring adapté à un large spectre d'utilisateurs et peut être partagé dans un réseau social ou utilisé individuellement à partir de dispositifs mobiles.

Mots clés: data summarization; preferences; texts generation; texts stream; data stream

Mots clés: génération de textes; flux de textes; préférences; résumé de données; flux données

Domaines: Informatique [cs]; Base de données [cs.DB]

Cyril Labbé, Damien Bras, Claudia Roncancio. Petits textes pour grandes masses de données. INFORSID : INFormatique des ORganisation et Systèmes d'Information et de Décision, 2014, Lyon, France. ⟨hal-01288368⟩